ESTADISTICA I

resp. a. b. c.

1. Una de las siguientes medidas, no corresponde al conjunto de medidas de dispersión: a. Rango o recorrido b. Desviación media c. Media ponderada. a. b. c.

2. Una de las dificultades que presenta para su análisis, es que su resultado viene expresado en unidades cuadráticas: a. Desviación típica o estándar b. Varianza c. Coeficiente de variación. a. b. c.

3. La medida de dispersión cuyo resultado se expresa en unidades cuadráticas, es la: a. Desviación estándar b. Desviación media c. Varianza. a. b. c.

4. El resultado del coeficiente de Pearson, puede tomar valores entre: a. +3 y -3 b. +1 y -1 c. +2 y -2. a. b. c.

5. El promedio de las distancias (sin considerar términos absolutos) entre los valores observados y la media aritmética, constituye la: a. Amplitud de variación b. Desviación media c. Desviación típica o estándar. a. b. c.

6. En cualquier distribución simétrica, aproximadamente el 68% de observaciones se encontrarán entre: a. Más y menos una desviación estándar respecto a la media b. Más y menos dos desviaciones estándar respecto a la media c. Más y menos tres desviaciones estándar respecto a la media. a. c. b.

7. El valor de la mediana de un conjunto de valores es equivalente, a los valores del cuartil 2, decil 5 y: a. Percentil 50 b. Percentil 25 c. Decil 2. a. b. c.

8. Cuando se toma en cuenta los valores absolutos de las diferencias entre cada uno de los valores observados con respecto a la media aritmética, estamos calculando la: a. Desviación estándar b. Desviación media c. Varianza. a. c. b.

9. La probabilidad que se basa en el número de veces que ocurra un evento como proporción del número de intentos conocidos, se denomina: a. Clásica b. Empírica c. Subjetiva. a. c. b.

10. Cuando la probabilidad se basa en cualquier información disponible, nos estamos refiriendo a la probabilidad: a. Subjetiva b. Clásica c. Empírica. a. c. b.

11. Al calcular el valor de una probabilidad, ésta puede tomar valores entre cero y: a. Uno b. Diez c. Infinito. a. c. b.

12. Cuando nos referimos al proceso que induce a que ocurra una y sólo una de varias posibles observaciones, estamos definiendo un: a. Evento b. Resultado c. Experimento. a. b. c.

13. La probabilidad de obtener una “cara” al lanzar una moneda, es un ejemplo de probabilidad: a. Clásica b. Subjetiva c. Empírica. a. c. b.

14. La probabilidad que considera el número de veces que ocurre el evento y el número total de observaciones, se denomina probabilidad: a. Clásica b. Empírica c. Subjetiva. a. c. b.

15. Al lanzar un dado, la probabilidad de que el número resultante sea un “tres”, es igual a: a. 1/2 b. 1/3 c. 1/6. a. c. b.

16. La probabilidad de que al lanzar una moneda, su resultado sea una “cara”, es: a. 1 b. 2 c. 1/2. a. c. b.

17. Al lanzar una moneda, el evento de extraer una cara, se encuentra en el conjunto de: a. Resultados posibles b. Resultados favorables c. Total de observaciones. a. c. b.

18. Si dos eventos no son independientes, para determinar la probabilidad conjunta de dichos eventos, se debe utilizar la regla: a. Especial de multiplicación b. General de multiplicación c. Especial de adición. a. c. b.

19. Cuando no interesa el orden en el que se presentan los objetos seleccionados de un conjunto total, se utiliza: a. Permutaciones b. Combinaciones c. Diagrama de árbol. a. c. b.

20. Al lanzar un dado, la probabilidad de que el resultado sea "dos" y número par, identifica eventos: a. Mutuamente excluyentes b. No excluyentes c. Dependientes. a. c. b.

21. En un problema en el que n es 6 y se solicita encontrar la probabilidad de que por lo menos se presenten 4 casos, debería: a. Sumar las probabilidades correspondientes a 4, 5 y 6 b. Identificar la probabilidad de 4 c. Sumar las probabilidad de 0 hasta 4. a. b. c.

22. Para encontrar la media de una distribución de Poisson, debemos emplear la siguiente fórmula: a. µ = n/π b. µ = nπ c. µ = n+π. a. b. c.

23. El factorial de 4, es: a. 24 b. 10 c. 12. a. b. c.

24. En la distribución de probabilidad binomial, la media aritmética se calcula a través de la siguiente fórmula: a. µ = n/π b. µ = nπ c. µ = n+π. a. b. c.

25. Cuando se trabaja en intervalos definidos de espacio o tiempo es aconsejable el uso de la distribución de probabilidad: a. De Poisson b. Hipergeométrica c. Binomial. a. c. b.

26. El número de alumnos que toman el curso de Estadística I, se considera como variable: a. Continua b. Discreta c. Normal. a. b. c.

27. El producto entre el número de eventos y las probabilidades de éxito y fracaso, en una distribución de probabilidad binomial, nos da como resultado el valor de la a. Desviación típica o estándar b. Media aritmética c. Varianza. a. c. b.

28. Cuando las pruebas no son independientes, la distribución de probabilidad a utilizarse es: a. Hipergeométrica b. Binomial c. De Poisson. a. b. c.

29. La distribución de Poisson es una familia de distribuciones: a. Discretas b. Continuas c. Aleatorias. a. c. b.

30. La distribución de probabilidad hipergeométrica se caracteiza porque los ensayos son: a. Dependientes b. Independientes c. Excluyentes. a. b. c.

31. La distribución de probabilidad en la que la probabilidad de ocurrencia de un evento es proporcional al tamaño del intervalo, se denomina distribución de probabilidad: a. Binomial b. De Poisson c. Hipergeométrica. a. b. c.

32. La ley de los eventos improbables, se establece cuando la probabilidad de éxito es: a. Grande y n es pequeña b. Muy pequeña y n es grande c. Es pequeña y n también lo es. a. c. b.

33. Si la media aritmética es igual a 30, la desviación estándar es igual a 4, entonces el valor de X = 20 en términos de Z será: a. 2,5 b. - 2,5 c. -5. a. b. c.

34. Para la probabilidad de que ocurra más que X, se utiliza el área por encima de: a. X + 0,5 b. X – 0,5 c. X ± 0,5. a. b. c.

35. El área total bajo la curva normal es: a. 0,5 b. 1 c. 0,25. a. b. c.

36. Si la media aritmética es igual a 21, la desviación estándar es igual a 3, entonces el valor de X = 18 en términos de Z será: a. 1 b. -1 c. 0. a. c. b.

37. El valor que nos muestra la distancia entre un determinado valor y la media aritmética en términos de desviaciones estándar es: a. Z b. µ c. σ. a. b. c.

38. El área bajo la curva normal se caracteriza por ser: a. Adimensional b. Dimensional c. Cuadrática. a. c. b.

39. Uno de los tres enunciados siguientes no corresponde a las características de la distribución normal: a. Tiene forma de campana b. Es asimétrica con respecto al origen c. Desciende suavemente en ambas direcciones del valor central. a. c. b.

40. Para determinar el área entre dos puntos que se localizan al mismo lado de la media, se determinan los valores de Z y se: a. Resta la probabilidad menor de la mayor b. Suman las probabilidad mayor y menor c. Divide la probabilidad menor de la mayor. a. b. c.