Estadística II

Cuando existe un 95% de intervalo de confianza significa que su tamaño esta dentro del 1.96 de desviación estándar de una población hipotética. V. F.

En los intervalos de confianza un estimador puntual es un estadístico único para calcular un parámetro muestral. V. F.

El teorema central del límite hace hincapié en la forma en que la distribución muestral de la media se aproxima a la distribución de probabilidad normal. La aproximación es más exacta en el caso de muestras. Dependiente. grandes.

Las características de la distribución t son: No existe una distribución t, sino más bien una hipótesis de distribuciones t. como en el caso de la distribución H1, tiene forma de campana y es simétrica. La distribución t se extiende más y es más plana por el centro de la distribución normal estándar a medida que aumenta el tamaño de la muestra.

El cálculo de estimadores puntuales permite determinar un solo valor (punto) que se deduce de una muestra para ser inferido a la población. V. F.

En que tipo de muestreo la población se divide en subgrupos con base en los atributos o características compartidos entre los miembros; y se selecciona al azar una muestra de cada uno. Muestreo aleatorio sistemático. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo aleatorio simple. Muestreo por conglomerados.

En el muestreo aleatorio estratificado la población se divide en subgrupos denominados. Miembros. estratos.

Si π es la proporción de éxitos de una distribución nominal entonces es la proporción de los parámetros de la muestra de la población. V. F.

ILELSA cuenta con 6 trabajadores en su planta de producción; lo ingresos por hora de estos es: Juan 6 dólares, Pedro 7 dólares, José 6 dólares, Diego 5 dólares, Carlos 7 dólares y Pablo 6 dólares. Tomando en cuenta esta información, en primer lugar calcule la media de esta población; luego tome como muestra 1: los ingresos de Juan, Pedro y los de Diego; después tome como muestra 2; los ingresos de Juan, Pablo, Carlos y José; inmediatamente, calcule la media de las dos muestras y su error muestral, finalmente observe que sucede con el error muestral de las dos muestras. Una vez obtenidos los resultados, escoja la opción correcta. La media de la población es $6, 17; el error muestral de la muestra 1 es 0,17; el error muestral de la muestra 2 es -0,08 y se observa que el error muestral de la muestra con mayor número de elementos es mayor. La media de la población es $6, 17; el error muestral de la muestra 1 es -0,17; el error muestral de la muestra 2 es 0,08 y se observa que el error muestral de la muestra con mayor número de elementos es menor. La media de la población es $6, 17; el error muestral de la muestra 1 es -0,17; el error muestral de la muestra 2 es -0,08 y se observa que el error muestral de la muestra con mayor número de elementos es menor.

Existen tres factores que determinan el tamaño de una muestra, pero ninguna tiene una relación directa con el tamaño de la población y estos son: Nivel de confianza. El margen de confianza. La variabilidad de la población que se estudia.

Una estimación de intervalo de confianza es un rango de valores construidos a partir de datos de la muestra de modo que el parámetro de la población es probable que ocurra dentro de ese rango con una probabilidad específica. Dicha probabilidad se llama nivel de confianza. V. F.

Todas las distribuciones tienen una media de 0, pero sus desviaciones estándar difieren de acuerdo con el tamaño de la muestra, n. V. F.

Existen tres factores que determinan el tamaño de una muestra, pero ninguna tiene una relación directa con el tamaño de la población y estos son: La variabilidad de la muestra y de la curva de confianza negativa que se estudia. Nivel de error. Todas las anteriores. Margen de error.

Existen tres factores que determinan el tamaño de una muestra, pero ninguna tiene una relación directa con el tamaño de la población y estos son: La variabilidad de la muestra y de la curva de confianza negativa que se estudia. Nivel de confianza. El margen de confianza.

Para poder aplicar una distribución Z de la desviación estándar de la población esta debe ser menor a 30. V. F.

Los valores de nπ y n(1-π) deben ser mayores o iguales que 5. Esta condición permite recurrir al teorema central de limite y emplear la distribución normal estándar, es decir, z para completar un intervalo de. 5. confianza.

Los factores que determinan el ancho de un intervalo de confianza son: El nivel de confianza deseado. La variabilidad en la población, por lo general sigma estimado por s. Todas las anteriores. El tamaño de la muestra, n.

Se puede esperar una diferencia entre un estadístico de la muestra y el parámetro de la población correspondiente; la cual recibe el nombre de error de muestreo. V. F.

Para crear el intervalo de confianza de una proporción es necesario cumplir con los siguientes supuestos: Las pruebas son dependientes lo que hace que el resultado de la una no sea igual en la otra. Todas las anteriores. Sólo hay tres posibles resultados. los datos de la muestra son resultado de conteo. La probabilidad de un éxito permanece diferente de una prueba a otra.

En el muestreo aleatorio simple la muestra se selecciona a través de un sistema que se aplica después de la selección de un punto aleatorio de inicio. V. F.

Para un tamaño de muestra dado, la media de todas las posibles medias muestrales tomadas de una población es igual a la media de la población. V. F.

La media de la distribución muestral de la media se obtiene: Al sumar las medias muestrales y dividir el resultado entre el número de muestras. Al dividir la media de la población para el tamaño de la población. Al sumar las medias muestrales y dividir el resultado entre el tamaño de la población.

Los factores que determinan el ancho de un intervalo de confianza son: La variabilidad en la población, por lo general sigma estimado por t. El tamaño de la muestra, n. El nivel de confianza no deseado.

En el muestreo por conglomerados la población se divide en grupos a partir de los límites naturales geográficos u otra clase. A continuación, estos se seleccionan al azar y se toma una muestra de forma aleatoria con elementos de cada grupo. V. F.

Se puede esperar una diferencia entre un estadístico de la muestra y el parámetro de la población correspondiente; la cual recibe el nombre de. Desviación estándar de la población. Error de muestreo. Distribución muestral de la media.

Si n=p(1-p)(Z/E)2 entonces es la formula para calcular: El valor de t. El tamaño de la población para las proporciones. El tamaño de la muestra para las proporciones.

Una tienda de abarrotes necesita conocer la media de sus ventas quincenales; determine la media de la población, si la tienda tiene las siguientes ventas (ordenadas diariamente del día 1 al 15): 100, 110, 120, 100, 200, 130, 110, 150, 100, 120, 110, 130, 100, 200 y 140; después defina una muestra de 5 días, tomando como base las ventas del segundo día y a partir de este seleccionar las ventas cada 3 días; finalmente con la muestra obtenida determinar la media de las ventas de la muestra. Una vez efectuados los cálculo, escoja los resultados correctos?. Media de las ventas quincenales = 128; muestra = día 2:110; día 5: 200; día 8: 150; día 11: 110 y día 14: 200; media de la muestra= 154. Media de las ventas quincenales = 128; muestra = día 3:120; día 6: 130; día 9: 100; día 12: 130 y día 15: 140; media de la muestra= 124. Media de las ventas quincenales = 128; muestra = día 1:100; día 4: 100; día 7: 110; día 10: 120 y día 13: 100; media de la muestra= 106.

Las características de la distribución t son: Como en el caso de la distribución z, tiene forma de campana y es simétrica. Todas las anteriores. No existe una distribución t, sino más bien una familia de distribuciones t. La distribución t se extiende más y es más plana por el centro de la distribución normal estándar a medida que aumenta el tamaño de la muestra. Como en el caso de la distribución z, es una distribución continua.

El teorema central del límite indica que, sin importar la forma de la distribución de la población, la distribución muestral de la media se aproximará a la distribución de probabilidad normal; cuanto mayor sea el número de observaciones en cada muestra, más evidente será la. Divergencia. Convergencia. Fluctuación.

Uno de los factores que determinan el ancho del intervalo de confianza es el nivel de confianza deseado. V. F.

Las muestras se emplean para determinar características de la. Población. Fluctuación.

Existen tres factores que determinan el tamaño de una muestra, pero ninguna tiene una relación directa con el tamaño de la población y estos son: Nivel de confianza. La variabilidad de la población que se estudia. Margen de error.

La distribución muestral de la media esta dada por la diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población correspondiente. V. F.

Si π es la proporción de éxitos de una distribución normal entonces es la proporción de los parámetros de la muestra y de los coeficientes de correlación. V. F.

El teorema central del limite enuncia que si todas las muestras de un tamaño en particular se seleccionan de cualquier población, la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución normal; entonces, que pasa con muestras más grandes? Solución a la pregunta número 36 Verdadero Falso. La aproximación se mejora. La aproximación se disminuye. No existe variación.

Cuando usamos una distribución t o Z para un intervalo de confianza calculado se supone que la población es normal y que se conoce la desviación estándar de la población. V. F.

Los factores que determinan el ancho de un intervalo de confianza son: La variabilidad en la población, por lo general sigma estimado por s. El nivel de confianza no deseado. El tamaño de la población.

Para crear el intervalo de confianza de una proporción es necesario cumplir con los siguientes supuestos: Los datos de la muestra son resultado de la población local. Sólo hay tres posibles resultados. La probabilidad de un éxito permanece igual de una prueba a otra.

Una de las razones para muestrear es que establecer contacto con toda la población requiere poco tiempo. V. F.

El cálculo de estimadores puntuales permite determinar varios valores (punto) que se deduce de una muestra para ser inferido a la población. V. F.

¿Qué puede causar un error de muestreo?. Puede ocasionarse un error muestral cuando se realiza un procedimiento de muestreo sin sesgo. Puede ocasionarse un error muestral cuando se realiza un procedimiento de muestreo sesgado. Puede ocasionarse un error muestral cuando se trabaja con una muestra representativa de la población.

Se establece que la cantidad de observaciones de una muestra afectan al error estándar, porque existe una relación directa, es decir si una muestra es grande se generará un error estándar pequeño y viceversa. V. F.

Se puede seleccionar cualquier nivel de confianza entre 0 y 100% y encontrar el valor correspondiente de Z o t. V. F.

Diez participantes en un maratón se pesaron al inciar y luego al terminar la carrera. Se requiere estudiar la cantidad media de peso corporal que pierden los participantes.El ejemplo planteado hace referencia a muestras dependientes con un estudio de antes y despues. V. F.

La estadística inferencial consiste en determinar algo sobre una población a partir de una muestra. V. F.

Los términos prueba de hipótesis y probar una hipótesis se utilizan…………….la prueba de hipótesis comienza con una……………., o,…………….sobre un parámetro de la………………….. Indistintamente, negación, suposición, población. Indistintamente, afirmación, suposición, muestra. Indistintamente, afirmación, suposición, población.

Se espera que el estimador puntual se aproxime al parámetro poblacional. V. F.

La empresa multinacional COMPUTEC desea conocer la edad media de los compradores de computadoras portátiles a nivel nacional, si usted es un estadístico que le sugeriría que realice. Le sugeriría que trabaje con un estimador puntual, lo que significa que debería seleccionar una muestra aleatoria de aproximadamente 250 comparadores recientes, luego obtener la edad de cada comprador y posteriormente calcular la edad media de los compradores de la muestra. Le sugeriría que trabaje con un parámetro poblacional, lo que significa que debería seleccionar a toda su población de compradores recientes (que son cerca de 5000), obtener la edad de cada comprador y luego calcular la edad media. Le sugeriría que trabaje con un estimador puntual, lo que significa que debería trabajar con toda la población de compradores recientes (que son cerca de 5000) , obtener la edad de cada comprador y luego calcular el parámetro poblacional que sería la edad media de los compradores de la población.

Un parámetro se obtiene de una población. V. F.

Un intervalo de confianza: No permite verificar hipótesis planteadas acerca de parámetros poblacionales. Aporta menos información que un estimador puntual cuando se quiere hacer inferencias sobre parámetros. Puede ser unilateral o bilateral.

Imagine que va a realizar un estudio para conocer la siguiente información:La percepción que tienen los ecuatorianos (14 millones) sobre aspectos económicos en el Ecuador. En este caso lo correcto sería que el investigador contrate a muchos encuestadores, lo cual implicaría mucho tiempo pero pocos gastos. V. F.

En general la hipótesis nula se rechaza si el intervalo de confianza no incluye el valor hipotético. V. F.

La diferencia que existe es que el intervalo de confianza es el rango de valores en donde se espera que esté la media; mientras que el nivel de confianza es el porcentaje de veces que la media efectivamente va a estar dentro de ese rango de valores. V. F.

La desviación estándar muestral es un estimador puntual de σ, desviación estándar poblacional. V. F.

¿Cuál de los siguientes ejemplos representa el error tipo II que se suele cometer a la hora de probar una hipótesis?. Hipótesis nula: El insecticida es tóxico En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que es tóxico. Por lo tanto recomiendan no utilizar el producto en el campo. Hipótesis nula: El insecticida no es tóxico En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que no es tóxico cuando si lo es. Sin embargo la recomendación que dan es utilizar el producto en el campo. Hipótesis nula: El insecticida no es tóxico En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que no es tóxico. Por lo tanto recomiendan utilizar el producto en el campo.

Lea el siguiente ejemplo: Suponga que se desea conocer laestatura media μ de los ecuatorianos. Se toma una muestra de n = 10000 ecuatorianos. El valor que se elige como el más aproximado a la μ es 170 cm que representa la estatura media de dicha muestra. Una vez que ha leído el ejemplo planteado determine si representa: Un ejemplo de intervalos de confianza. Un ejemplo de nivel de confianza. Un ejemplo de estimación puntual.

¿Cuál de los siguientes factores influyen en la elección del tamaño adecuado de la muestra?. El máximo error admisible, que es la magnitud que se suma y resta de la media muestral. n nivel de confianza de 0 o 100%. La desviación estándar de la muestra.

"El nivel de confianza deseado es una de las variables que puede influir en la elección del tamaño adecuado de una muestra".¿Porqué?. Porque si se desea aplicar un nivel de confianza aceptable o alto se debe trabajar con una muestra pequeña. Porque si se desea aplicar un nivel de confianza aceptable o alto se debe trabajar con una muestra grande. Porque si se aplica un nivel de confianza del 5% se debe trabajar con una muestra grande.

El muestreo aleatorio estratificado se escoge los individuos al azar. V. F.

La esencia para determinar el valor del estadístico t consiste en calcular una media ponderada de las dos desviaciones estándares de las dos muestras y emplear este valor como una estimación de la desviación estándar desconocida de la población. V. F.

¿Por qué la aproximación de la distribución muestral de la media se aproxima mas a la distribución de la probabilidad normal en el caso de muestras mas grandes?. Seleccione el enunciado que lo explica. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, me evidente será la convergencia a la distribución de probabilidad normal. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, mas evidente será la convergencia a la distribución muestral. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, mas evidente será la convergencia a la distribución de probabilidad normal.

En una muestra con sesgo los miembros de una población no tienen la misma posibilidad de ser seleccionados para la muestra. V. F.

El error de muestreo es la suma entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. V. F.

El tipo de muestreo que se aplique, de acuerdo a las carácterísticas de una población evitará que se presente. Una representación parcializada. Una representación imparcial. Una muestra sin sesgos de la población.

Cómo se denomina la probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido?. nivel de confianza. Una representación parcializada.

Como la muestra forma parte representativa de la población, es probable que la desviación estándar sea igual a la desviación estándar poblacional. V. F.

El intervalo de valores del que se espera se estime el parámetro poblacional es el nivel de confianza. V. F.

Una de las relaciones que existe entre la distribución poblacional y la distribución muestral de la media es que la media de las medias de las muestras es exactamente igual a la media de la población. V. F.

Si se realiza un muestreo aleatorio simple. Solo parte de los individuos pueden ser seleccionados. Los individuos se seleccionan sistemáticamente. Todos los individuos tienen la probabilidad de ser seleccionados.

¿Por qué se prefieren las muestras dependientes a las independientes?. Porque las muestras independientes se caracterizan por una medición seguida de una intervención de una clase y después de otra medición. Porque al emplear muestras dependientes, se reduce la variación en la distribución del muestreo. Porque las muestras independientes se caracterizan por relacionar o aparear observaciones.

El teorema del límite central hace hincapié en que, en las muestras aleatorias grandes, la forma de la distribución muestral de la media se aleja de la distribución de probabilidad normal. V. F.

¿Cómo determinar un intervalo de confianza de 95%?. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y de la magnitud del error estándar de la media. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y el valor de z calculado. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y de la desviación estándar.

Una proporción muestral se determina por medio de el número de fracasos dividido por el número de observacines. V. F.

Cuando se tienen poblaciones independientes, la distribución de las diferencias tiene una varianza: Igual a la suma de dos varianzas dependientes. Igual a la suma de dos varianzas individuales. Igual a la diferencia de dos varianzas individuales.

El nivel de confianza deseado es una de las variables que puede influir en la elección del tamaño adecuado de una muestra. V. F.

El intervalo de confianza que se obtiene para el valor de las ventas medias(4000) por hora que se producen en un supermercado con un nivel de confianza del 96 % son de 3996 y 4004. ¿Cómo interpretaría estos resultados?. Se concluye que el 96% de los intervalos no contendrían el valor de las ventas medias. Se cuenta con el 4% de seguridad de que la media poblacional de 4000 se encuentra entre el intervalo de confianza de 3996 y 4004. Se cuenta con el 96% de seguridad de que la media poblacional de 4000 se encuentra entre el intervalo de confianza de 3996 y 4004.

Se prefieren las muestras dependientes a las independientes porque al emplear muestras dependientes, se aumenta la variación en la distribución del muestreo. V. F.

¿Cuál de los siguientes ejemplos planteados hace referencia al teorema central del límite?. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 de una población positivamente sesgada y econtró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más grande, es decir n=20 en lugar de n=5 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 20 de una población positivamente sesgada y econtró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=5 en lugar de n=20 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 de una población positivamente sesgada y econtró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=3 en lugar de n=5 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal.

El tiempo de uso que emplean los clientes de movistar no está relacionado con el tiempo de pago de los demás clientes, es decir por ejemplo que el tiempo del señor Smith no afecta a ningún tiempo de uso de otros clientes. Es un ejemplo de muestras con poblaciones dependientes. Es un ejemplo de muestras con poblaciones independientes. Es un ejemplo de muestras con poblaciones que no siguen una distribución normal.

El muestreo aleatorio estratificado se aplica cuando la población es generalmente homogenea. V. F.

La prueba es de una cola si la hipótesis alternativa afirma que: μ > o μ =. μ > o μ <. μ ≥ o μ <.

La hipótesis nula siempre incluirá el signo de igual ¿Porqué?. Porque es la afirmación que se va a probar, y es necesario un valor específico para incluir en los cálculos. Porque asi se sugiere que la hipótesis nula es falsa. Porque es la aseveración que se va a probar.

Los niveles de significancia se pueden ubicar entre. 0 y 1.0. 0 y 0.5. 0.1 y 0.5.

El intervalo de confianza del 99% se refiere a que El 99% de las observaciones se ubicarán en el centro de la distribución. Lo que significa que el 1% restante se divide en partes iguales ( 0,005 ) en las dos colas. V. F.

El cálculo del valor Z permite convertir una distribución normal en una distribución normal estándar. V. F.

Las Hipótesis son H1: μ = 240 libras de presión y H1: μ ≠ 240 libras de presión. Se aplica una prueba de tres colas. Se aplica una prueba de una cola. Se aplica una prueba de dos colas.

Las prueba de hipótesis forman parte de la estadística inferencial. V. F.

Para una prueba de hipótesis de dos muestras se selecciona dos muestras de poblaciones iguales. V. F.

Supongamos que nos parece suficiente que de cien muestras de la población exista la probabilidad de que en 5 muestras la hipótesis alternativa esté errada, esto significa que: La probabilidad de error, en este caso, del 5%, se conoce como el Nivel de confianza. Si estamos dispuestos a correr el riesgo de un error del 5% (=0.05) entonces diremos que el Nivel de Confianza que aceptamos es del 95%. El 95% mostraría el riesgo que corremos de cometer un error.

¿Cuál de los siguientes ejemplos representa a una población finita pequeña?. Número de personas de la tercera Edad que viven en la provincia de Loja. Número de estudiantes universitarios de género femenino en el Ecuador. Número de pacientes diarios que atienden en una clínica.

¿Cuándo se realiza una prueba de hipótesis de dos muestras?. Cuando se selecciona una muestra aleatoria de una población para determinar si es igual a la media o a la proporción de la población. Cuando se seleccionan muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población. Cuando se seleccionan muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son diferentes las medias o las proporciones de la muestra.

Lea el siguiente ejemplo: Suponga que se desea conocer la estatura media μ de los ecuatorianos. Se toma una muestra de n = 10000 ecuatorianos. El valor que se elige como el más aproximado a la μ es 170 cm que representa la estatura media de dicha muestra. Una vez que ha leído el ejemplo planteado determine si representa. Un ejemplo de intervalos de confianza. Un ejemplo de estimación puntual. Un ejemplo de nivel de confianza.

En la prueba de hipótesis de dos muestras: muestras independientes, es necesario aplicar una prueba con varianza desigual. V. F.

Con una hipótesis se. Se determina si el planteamiento es verdadero. Verifica la aseveración. Realiza un planteamiento.

¿Por qué se debe suponer que la muestra es lo bastante grande a la hora de realizar la prueba de proporciones de dos muestras?. Se supone esto, para que la distribución normal sirva como una buena aproximación a la distribución binomial. Se supone esto, para que la distribución normal no se aproxime a la distribución binomial. Se supone esto, para que la distribución normal se acerque un poco a la distribución binomial.

Una prueba de hipótesis consiste en: Verificar una aseveración. Realizar un planteamiento. Realizar una aseveración.

El tercer paso para probar una hipótesis es identificar el estadístico de la prueba. V. F.

"El costo es una de las razones para muestrear". Analice ¿cuál de los siguientes ejemplos se ubica dentro de esta razón?. Analizar el comportamiento de una especie marina. Realizar la prueba de un vino. Realizar una encuesta a jovenes del Ecuador.

¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde al muestreo por conglomerados?. Suponga que una compañía de servicio de televisión por cable está pensando en abrir una sucursal en una ciudad grande; la compañía planea realizar un estudio para. determinar el porcentaje de familias que utilizarían sus servicios, como no es práctico preguntar en cada casa, la empresa decide seleccionar una parte de la ciudad al azar. Para obtener una muestra de suscriptores telefónicos en una ciudad grande, podemos escoger un nombre de la primera página del directorio y después seleccionar cada nombre, desde el número cien a partir del ya seleccionado.

El error tipo I consiste en. Rechazar la ,H0, cuando es verdadera. Rechazar la , H1, cuando es verdadera. Aceptar la, H0, cuando es falsa.

Cuándo una población se subdivide en subgrupos y se selecciona al azar una muestra de cada grupo, se está realizando un muestreo aleatorio. estratificado. poblacional.

¿A qué se debe que la distribución t se extienda más que la distribución normal estándar?. Se debe a que la curva normal de la distribución t es mas estrecha. Se debe a que la desviación estándar de la distribución t es mayor que la distribución normal estándar. Se debe a que la curva normal de la distribución t es mas estrecha.

Si el valor absoluto de z o t calculado es < que el valor de z o t de la tabla(valor crítico). Se rechaza la hipótesis nula. V. F.

El punto de inicio de una muestra de 200 empleados para determinar el salario promedio es 18, a partir de este valor se seleccionará cada vigésimo trabajador (18, 38, 58, 78, 98, 118, etc.). ¿Cuál es el tipo de muestreo que se está usando?. Aleatorio estratificado. Aleatorio simple. Aleatorio sistemático.

Si no es posible suponer que las desviaciones estándares de la población son iguales.¿Qué se debe hacer?. Se debe utilizar la distribución z como el estadístico de prueba. Se debe utilizar la distribución t como el estadístico de prueba y ajustar los grados de libertad. Se debe utilizar la distribución F como el estadístico de prueba y ajustar los grados de libertad.

¿Cuándo es necesario aplicar un factor de corrección de una población finita?. Cuando la muestra es menor que 5% de la población. Cuando una población tiene un límite superior. Cuando la población de la que se toma la muestra no es muy grande.

Cuando el orden físico se relaciona con la característica de la población, no debe aplicar muestreo aleatorio sistemático. V. F.

Se espera que el estimador puntual sea igual al parámetro poblacional. V. F.

Asuma que usted tiene una empresa de estadísticas y encuestas y que un cliente le solicita que aplique una encuesta en todo el Ecuador para saber si un pañal para bebés que lanzará al mercado tendrá acogida, que sugeriría. Aplicar la encuesta a una muestra de madres con niños menores de 4 años. Aplicar la encuesta a una muestra de 200 jóvenes entre 18 y 20 años. Aplicar la encuesta a toda la población ecuatoriana.

¿Cómo pueden las empresas de estadísticas, hacer pronósticos precisos sobre una elección presidencial con base en una muestra de 1200 electores registrados de una población de cerca de 90 millones?. Se debe aproximar la distribución muestral de la media a una distribución normal. Deben organizar las medias de todas las muestras posibles en una distribución de probabilidad. Deben determinar la diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población.

Se ignora el factor de corrección de una población finita cuando larazón de n/N es mayor que 0.5. V. F.

La amplitud del intervalo de confianza está directamente relacionado con el nivel de confianza. V. F.

Una psicóloga desesa estudiar la similitudes intelectuales de parejas recién casadas, para lo cual selecciona una muestra de recién casados. Luego administra una prueba de inteligencia estándar tanto al hombre como a la mujer, para determinar la diferencia entre las calificaciones. Muestras dependientes realacionadas o pareadas. Muestras dependientes con un estudio de antes y despues. Muestras independientes.

Cúal de las siguientes alternativas presentan en la totalidad estadísticos de prueba. σ, Ẋ, X2. z, t y F. z, μ, t.

El estadístico de prueba para comparar dos medias es la distribución t, si las muestras a estudiar son superiores a 30. V. F.

La desviación estándar de una distribución t con cinco observaciones es mayor que en el caso de una distribución t en 20 observaciones. V. F.

El muestreo por conglomerados permite trabajar con grandes muestras, estratificadas y con resultados representativos de la población. V. F.

Cuando se realiza una investigación es común verificar. Una hipótesis respecto a un problema que se desea resolver. Una o más hipótesis respecto a un problema que se desea resolver. Dos hipótesis respecto a un problema que se desea resolver.

Supongamos que al iniciar el semestre, seleccionamos al azar 30 alumnos matriculados en Estadística II y les pasamos un test de conocimientos previos. Al final del semestre, seleccionamos otros 30 alumnos al azar y les pasamos un test de conocimientos adquiridos durante el curso. Este ejemplo ¿a qué tipo de muestra hace referencia?. Muestras ponderadas. Muestras independientes. Muestras dependientes.

El teorema central del límite hace hincapié en que, en el caso de muestras aleatorias grandes, la forma de la distribución muestral de la media se aproxima a la distribución de probabilidad normal. V. F.

Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada késimo miembro de la población. Este procedimiento se aplica en el muestreo aleatorio. simple. sistemático.

Las características de la distribución t son: Como en el caso de la distribución H1, tiene forma de campana y es simétrica. La distribución z se extiende más y es más plana por el centro de la distribución normal estándar a medida que reduce el tamaño de la muestra. Como en el caso de la distribución z, es una distribución continua.

En que tipo de muestreo la población se divide en grupos a partir de los límites naturales geográficos u otra clase. A continuación, estos se seleccionan al azar y se toma una muestra de forma aleatoria con elementos de cada grupo. Muestreo por conglomerados. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo aleatorio sistemático. Muestreo aleatorio simple.

Todas las distribuciones tienen una media de 0, pero sus desviaciones estándar difieren de acuerdo con el tamaño de la población y su rango. V. F.

Para crear el intervalo de confianza de una proporción es necesario cumplir con los siguientes supuestos: Las pruebas son dependientes lo que hace que el resultado de la una no sea igual en la otra. los datos de la muestra son resultado de la población local. La probabilidad de un éxito permanece diferente de una prueba a otra. Sólo hay dos posibles resultados.

Una población consta de los siguientes 8 valores: 10, 12, 15, 10, 11, 12, 14 y 13; de estos se obtiene una muestra con los siguientes valores: 10, 14 y 13. Determine la media de la población, la media de la muestra y el error de muestreo. Una vez obtenido los resultados, escoja la respuesta correcta. Error de muestreo = 0,21. Error de muestreo =- 0,21. Error de muestreo = 0.

ILE cuenta con 4 trabajadores en su planta de producción; lo ingresos por hora de estos es: Juan $6, Pedro 5 dólares, José 7 dólares y Pablo 6 dólares. tomando en cuenta esta información, calcule la media de esta población, el número de muestras posibles de tamaño 2, la media de la distribución muestral de la media y qué observación es posible hacer sobre la media de la distribución muestral de la media con respecto a la media de la población. Una vez obtenido. La media de la población es $6; el número de muestras posibles es 4 y se observa que la media de la distribución muestral de la media no es igual a la media de la población. La media de la población es $6; el número de muestras posibles es 8 y se observa que la media de la distribución muestral de la media es igual a la media de la población. La media de la población es $6; el número de muestras posibles es 6 y se observa que la media de la distribución muestral de la media es igual a la media de la población.

En el muestreo aleatorio sistemático cada elemento o individuo de la población tiene las mismas posibilidades de ser incluido en la muestra. V. F.

El enunciado del teorema central del límite, refiere que si todas las muestras de un tamaño en particular se seleccionan de cualquier población, la distribución muestral de la media se aproxima a una distribución. estandar. normal.

Existe una mayor variación en la distribución de las medias muestrales que en la distribución de la población. V. F.

En el muestreo aleatorio simple la muestra se selecciona de manera que cada elemento o individuo de la población tenga las mismas posibilidades de que se le incluya. V. F.

Uno de los factores que determinan el ancho del intervalo de confianza es el tamaño de la muestra (n). V. F.

En que tipo de muestreo se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada késimo miembro de la población. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo aleatorio sistemático. Muestreo aleatorio simple. Muestreo por conglomerados.

En el muestreo por conglomerados la población se divide en subgrupos con base en los atributos o características compartidos entre los miembros; y se selecciona al azar una muestra de cada uno. V. F.

El error de muestreo esta dado por la distribución de probabilidad de todas las posibles medias de las muestras de un determinado tamaño muestral de la población. V. F.

De la lista de estudiantes del paralelo A del primer ciclo de la carrera de Economía presencial de la UTPL se eligen al azar tres estudiantes, a quienes se formulan varias preguntas relacionadas con el contenido de las asignaturas y el método de enseñanza. En este caso, que tipo de muestreo se esta utilizando?. Muestreo aleatorio simple. Muestreo por conglomerados. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo aleatorio sistemático.

Una empresa encuestadora publico un mes antes de las pasadas elecciones, las tendencias de los candidatos para la elección del alcalde en la ciudad de Loja. Para llegar a estos resultados, se tomo como referencia las 6 parroquias urbanas del cantón Loja; luego se selecciono al azar 2 de estas; después se tomo una muestra aleatoria de los residentes de los barrios más poblados de estas parroquias; para finalmente entrevistarles y definir sus preferencias electorales. Que tipo de muestreo se utilizó principalmente?. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo aleatorio sistemático. Muestreo aleatorio simple. Muestreo por conglomerados.

Se denomina intervalo de confianza a la razón o porcentaje que indica la parte de la muestra de la población que posee un interés particular mayor a 1. V. F.

El error estándar de la media es igual a la desviación estándar de la población dividido para la raíz cuadrada del número de individuos de la muestra. V. F.

La media de las edades del paralelo A del primer ciclo de la carrera de Economía presencial de la UTPL es 19 años; sin embargo, al tomar una muestra al azar de 10 de ellos se determina una media de 20 años; por lo que se obtiene una diferencia de 1 año en relación a la media de la población. Como se denomina a esta diferencia encontrada?. Desviación estándar de la población. Error de muestreo. Distribución muestral de la media.

En que tipo de muestreo se puede utilizar la tabla de números aleatorios. Muestreo aleatorio sistemático. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo por conglomerados. Muestreo aleatorio simple.

Una estimación de intervalo de confianza es un rango de valores construidos a partir de datos de la muestra de modo que el parámetro de la población es probable que ocurra fuera de ese rango con una probabilidad normal. Dicha probabilidad se llama estructura del nivel de confianza. V. F.

El teorema central del límite hace hincapié en la forma en que la distribución muestral de la media se aproxima a la distribución de probabilidad normal. La aproximación es más exacta en el caso de muestras pequeñas antes que en el de muestras grandes. V. F.

En los intervalos de confianza un estimador puntual es un estadístico único para calcular un parámetro poblacional. V. F.

Un proyecto de investigación de la UTPL, requiere investigar la relación del ciclo de conversión del efectivo de las pequeñas empresas de comercio de la ciudad de Loja con su rentabilidad y para ello dispone de la información de los estados financieros de todas la empresas en general de la ciudad de Loja en la pagina web de la Superintendencia de Compañías; para realizar el estudio, de la base de datos completa, filtra las empresas del sector comercial y de estas las que tienen ventas hasta $100.000 anuales. Que tipo de muestreo se esta aplicando en este caso?. Muestreo por conglomerados. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo aleatorio sistemático. Muestreo aleatorio simple.

Cual de las siguientes opciones constituyen razones para muestrear. b) Es imposible verificar de manera física todos los elementos de la población. a) Establecer contacto con toda la población requiere mucho tiempo. d) Ninguna es razón para muestrear. c) a y b son razones para muestrear.

En el muestreo aleatorio estratificado la población se divide en grupos a partir de los límites naturales geográficos u otra clase, estos se seleccionan al azar y se toma una muestra de forma aleatoria con elementos de cada grupo. V. F.

Cuando existe un 95% de intervalo de confianza significa que su tamaño esta dentro del 0.96 de desviación estándar de una población sistemática. V. F.

La empresa ILELSA de la ciudad de Loja necesitó calcular rápidamente el ingreso medio por venta del mes de abril de 2019. El departamento de ventas confirmó que se registraron 4.000 ventas que se almacenaron en un folder que contiene las facturas respectivas. Para hacer el cálculo; primero se ordeno las ventas por número de factura del 0001 al 4000; luego se tomo una muestra de 200 facturas, seleccionadas cada vigésimo número, a partir de la factura 0020 (0020, 0040, 0060...); para finalmente con esta muestra calcular la media de los ingresos. En este caso qué tipo de muestreo se utilizó?. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo por conglomerados. Muestreo aleatorio simple. Muestreo aleatorio sistemático.

En lo referente a las relaciones entre la distribución poblacional y la distribución muestral de la media; cual de las siguientes afirmaciones es correcta?. La dispersión de la distribución muestral de la media es más estrecha que la distribución poblacional. La distribución muestral de la media suele tener forma de campana y se aproxima a la distribución de probabilidad normal. La media de las medias de las muestras es exactamente igual a la media de la población. Todas las anteriores.

Que pasa con el error estándar de la media cuando se incrementa el tamaño de la muestra?. No cambia. Disminuye. Aumenta.