Las variables cualitativas se pueden distinguir entre variables discretas y continuas. VERDADERO FALSO.
2. Una de las razones que justifica el estudio de la estadística es que permite tomar las decisiones que afectan a la vida diaria VERDADERO FALSO.
La estadística descriptiva es aquella parte de la estadística que se encarga de la recolección, organización y descripción de un conjunto de valores. VERDADERO FALSO.
La inferencia estadística se refiere básicamente a extraer conclusiones sobre un todo a partir de las conclusiones observadas de una parte de este todo VERDADERO FALSO.
La estadística descriptiva es aquella que utiliza una muestra para extraer una conclusión que se refiere al conjunto total de datos del cual procede esa muestra VERDADERO FALSO.
Las variables discretas se refieren a aquellos datos cuantitativos que se originan en el conteo. VERDADERO FALSO.
Un ejemplo de muestreo, es un análisis bioquímico de sangre en una persona. VERDADERO FALSO.
Tanto en el nivel de mediación ordinal como en el de razón, una de las propiedades indica que las categorías de datos son mutuamente excluyentes y exhaustivas. VERDADERO FALSO.
El rango o amplitud de variación significa la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de las observaciones analizadas. VERDADERO FALSO.
Un dato cualitativo o atributo, puede a su vez diferenciarse entre discreto o continuo. VERDADERO FALSO.
Con la finalidad de tomar decisiones, es necesario resumir la información de modo útil e informativo VERDADERO FALSO.
La representación gráfica de una distribución de frecuencias mediante barras verticales se denomina polígono de frecuencias. VERDADERO FALSO.
La frecuencia absoluta simple se obtiene al dividir el número de observaciones de cada clase para el numero total de las mismas. VERDADERO FALSO.
Una tabla de frecuencias se utiliza cuando la variable es de tipo cualitativo. VERDADERO FALSO.
Para la recolección de datos que se originen de un sujeto investigado, una de las herramientas adecuadas es la aplicación de una encuesta. VERDADERO FALSO.
Para calcular la mediana en un conjunto de datos, se debe sumar los valores y dividirlo para el numero total de datos observados. VERDADERO FALSO.
En una distribución de frecuencias en la que existe un intervalo abierto se aconseja calcular el valor de la media aritmética pero no el valor de la mediana VERDADERO FALSO.
En el intervalo 110-120, el valor de 115, representa frecuencia absoluta simple. VERDADERO FALSO.
En el calculo del valor mediano de una tabla de distribución de frecuencias, se considera el tamaña o anchura de la clase mediana. VERDADERO FALSO.
El valor modal en un grupo de datos sin organizar, se lo establece solamente por observación directa. VERDADERO FALSO.
La medida de dispersión que es útil para comparar distribuciones expresadas en diferentes unidades es: la desviación media la varianza el coeficiente de variación.
La medida de dispersión cuyo resultado se expresa en unidades cuadráticas, es la: desviación estándar desviación media varianza.
La medida que nos indica que las tres cuartas partes de las observaciones, se encuentran bajo ese valor y que la cuarta parte restante se encuentra sobre aquel valor, es el; D3 Q3 P3.
El valor del coeficiente de asimetria de pearson, en una distribución simetría sera igual CERO UNO TRES.
El valor del percentil 75, nos indica que bajo ese valor se encuentra el: 25% de las observaciones 75% de las observaciones 50% de las observaciones.
La regla general de multiplicación que se refiere a eventos que no son independientes, se expresa como: P(Ay B)= P(A) P (B) P(Ay B)= P(A) P (BIA) P(A o B)= P(A)+P(B).
La probabilidad de obtener una cara al lanzar una moneda, es un ejemplo de probalidad: clasica subjetiva empírica.
La probalidad de que al lanzar una moneda, su resultado sea una cara es: 1 2 1/2.
Al lanzar un dado, la probalidad de que el número resultante sea un tres, es igual. 1/2 1/3 1/6.
Si se lanza una moneda 2 veces, la probalidad de que salga cara y cara, nos indica que los eventos son: excluyentes dependientes independientes.
Para encontrar la media de una distribución de Poisson, debemos emplear la siguiente formula: u=n/TT u=nTT u=n+TT.
En la formula de calcula de la distribución de probalidad de Poisson, se utiliza el valor de e, que es igual a; 2,718281 3,141592 1.
En la distribución de la probalidad de Poisson, la media y la varianza se calculan con la misma fórmula, que dice; n*TT n+TT N/TT.
Una de las características de la distribución de probalidad de poisson, indica que la variable; es continua se mueve en un intervalo de tiempo o espacio es de tipo cualitativo.
Cuando se trabaja en intervalos definidos de espacio o tiempo es aconsejable el uso de la distribución de la probalidad; de poisson hipergeometrica binominal.
La curva normal se caracteriza por ser simétrica y por ello tiene la forma de: campana elipse parábola .
Según la regla empírica,alrededor del 95% del área bajo la curva normal se encuentra; una desviación estándar de la media dos desviaciones estándar de la media tres desviaciones estándar de la media.
Se considera como una buena aproximación de la distribución normal a la binominal cuando, nTT y n (1-TT) son por: 5 1 10.
Una distribución normal, se caracteriza porque la variable aleatoria Z, siempre tiene; media=0 y desviación estándar =1 media=1 y desviación estándar =0 media y desviación estándar= 0 .
Al aplicar el factor de corrección por continuidad, se debe restar 0,5 al valor X, cuando se desea establecer la probalidad de que: ocurran mas de X por lo menos ocurra X ocurran X o menos.
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