ESTADISTICA S4

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza es el mismo para todas las muestras, sin importar su tamaño. Los intervalos de confianza pueden aplicarse a diferentes parámetros, como la media, proporciones y diferencias de medias. El intervalo de confianza solo se aplica a la media, no a proporciones o diferencias de medias. El margen de error disminuye al reducir el tamaño de la muestra.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza proporciona el rango exacto donde se encuentra el parámetro poblacional. Si la desviación estándar es desconocida, no se puede calcular un intervalo de confianza. El intervalo de confianza no garantiza que el parámetro esté dentro del rango en un único estudio ## Afirmaciones incorrectas. El intervalo de confianza para una diferencia de proporciones no incluye el margen de error.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. En una distribución normal, la probabilidad de cualquier valor individual es distinta de cero. La curva de la distribución normal nunca toca el eje horizontal. La distribución normal no se usa en el teorema central del límite. La curva normal tiene una única moda, ya que es unimodal.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal no se puede transformar en una distribución normal estándar. La distribución normal estándar es un caso particular con μ=0 y σ2=1 . En una distribución normal, la media es siempre mayor que la mediana. La distribución normal es siempre positiva.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza solo se aplica a la media, no a proporciones o diferencias de medias. Si el intervalo de confianza es amplio, significa que el parámetro poblacional tiene mayor valor. El valor crítico z es siempre el mismo, independientemente del nivel de confianza. El ancho del intervalo de confianza disminuye cuando el tamaño de la muestra aumenta.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal no se usa en el teorema central del límite. La media de una distribución normal siempre es igual a cero. Si una variable sigue una distribución normal, su curtosis siempre es mayor que 3. La función de densidad de la distribución normal es asintótica, es decir, nunca toca el eje x .

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La curva de la distribución normal nunca toca el eje horizontal. En una distribución normal, el 99% de los datos están dentro de 2 desviaciones estándar. La moda de la distribución normal es siempre mayor que la media. La distribución normal estándar es un caso particular con μ=0 y σ2=1 .

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal estándar es un caso particular con μ=0 y σ2=1 . La distribución normal es asimétrica. Si una variable sigue una distribución normal, su función de densidad de probabilidad puede tomar valores negativos. La distribución normal no se usa en el teorema central del límite.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La desviación estándar de la distribución normal estándar es cero. La distribución normal solo se aplica a variables discretas. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal se define como: f(x)=1/ σ donde μ es la media y σ2 es la varianza. La distribución normal siempre tiene una desviación estándar de 1.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. A mayor nivel de confianza, el intervalo de confianza es más estrecho. El margen de error disminuye al reducir el tamaño de la muestra. El ancho del intervalo de confianza disminuye cuando el tamaño de la muestra aumenta. El intervalo de confianza para la diferencia de medias no requiere conocer las desviaciones estándar.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal tiene más de una moda. La distribución normal es una distribución de probabilidad discreta. La distribución normal tiene una varianza fija de 1. La transformación lineal de una variable normal sigue una distribución normal, es decir X~N(μ,σ^2) entonces para Y= aX+b , se tiene que Y∼N .(au+b,a^2σ^2).

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza solo se aplica a la media, no a proporciones o diferencias de medias. Los intervalos de confianza pueden aplicarse a diferentes parámetros, como la media, proporciones y diferencias de medias. El intervalo de confianza para la diferencia de medias no requiere conocer las desviaciones estándar. El tamaño de la muestra no afecta el ancho del intervalo de confianza.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal siempre tiene una desviación estándar de 1. La distribución normal tiene una varianza fija de 1. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal se define como donde μ es la media y σ2 es la varianza. La desviación estándar de la distribución normal estándar es cero.

a. b. c. d.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La suma de variables aleatorias independientes y normalmente distribuidas también sigue una distribución normal. La distribución normal puede ser asimétrica. La distribución normal tiene más de una moda. Si , entonces la variable tipificada se define como: y sigue una distribución normal estándar N(1,0) .

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La curva de la distribución normal es asintótica. La distribución normal es una distribución de probabilidad discreta. Si una variable sigue una distribución normal, su función de densidad de probabilidad puede tomar valores negativos.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El valor crítico z depende del nivel de confianza elegido, por ejemplo, 1.96 para un 95%. El intervalo de confianza puede usarse para predecir valores futuros de la muestra. El intervalo de confianza para una diferencia de proporciones no incluye el margen de error. El tamaño de la muestra no afecta el ancho del intervalo de confianza.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal puede ser asimétrica. La distribución normal no puede tener una media negativa. La distribución normal se define solo por su mediana. Aproximadamente el 95% de los datos están dentro de dos desviaciones estándar de la media.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. Si una variable sigue una distribución normal, su curtosis siempre es mayor que 3. La distribución normal no se puede transformar en una distribución normal estándar. La distribución normal es simétrica. En una distribución normal, el 99% de los datos están dentro de 2 desviaciones estándar.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La probabilidad de observar valores negativos en una distribución normal siempre es cero. La distribución normal no puede tener una media negativa. La distribución normal tiene más de una moda. La distribución normal se puede transformar en una distribución normal estándar.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. Un intervalo de confianza al 95% significa que el 95% de los datos están dentro del intervalo. El tamaño de la muestra no afecta el ancho del intervalo de confianza. El intervalo de confianza para la media, cuando la desviación estándar poblacional es conocida, se calcula con x ̅_1± z σ/√n. Si la desviación estándar es desconocida, no se puede calcular un intervalo de confianza.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza para la media siempre se calcula usando la distribución normal. El valor crítico z es siempre el mismo, independientemente del nivel de confianza. Si el intervalo de confianza es amplio, significa que el parámetro poblacional tiene mayor valor. Un intervalo de confianza proporciona un rango de valores donde se espera que se encuentre un parámetro poblacional.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal no se puede transformar en una distribución normal estándar. Aproximadamente el 95% de los datos están dentro de dos desviaciones estándar de la media. Si una variable sigue una distribución normal, su función de densidad de probabilidad puede tomar valores negativos. Si una variable sigue una distribución normal, su curtosis siempre es mayor que 3.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. Los intervalos de confianza no dependen del nivel de variabilidad de los datos. El tamaño de la muestra no afecta el ancho del intervalo de confianza. Un intervalo de confianza proporciona un rango de valores donde se espera que se encuentre un parámetro poblacional. El intervalo de confianza para la media siempre se calcula usando la distribución normal.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza proporciona el rango exacto donde se encuentra el parámetro poblacional. El intervalo de confianza para la diferencia de medias no requiere conocer las desviaciones estándar. Los intervalos de confianza no dependen del nivel de variabilidad de los datos. En muestras grandes, se puede usar la distribución normal para aproximar los intervalos de confianza.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. Todos los datos en una distribución normal caen dentro de una desviación estándar de la media. La distribución normal solo es válida para tamaños de muestra pequeños. En una distribución normal, la probabilidad de cualquier valor individual es distinta de cero. La distribución normal estándar es un caso particular con μ=0 y σ2=1 .

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal es siempre positiva. La curva normal tiene una única moda, ya que es unimodal. En una distribución normal, el 99% de los datos están dentro de 2 desviaciones estándar. La distribución normal solo se aplica a variables discretas.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal es siempre positiva. La función de densidad de la distribución normal es una línea recta. La probabilidad de observar valores negativos en una distribución normal siempre es cero. la distribución normal está completamente determinada por su media y desviación estándar.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal no puede modelar fenómenos sociales. En una distribución normal, la media y la varianza son siempre iguales. La distribución normal es simétrica en torno a su media μ . En una distribución normal, el 99% de los datos están dentro de 2 desviaciones estándar.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El margen de error en un intervalo de confianza es la cantidad que se suma y resta a la estimación puntual. El valor crítico z para un intervalo de confianza al 99% es menor que para un 95%. El intervalo de confianza garantiza que el parámetro estará dentro del rango calculado. El margen de error disminuye al reducir el tamaño de la muestra.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza es el mismo para todas las muestras, sin importar su tamaño. Los intervalos de confianza no dependen del nivel de variabilidad de los datos. El intervalo de confianza para una proporción se calcula con p ̂± z√((p ̂(1-p ̂))/n ). El intervalo de confianza solo se aplica a la media, no a proporciones o diferencias de medias.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La desviación estándar de la distribución normal estándar es cero. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal se define como: f(x)=1σπ√e−(x+μ)22σ2 donde μ es la media y σ2 es la varianza. Una distribución normal puede tener múltiples modas. La cola de la distribución normal se extiende infinitamente en ambas direcciones.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal es siempre positiva. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal se define como: f(x)=1/o donde μ es la media y σ2 es la varianza. El área total bajo la curva normal es igual a 1. La función de densidad de la distribución normal es una línea recta.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal solo es válida para tamaños de muestra pequeños. La distribución normal tiene una forma de campana. La distribución normal no se puede transformar en una distribución normal estándar. La distribución normal no puede tener colas extendidas infinitamente.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal no puede tener una media negativa. La distribución normal no puede modelar fenómenos sociales. Si X∼N(μ,σ2) , entonces la variable tipificada se define como: z=x-u/o y sigue una distribución normal estándar N(1,0) . La distribución normal es una de las distribuciones más comunes en estadística.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal puede ser asimétrica. La distribución normal se define solo por su mediana. Aproximadamente el 99.7% de los datos están dentro de tres desviaciones estándar de la media (Regla Empírica o 68-95-99.7). La transformación lineal de una variable normal sigue una distribución normal, es decir, si X∼N(μ,σ3) , entonces para Y= aX+b+c , se tiene que Y∼N(aμ+b,a2σ2) .

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. Un intervalo de confianza siempre contiene la media muestral. El intervalo de confianza para la diferencia de medias no requiere conocer las desviaciones estándar. Si la desviación estándar es desconocida, no se puede calcular un intervalo de confianza. Un mayor nivel de confianza resulta en un intervalo de confianza más amplio.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. A mayor nivel de confianza, el intervalo de confianza es más estrecho. Los intervalos de confianza son una herramienta fundamental en la inferencia estadística. Un intervalo de confianza al 95% significa que el 95% de los datos están dentro del intervalo. El margen de error disminuye al reducir el tamaño de la muestra.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza proporciona el rango exacto donde se encuentra el parámetro poblacional. El intervalo de confianza para una diferencia de proporciones no incluye el margen de error. El intervalo de confianza ayuda a evaluar la precisión de una estimación. El margen de error disminuye al reducir el tamaño de la muestra.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. En cualquier muestra, se puede usar la distribución normal para calcular el intervalo de confianza. Los intervalos de confianza no dependen del nivel de variabilidad de los datos. Si la desviación estándar es desconocida, no se puede calcular un intervalo de confianza. El intervalo de confianza para una proporción se calcula con p ̂± z√((p ̂(1-p ̂))/n ).

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. Si X∼N(μ,σ2) , entonces la variable tipificada se define como: z= x-u/o y y sigue una distribución normal estándar N(0,1). La distribución normal no es adecuada para realizar pruebas de hipótesis. La distribución normal no puede tener una media negativa. Si una variable no tiene una distribución normal, se puede aplicar cualquier transformación y automáticamente se volverá normal.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. Aproximadamente el 95% de los datos están dentro de dos desviaciones estándar de la media. La probabilidad de observar valores negativos en una distribución normal siempre es cero. La distribución normal tiene más de una moda. La función de densidad de la distribución normal es una línea recta.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza proporciona el rango exacto donde se encuentra el parámetro poblacional. La fórmula del intervalo de confianza para una proporción no considera el tamaño de la muestra. El intervalo de confianza para la media, cuando la desviación estándar poblacional es conocida, se calcula con x ̂± z σ/√n. El intervalo de confianza garantiza que el parámetro estará dentro del rango calculado.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La función de densidad de la distribución normal es una línea recta. La distribución normal es simétrica. En una distribución normal, la probabilidad de cualquier valor individual es distinta de cero. En una distribución normal, la media y la varianza son siempre iguales.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. En una distribución normal, la probabilidad de cualquier valor individual es distinta de cero. Si X∼N(μ,σ2) , entonces la variable tipificada se define como: Z=X−μσ y sigue una distribución normal estándar N(1,0) . La distribución normal no se puede transformar en una distribución normal estándar. El área total bajo la curva normal es igual a 1.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. A mayor variabilidad en los datos, más amplio será el intervalo de confianza. El intervalo de confianza es el mismo para todas las muestras, sin importar su tamaño. El valor crítico z es siempre el mismo, independientemente del nivel de confianza. Un intervalo de confianza siempre contiene la media muestral.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal no puede tener una media negativa. La cola de la distribución normal se extiende infinitamente en ambas direcciones. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal se define como f(X)=1/o donde μ es la media y σ2 es la varianza. La distribución normal solo se aplica a variables discretas.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La curva de la distribución normal es asintótica. En una distribución normal, la media y la varianza son siempre iguales. La distribución normal siempre tiene una desviación estándar de 1. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal se define como: f(x)=1/o donde μ es la media y σ2 es la varianza.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La curva de la distribución normal nunca toca el eje horizontal. La distribución normal se puede transformar en una distribución normal estándar. La distribución normal es siempre positiva. .Si una variable no tiene una distribución normal, se puede aplicar cualquier transformación y automáticamente se volverá normal.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal se usa solo para modelar datos financieros. La suma de variables aleatorias independientes y normalmente distribuidas también sigue una distribución normal. La distribución normal no puede tener colas extendidas infinitamente. La distribución normal no puede modelar fenómenos sociales.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza para la media, cuando la desviación estándar poblacional es conocida, se calcula con x ̂± z σ/√n. El intervalo de confianza proporciona el rango exacto donde se encuentra el parámetro poblacional. A mayor nivel de confianza, el intervalo de confianza es más estrecho. El tamaño de la muestra no afecta el ancho del intervalo de confianza.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza solo se aplica a la media, no a proporciones o diferencias de medias. Si la desviación estándar es desconocida, no se puede calcular un intervalo de confianza. A mayor nivel de confianza, el intervalo de confianza es más estrecho. Un intervalo de confianza proporciona un rango de valores donde se espera que se encuentre un parámetro poblacional.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El nivel de confianza representa la probabilidad de que el intervalo contenga el verdadero valor del parámetro poblacional. Un intervalo de confianza siempre contiene la media muestral. El margen de error disminuye al reducir el tamaño de la muestra. A mayor nivel de confianza, el intervalo de confianza es más estrecho.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal estándar tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1. La distribución normal no puede modelar fenómenos sociales. La distribución normal tiene una varianza fija de 1. La desviación estándar de la distribución normal estándar es cero.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal es una distribución de probabilidad discreta. La media de una distribución normal siempre es igual a cero. La distribución normal se define solo por su mediana. La curva normal tiene una única moda, ya que es unimodal.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La transformación lineal de una variable normal sigue una distribución normal, es decir, si X∼N(μ,σ2) , entonces para Y= aX+b , se tiene que Y∼N(aμ+b,a2σ2) . a transformación lineal de una variable normal sigue una distribución normal, es decir, si X∼N(μ,σ3) , entonces para Y= aX+b+c , se tiene que Y∼N(aμ+b,a2σ2). En una distribución normal, el 99% de los datos están dentro de 2 desviaciones estándar. La distribución normal tiene más de una moda.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El nivel de confianza representa la probabilidad de que el intervalo contenga el verdadero valor del parámetro poblacional. El intervalo de confianza para la media siempre se calcula usando la distribución normal. Si la desviación estándar es desconocida, no se puede calcular un intervalo de confianza. La fórmula del intervalo de confianza para una proporción no considera el tamaño de la muestra.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La media de una distribución normal siempre es igual a cero. En una distribución normal, el 99% de los datos están dentro de 2 desviaciones estándar. La distribución normal es asimétrica. La distribución normal es una aproximación adecuada para muchas distribuciones de muestra grandes.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal es continua. La distribución normal puede ser asimétrica. La distribución normal es siempre positiva.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal tiene una forma de campana. La distribución normal se usa solo para modelar datos financieros. La función de densidad de la distribución normal es una línea recta. La distribución normal es asimétrica.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal no es adecuada para realizar pruebas de hipótesis. La moda de la distribución normal es siempre mayor que la media. La probabilidad de observar valores negativos en una distribución normal siempre es cero. La distribución normal se utiliza en el teorema central del límite.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La media μ , la mediana y la moda de una distribución normal son iguales. La distribución normal es una distribución de probabilidad discreta. La función de densidad de la distribución normal es una línea recta. La distribución normal no puede tener colas extendidas infinitamente.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. En una distribución normal, los valores extremos son más frecuentes que los valores centrales. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal se define como: f(x)=1σπ√e−(x+μ)22σ2 donde μ es la media y σ2 es la varianza. La distribución normal es asimétrica. La función de densidad de probabilidad de la distribución normal es continua.

CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL Y SUS CARACTERISTICAS SON CORRECTAS?. La distribución normal no se usa en el teorema central del límite. La distribución normal es una distribución de probabilidad discreta. Aproximadamente el 68% de los datos en una distribución normal están dentro de una desviación estándar σ de la media. En una distribución normal, los valores extremos son más frecuentes que los valores centrales.

CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza es el mismo para todas las muestras, sin importar su tamaño. El margen de error disminuye al reducir el tamaño de la muestra. El ancho del intervalo de confianza disminuye cuando el tamaño de la muestra aumenta. El intervalo de confianza para la media siempre se calcula usando la distribución normal.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza solo se aplica a la media, no a proporciones o diferencias de medias. En cualquier muestra, se puede usar la distribución normal para calcular el intervalo de confianza. Los intervalos de confianza no dependen del nivel de variabilidad de los datos. Un intervalo de confianza al 95% significa que si se repite el experimento muchas veces, el 95% de los intervalos construidos contendrán el parámetro verdad.

¿CUÁLES DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SOBRE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA, PROPORCIONES Y DIFERENCIAS DE MEDIAS SON CORRECTAS?. El intervalo de confianza solo se aplica a la media, no a proporciones o diferencias de medias. En cualquier muestra, se puede usar la distribución normal para calcular el intervalo de confianza. Los intervalos de confianza no dependen del nivel de variabilidad de los datos. Un intervalo de confianza al 95% significa que si se repite el experimento muchas veces, el 95% de los intervalos construidos contendrán el parámetro verdad.