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Título del Test:
b

Descripción:
7452586183

Autor:
e
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Fecha de Creación:
31/05/2022

Categoría: Deportes

Número Preguntas: 40
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Temario:
aquella característica o rasgo que se desea estudiar en los individuos de una muestra o población, se denomina variable especifidad parámetro.
aquéllas variables que no toman valores numéricos se denominan Variables Cualitativas Variables Cuantitativas.
aquéllas variables que que se expresan mediante un número, por tanto, se puede realizar operaciones aritméticas con ellas, se denominan Variables Cualitativas Variables Cuantitativas.
las variables Cuantitativas pueden ser discretas o indiscretas discretas o continuas continuas o discontinuas.
aquéllas variables que pueden tomar todos los valores de un intervalo. Por próximos que sean dos números, siempre pueden encontrarse valores intermedios Variables Cuantitativas discretas Variables Cuantitativas continuas.
toman valores numéricos aislados. Por tanto, fijados dos consecutivos, no puede tomar ninguno intermedio Variables Cuantitativas discretas Variables Cuantitativas continuas.
el número de preguntas respondidas en un examen es un ejemplo de Variable Cuantitativa discreta Variable Cuantitativa continua.
la temperatura es un ejemplo de Variable Cuantitativa discreta Variable Cuantitativa continua.
consiste en clasificar en categorías a los sujetos u objetos que desea medir. Tras esto, se asignan números a las categorías establecidas Escala Nominal Escala Ordinal Escala de Intervalo Escala de Razón.
además de poder afirmar que un objeto posee más o menos cantidad de variable que otro, también es posible determinar la magnitud de la diferencia existente entre dos objetos medidos Escala Nominal Escala Ordinal Escala de Intervalo Escala de Razón.
consiste en asignar a los sujetos u objetos medidos un número que permita ordenarlos según la cantidad de variable que poseen Escala Nominal Escala Ordinal Escala de Intervalo Escala de Razón.
añade a la de intervalo la presencia de cero absoluto: el cero indica ausencia total de cantidad de variable Escala Nominal Escala Ordinal Escala de Intervalo Escala de Razón.
En la distribución normal, su función de densidad es simétrica, y la ecuación matemática que le corresponde se representa gráficamente a través de la Campana de Gauss su función de densidad es asimétrica, y la ecuación matemática que le corresponde se representa gráficamente a través de la Campana de Gauss su función de densidad es asimétrica, y la ecuación matemática que le corresponde se representa gráficamente a través del modelo de Bernouilli su función de densidad es simétrica, y la ecuación matemática que le corresponde se representa gráficamente a través del modelo de Bernouilli.
la distribución normal estándar corresponde a una distribución de media 0 y varianza 1 de media 0 y varianza 0 de media 1 y varianza 0 de media 1 y varianza 1.
cuando las variables estudiadas no siguen una ley de distribución normal, o bien no presenten varianzas iguales, se utilizan pruebas no paramétricas o de distribución libre pruebas paramétricas.
cuando las variables estudiadas siguen una ley de distribución normal se utilizan pruebas no paramétricas o de distribución libre pruebas paramétricas.
aquellas técnicas o métodos estadísticos empleados para inferir características de una población basándose en los datos obtenidos de una muestra se denominan Estadística Inferencial Estadística Descriptiva .
hace referencia a las técnicas empleadas para organizar y resumir conjuntos de observaciones de datos a través de tablas, gráficos o valores numéricos Estadística Inferencial Estadística Descriptiva .
la propiedad de un estimador en la que su valor medio es igual al parámetro que se quiere estimar se denomina insesgadez consistencia robustez suficiencia eficiencia invariante.
cuando resume toda la información relevante contenida en la muestra, se dice que el estimador es insesgado consistente robusto suficiente eficiente invariante.
si a medida que el tamaño de la muestra crece, el valor del estimador tienda a ser el valor del parámetro, se dice que el estimador es insesgado consistente robusto suficiente eficiente invariante.
cuando el estimador de la función del parámetro coincide con la función del estimador del parámetro, se dice que el estimador es insesgado consistente robusto suficiente eficiente invariante.
si la violación de los supuestos de partida en los que se basa la estimación no altera de manera significativa los resultados que éste proporciona, se dice que el estimador es insesgado consistente robusto suficiente eficiente invariante.
cuando la varianza de dicho estimador es lo más pequeña posible, se dice que el estimador es insesgado consistente robusto suficiente eficiente invariante.
se denomina error muestral a La diferencia que existe entre la puntuación o el valor de un estadístico y su parámetro correspondiente La diferencia que existe entre la puntuación o el valor de una muestra y su parámetro correspondiente .
la constancia en el valor de un estadístico cuando se obtiene en varias muestras del mismo tipo y extraídas aleatoriamente de la población se denomina fiabilidad de un estadístico consistencia de un estadístico validez de un estadístico .
la afirmación cuya validez se pretende comprobar se denomina Hipótesis Nula Hipótesis Alternativa Hipótesis Válida Hipótesis Probable.
el riesgo de aceptar la hipótesis nula cuando es falsa es Error Alfa o Tipo I Error Beta o Tipo II Error Alfa o Tipo II Error Beta o Tipo I.
el riesgo de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera es Error Alfa o Tipo I Error Beta o Tipo II Error Alfa o Tipo II Error Beta o Tipo I.
la probabilidad de tomar la decisión correcta al rechazar la Hipótesis Nula se denomina Nivel de confianza Nivel de significación Significación estadística.
la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera se denomina Nivel de confianza Nivel de significación Significación estadística.
La prueba basada en la Ley de Chi Cuadrado permite estudiar diferentes aspectos del análisis de datos referido a variables cualitativas variables cuantitativas.
El Coeficiente de Correlación de Pearson es un índice que nos va a permitir comprobar si existen relaciones entre variables cualitativas variables cuantitativas.
El Coeficiente de Correlación de Pearson es un índice en el que Su valor oscila entre -1 y +1 Su valor oscila entre 0 y 1 Su valor oscila entre -1 y 0.
El Coeficiente de Correlación de Pearson es un índice que Solo puede aplicarse cuando la relación entre las dos variables pueda expresarse mediante una recta Solo puede aplicarse cuando la relación entre las dos variables pueda expresarse mediante una parábola Solo puede aplicarse cuando la relación entre las dos variables pueda expresarse mediante una curva.
El Coeficiente de Correlación de Pearson es un índice en el que su valor no implica causalidad su valor implica causalidad.
En el caso de que las variables no se distribuyan siguiendo la ley de probabilidad normal emplearemos medidas de correlación no paramétricas medidas de correlación paramétricas.
las medidas de correlación no paramétricas pueden emplearse tanto con variables nominales como ordinales con variables nominales con variables ordinales.
un modelo lineal intenta describir el valor observado en una variable dependiente a través del Efecto debido a factores constantes Efecto debido a factores tenidos en cuenta Efecto debido a factores no controlados Efecto debido a factores tenidos en cuenta Efecto debido a factores no controlados Efecto debido a factores constantes Efecto debido a factores tenidos en cuenta.
Se denominan modelos de regresión a aquellos modelos estadísticos que explican la dependencia de una variable Y respecto de una variable cuantitativa e independiente o predictora X que explican la dependencia de una variable Y respecto de una variable cualitativa e independiente o predictora X que explican la dependencia de una variable Y respecto de una variable cuantitativa o cualitativa e independiente X.
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