¿La media es igual a la varianza en una distribución de
probabilidad?: a. hipergeométrica b. binomial c. Poisson.
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.
Una de las características de la distribución de probabilidad de
Poisson, indica que la variable: a. es continua b. se mueve en un intervalo de tiempo o espacio c. es de tipo cualitativo.
El valor del percentil 75, nos indica que bajo ese valor se
encuentra el: a. 25% de las observaciones b. 50% de las observaciones c. 75% de las observaciones.
La media aritmética, en el ámbito de las probabilidades, se la
conoce también como valor esperado. V F.
Aquel tipo de probabilidad que parte del supuesto de que los
resultados de un experimento son igualmente posibles, se
denomina: a. clásica b. empírica c. subjetiva.
Una de las siguientes distribuciones de probabilidad, no es
distribución de probabilidad discreta a. Binomial b. Hipergeométrica c. Normal.
Para la probabilidad de que por lo menos ocurra X, se utiliza el
área por encima de a. X + 0,5 b. X – 0,5 c. X ± 0,5.
Uno de los tres enunciados siguientes no corresponde a las
características de la distribución normal tiene forma de campana es asimétrica con respecto al origen desciende suavemente en ambas direcciones del valor central.
desciende suavemente en ambas direcciones del valor central subjetivo objetivo binomial.
El número de combinaciones de tres elementos tomados tres a la
vez, es igual a: 1 3 6.
En la distribución de probabilidad hipergeométrica, la probabilidad
de éxito de cada evento no permanece constante. V F.
La probabilidad que considera el número de veces que ocurre el
evento y el número total de observaciones, se denomina Clásica Empírica subjetiva.
La distribución de probabilidad normal se caracteriza porque al
graficarla se representa a través de una curva con asimetría
negativa. V F.
El lanzamiento de una moneda donde únicamente existen dos
resultados posibles, se considera como un experimento de
distribución de probabilidad: hipergeométrica binomial Poisson.
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.
La probabilidad de obtener una “cara” al lanzar una moneda, es
un ejemplo de probabilidad: clásica subjetiva empírica.
¿De cuántas maneras puede permutar los siete colores del arco
iris tomando de tres en tres?: 210 120 201.
La media aritmética de una distribución de probabilidad, se
obtiene de la sumatoria del cociente entre el evento y su
probabilidad de ocurrencia. V F.
La distribución de probabilidad normal es una distribución discreta
en la que la media siemepre será mayor que la mediana y la
moda. V F.
En una distribución de probabilidad binomial, la probabilidad de
éxito permanece siempre: constante variable igual a 1.
Una de las características que debe cumplir un experimento para
considerarse como binomial es que solamente debe haber: un resultado posible dos resultados posibles tres resultados posibles.
Al lanzar una moneda, el evento de extraer una cara, se
encuentra en el conjunto de: resultados posibles resultados favorables total de observaciones.
La medida de dispersión cuyo resultado se expresa en unidades
cuadráticas, es la: desviación estándar desviación media varianza.
En cualquier distribución simétrica, aproximadamente el 68% de
observaciones se encontrarán entre: más y menos una desviación estándar respecto a la media más y menos dos desviaciones estándar respecto a la media más y menos tres desviaciones estándar respecto a la media.
Una distribución de probabilidad binomial se caracteriza porque la
probabilidad de éxito o fracaso es igual para cada uno de los
eventos. V F.
Una distribución normal estándar es aquella cuya variable
aleatoria Z siempre tiene μ = 0 y desviación estándar σ = 1. V F.
Una de las características de la desviación media, establece que
solamente considera los valores mínimo y máximo del conjunto y
no trabaja con todos los valores. V F.
La probabilidad condicional, significa que se está trabajando con: un evento dos o más eventos un resultado.
El resultado del coeficiente de Pearson, puede tomar valores
entre: +3 y -3 +1 y -1 +2 y -2.
Para el cálculo de los cuartiles se lleva el mismo procedimiento
que se desarrolla para el cálculo de la mediana V F.
Cuando se selecciona una muestra de una población finita, sin
reposición, es aconsejable aplicar la distribución de probabilidad
hipergeométrica. V F.
Al aplicar el factor de corrección por continuidad, se debe restar
0,5 al valor de X, cuando se desea establecer la probabilidad de
que: ocurran más de X por lo menos ocurra X ocurran X o menos.
Al lanzar una moneda, los eventos cara y sello, se caracterizan
por ser eventos Independientes mutuamente excluyentes dependientes.
La distribución normal es simétrica con respecto a la media, si se
corta la curva normal en el valor central y ambas mitades son
iguales. V F.
Cuando las pruebas no son independientes, la distribución de
probabilidad a utilizarse es: Hipergeométrica Binomial De Poisson.
En una tabla de distribución de probabilidades, se considera el
concepto de frecuencia absoluta simple relativa simple absoluta acumulada.
En la distribución de probabilidad normal estándar, la desviación
estándar es de: 0 1 0,5.
Para que sea aplicable la distribución de probabilidad
hipergeométrica, la relación entre la población y la muestra debe
ser: n/N < 0,05 n/N > 0,05 n/N = 0,05.
Una de las cuatro condiciones de una distribución de probabilidad
binomial, manifiesta que: solo hay dos posibles resultados la probabilidad no es la misma de un evento a otro las pruebas dependen unas de otras.
La ley de los eventos improbables, se establece cuando la
probabilidad de éxito es: grande y n es pequeña muy pequeña y n es grande es pequeña y n también lo es.
El área total bajo la curva normal es: 0,5 1 0,25.
El valor de la mediana de un conjunto de valores es equivalente, a
los valores del cuartil 2, decil 5 y: Percentil 50 Percentil 25 Decil 2.
Al lanzar un dado, la probabilidad de que el resultado sea "dos" y
número par, indentifica eventos: mutuamente excluyentes no excluyentes dependientes.
La distribución de probabilidad normal, se convierte en distribución
de probabilidad normal estándar, cuando se utilizan: valores normales referencias tipificadas valores relativos.
Si se lanza una moneda 2 veces, la probabilidad de que salga
cara y cara, nos indica que los eventos son: Excluyentes dependientes independientes.
La distribución de probabilidad discreta en la que cada ensayo
termina en solo uno de los resultados mutuamente excluyentes,
se denomina: Normal Binomial De Poisson.
Cuando el valor de Z es 1 y el área bajo la curva normal es 0,3413
, para hallar la probabilidad de que el valor sea mayor que 1,
debemos: sumar 0,5 al 0,3413 restar 0,3413 de 0,5 considerar como resultado el 0,3413.
El cálculo de la desviación media, requiere el uso de los valores
absolutos de las diferencias entre cada valor con respecto a la
media aritmética. V F.
¿Cuál de las siguientes acciones se considera como un
experimento aleatorio (resultado aleatorio)?: lanzar una moneda combinar trajes con camisas ordenar resultados de un examen.
Una característica de las distribuciones de probabilidad, indica
que los resultados son eventos: mutuamente excluyentes independientes Dependientes.
En la distribución de probabilidad de Poisson, la media y la
varianza son: iguales diferentes no hay relación.
Una de las siguientes medidas, no corresponde al conjunto de
medidas de dispersión: rango o recorrido desviación media media ponderada.
Cuando no interesa el orden en el que se presentan los objetos
seleccionados de un conjunto total, se utiliza: permutaciones Combinaciones diagrama de árbol.
Cuando nos referimos al proceso que induce a que ocurra una y
sólo una de varias posibles observaciones, estamos definiendo
un: Evento resultado experimento.
La medida de dispersión que permite conocer que el 25% de las
observaciones son menores que él y que el 75% de las
observaciones se encuentran sobre el mismo, se denomina Q1 P1 D1.
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.
La media en una distribución de probabilidad, se considera como
el valor típico de un conjunto de eventos y por ello también se
conoce como valor: esperado representativo único.
El valor de la mediana, es igual a: D2; Q2; y P2 D5; Q2; y P25 D5; Q2; y P50.
Al lanzar un dado, la probabilidad de que el número extraído sea
un 8, es: 1/8 0 8.
Al calcular el valor de una probabilidad, ésta puede tomar valores
entre cero y: Uno diez infinito.
En la distribución de probabilidad normal, la media de la variable
expresada en términos de Z, siempre será igual a: 0 1 0,50.
Al establecer el valor del percentil 50, el resultado es el mismo
cuando se calcula el valor de: decil 2 cuartil 4 decil 5.
El área bajo la curva normal se caracteriza por ser: adimensional dimensional cuadrática.
De acuerdo a las necesidades del investigador existen diferentes
medidas de dispersión que permiten determinar características
puntuales sobre un conjunto de datos V F.
Las medidas que dividen al conjunto de datos en cien partes
iguales, son los deciles cuartiles percentiles.
En la distribución de probabilidad binomial, la media aritmética se
calcula a través de la siguiente fórmula: μ = n/π μ = nπ μ = n+π.
Para determinar el área bajo la curva normal, primero se debe
transformar el valor de la variable en términos de Z. V F.
Una de las siguientes características, identifica a un evento
binomial: la distribución de probabilidad es normal se utiliza cuando la variable es continua la probabilidad de éxito se mantiene constante.
Una de las dificultades que presenta para su análisis, es que su
resultado viene expresado en unidades cuadráticas desviación típica o estándar varianza coeficiente de variación.
Una distribución de probabilidad normal, es aquella que permite
resolver los casos de aquellas variables discretas continuas cualitativas.
Dos eventos se consideran como mutuamente excluyentes,
cuando la ocurrencia de uno depende de lo que haya sucedido V F.
En la distribución de probabilidad de Poisson, la media y la
varianza se calculan con la misma fórmula, que dice: n*π n+π n/π.
Una de las características de la distribución de probabilidad
hipergeométrica, establece que la probabilidad de éxito, en cada
ensayo es la misma diferente proporcional a todo el conjunto.
La probabilidad binomial es utilizada cuando se trata de establecer
una probabilidad con variables continuas y la probabilidad normal
es utilizada para el tratamiento de variables discretas. V F.
Se considera como una buena aproximación de la distribución
normal a la binomial cuando, nπ y n(1 – π) son por lo menos 5 1 10.
La distribución de probabilidad normal se considera una buena
aproximación a la distribución binomial cuando nπ y n(1 – π) son
menores que 5. V F.
Cuando la moda, es mayor a la mediana y mayor a la media
aritmética, se dice que la distribución es: simétrica asimétrica negativa asimétrica positiva.
Cuando alrededor del 95% del área, se encuentra bajo la curva
normal, significa que el valor de Z es: ± 1 ± 2 ± 3.
La distribución de Poisson es una familia de distribuciones: discretas continuas aleatorias.
El número de alumnos que toman el curso de Estadística I, se
considera como variable continua discreta normal.
La distribución de probabilidad hipergeométrica, se aplica cuando los ensayos son independientes la variable aleatoria cambia en cada ensayo los muestreos se realizan en una población finita.
Si dos eventos no son independientes, para determinar la
probabilidad conjunta de dichos eventos, se debe utilizar la regla: especial de multiplicación general de multiplicación especial de adición.
La regla especial de multiplicación en el cálculo de probabilidades,
se expresa como: P(A o B) = P(A) + P(B) P(A y B) = P(A) P(B) P(A o B) = P(A) + P(B) – P(A y B).
La probabilidad que se basa en el número de veces que ocurra un
evento como proporción del número de intentos conocidos, se
denomina clásica empírica subjetiva.
El coeficiente de variación es útil para comparar entre dos o más
conjuntos de datos aunque correspondan a diferentes variables y
unidades. V F.
Una de las características de la distribución de probabilidad
hipergeométrica, establece que la probabilidad de éxito: permanece constante disminuye en cada ensayo cambia de ensayo a ensayo.
La desviación típica o estándar, es una de las medidas de
dispersión más utilizadas para analizar un conjunto de datos. V F.
El valor que nos muestra la distancia entre un determinado valor y
la media aritmética en términos de desviaciones estándar es: Z μ σ.
Si una variable aleatoria se encuentra normalmente distribuida,
entonces según la regla empírica, el 68% de las observaciones se
encuentran entre: más y menos 3 desviaciones típicas más y menos 2 desviaciones típicas más y menos 1 desviación típica.
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: desviación típica o estándar media aritmética arianza.
La distribución de probabilidad hipergeométrica, se caracteriza
porque la probabilidad de éxito: cambia en cada ensayo permanece fija en todos los ensayos no influye en el resultado final.
Las probabilidades clásica y empírica, se originan en el enfoque subjetivo objetivo binomial.
En la fórmula de cálculo de la distribución de probabilidad de
Poisson, se utiliza el valor de e, que es igual a: 2,718281 3,141592 1.
El valor del Coeficiente de Asimetría de Pearson, en una
distribución simétrica será igual cero uno tres.
La curva normal se caracteriza por ser simétrica y por ello tiene la
forma de: parábola elipse campana.
El factorial de cero, por definición siempre será igual: cero uno infinito.
¿Cuándo interesa el orden en que se muestran los objetos que se
seleccionan?, se refiere a las: permutaciones combinaciones probabilidades.
La regla especial de multiplicación se utiliza cuando los eventos
son: inclusivos independientes mutuamente excluyentes.
Las medida de dispersión ayudan a comprender la separación de
cada uno de los valores respecto a un valor característico V F.
La probabilidad de obtener un 2 en el lanzamiento de un dado, es: 1/6 2/6 4/6.
El número de distribuciones normales es limitado ilimitado nulo.
Una distribución binomial se puede aproximar a una distribución de probabilidad normal y para ello es necesario en primer lugar realizar la corrección por continuidad de los valores de la variable V F.
Al considerar el cuadrado de las desviaciones de cada valor con respecto a la media aritmética, se calcula la: desviación media mediana varianza.
Cuando nos referimos a la distribución de probabilidad que se caracteriza por ser simétrica con respecto a su media, estamos hablando de la distribución de probabilidad. Normal Binomial Hipergeométrica.
Al mencionar que describe el número de veces que se presenta un evento durante un intervalo específico que puede ser de tiempo, distancia, área o volumen, nos estamos refiriendo a la probabilidad: Binomial Hipergeométrica De Poisson.
Las medidas de posición que dividen al conjunto de datos en 10 partes iguales se denominan: cuartiles deciles percentiles.
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 regla general de multiplicación que se refiere a eventos que no son independientes, se expresa como P(A y B) = P(A) P(B) P(A y B) = P(A) P(B|A) . P(A o B) = P(A) + P(B).
La distribución de probabilidad binomial, se aplica cuando entre otras características, se cumple que: la variable es continua existen dos resultados posibles éxito o fracaso la variable se mide en intervalos de tiempo.
La falta de simetría en la distribución de un conjunto de datos, demuestra que los datos son simétricos asimétricos normales.
Aproximadamente el 68 % del área bajo la curva normal, está entre la media más menos una desviación estándar: μ + 1δ. V F.
Un conjunto de datos se puede considerar como simétrico cuando se identifica la siguiente relación la media aritmética es igual a los valores de la mediana y la moda a media aritmética es mayor que los valores de la mediana y la moda la media aritmética es menor que los valores de la mediana y la moda.
De cuantas maneras pueden combinarse 8 bolas de billas si se toman de 5 en 5 ? 15 56 65.
La distribución de probabilidad binomial se aplica cuando entre otras características se cumple que : la variable es continua existen dos resultados posibles éxito fracaso la variable se mide en intervalos de tiempo .
El área de la curva normal a cada uno de los lados de la media aritmética es : 50% 25% 100%.
El valor del cuartil 2, es igual al valor de la mediana puesto que cada uno se encuentra ocupando la posición central V F.
Para calcular el valor de la probabilidad de un evento se establecen los resultados posibles y los resultados favorables. V F.
El factorial de 4 es : 24 10 12.
Cuando se trabaja en intervalos definidos de espacio o tiempo es aconsejable el uso de la distribución de probabilidad De poisson Hipergeometrica Binomial.
Para calcular una probabilidad binomial es necesario utilizar el concepto de las permutaciones de n objetos tomados r a la vez V F.
La medida que nos indica que las tres cuartas de las observaciones , se encuentran bajo es valor y que la cuarta parte restante se encuentra sobre aquel valor, es el. D3 Q3 P3.
La distribución de probabilidad hipergeometrica se caracteriza porque los ensayos son: dependientes independientes excluyentes .
La falta de simetría en la distribución de un conjunto de datos demuestra que los datos son: simetricos asimetricos normales .
Si la media aritmética es igual a 21 la desviacion estandar es igual a 3 entonces el valor de X = 18 en terminos de Z sera 1 -1 0 .
Para aplicar la regla especial de la adición los eventos deben ser: independientes mutuamente excluyentes dependientes .
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