ESTADÍSTICA - ADE - UI1

Para una variable cuantitativa discreta que es unimodal, la moda es aquel valor que representa... ...el valor de la variable que más se repite en la muestra. ...la suma de los valores de la variable entre el tamaño de la muestra. ...el valor de la variable que tiene como máximo el 50 % de los individuos en la muestra. ...el valor de la variable que toma como mínimo el 25 % de los individuos de la muestra.

En una distribución binomial de parámetros p y n, la varianza es igual a: np(1-p). 0. np. p.

A una variable que sigue una distribución normal general, con una media que vale cinco y una varianza que vale uno; para convertirla en una distribución normal reducida, N(0,1) debemos... ...sumarle uno a su media. ...restarle cinco a su media y dividirla por dos. ...restarle cinco a su media. ...sumarle uno a su media y el resultado debe ser dividido por cinco.

La varianza de una variable aleatoria que sigue una distribución exponencial es igual a: λ. 1. 1/λ2. 1/λ.

De forma general, la probabilidad de ocurrencia del suceso A, condicionada a la ocurrencia del suceso B, se calcula como: P(A / B) = P(B). P(A / B) = P(A Ո B) / P(B). P(A / B) = P(A). P(A / B) = P(A) + P(B) − P(A Ո B).

Se denomina muestra estadística... ...al conjunto completo de individuos de los cuales se desea/n estudiar alguna/s característica/s. ...a un subconjunto representativo de la población de tal forma que las conclusiones que se saquen de esta se puedan extrapolar a la población. ...a cada uno de los elementos que componen la población objeto de estudio. ...a cada una de las características objeto de estudio.

Sobre las funciones características, podemos afirmar que... ...una variable aleatoria puede tener más de una función característica. ...cada variable aleatoria está determinada por solo una función característica. ...si dos variables aleatorias tienen la misma función característica, entonces son diferentes sus distribuciones de probabilidad. ...no se puede relacionar a las funciones características con las variables aleatorias.

El coeficiente de variación es un estadístico apropiado para... ...dividir la distribución en distinto número de partes iguales. ...identificar el intervalo mediano. ...medir el grado de relación lineal entre dos variables unidimensionales. ...comparar el grado de dispersión respecto a la media aritmética simple.

Un índice complejo de precios ponderado por las cantidades... ...refleja el comportamiento del valor de los bienes en el periodo que se toma como base en relación con el valor en un periodo determinado. ...refleja la evolución conjunta del precio de los n bienes teniendo en cuenta las cantidades como medida de ponderación. ...refleja la evolución del valor de los bienes en un periodo determinado en relación con el valor en un periodo que se considere como base. ...refleja la evolución conjunta de las cantidades de los n bienes teniendo en cuenta los precios como medida de ponderación.

Sobre la distribución normal general, podemos afirmar que... ...es una transformación lineal de una distribución chi cuadrado con n-p grados de libertad. ...es una transformación lineal de una distribución normal reducida N(0,1). ...sus valores están tabulados para poder calcular cualquier probabilidad de ocurrencia de una variable aleatoria normal general. ...es una distribución en la que su media es diferente a su moda y a su mediana.

Una función de cuantía.... ...asigna probabilidad a cada uno de los suceso elementales relacionados con una variable aleatoria discreta. ...se asocia con la probabilidad acumulada hasta un determinado valor de una variable aleatoria continua. ...asigna probabilidad a cada uno de los suceso elementales relacionados con cualquier tipo de variable aleatoria. ...asigna probabilidad a cada uno de los suceso elementales relacionados con una variable aleatoria continua.

Deflactar una serie consiste en... ...calcular el valor de los bienes en cada momento t a precios de ese momento t. ...calcular la media aritmética simple de los índices simples. ...calcular el valor de los bienes en cada momento t eliminando el efecto de los precios en la variación total. ...utilizar la media agregativa simple para estudiar la evolución conjunta de varias variables.

La variable X se distribuye de forma independiente a la variable Y si... ...las distribuciones condicionadas de X a cada valor de la variable Y coinciden entre sí y a la vez coinciden con la distribución marginal de la variable Y. ...las distribuciones condicionadas de X a cada valor de la variable Y no coinciden entre sí. ...las distribuciones condicionadas de Y a cada valor de la variable X no coinciden entre sí. ...las distribuciones condicionadas de X a cada valor de la variable Y coinciden entre sí y a la vez coinciden con la distribución marginal de la variable X.

Sean dos sucesos A y B tales que: P(A Ո B) = 0,2 P(A ∪ B) = 0,8 P(A) = 0,5 La probabilidad de que ocurra el suceso complementario a B es igual a: 0,2. 0,5. 1. 0.

Un índice complejo es un indicador que trata de reflejar... ...la evolución conjunta de n variables estadísticas. ...la evolución de una variable estadística. ...el valor que más se repite de una variable en la muestra seleccionada. ...la media aritmética simple de los valores de una variable estadística.

Sobre el coeficiente de determinación podemos afirmar que... ...puede tomar valores superiores a 1. ...siempre toma valores entre 0 y 1. ...mantiene el signo de la covarianza. ...siempre toma valores entre -1 y 1.

Si A y B son sucesos independientes, entonces se cumple que: P(AՈB) = P(A) + P(B). P(AՈB) = P(A) - P(B). P(AՈB) = 0. P(AՈB) = P(A)P(B).

La distribución normal reducida o estandarizada es aquella tal que... ...tiene una media mayor que su varianza. ...tiene una media igual a su varianza. ...tiene una media igual a uno y una varianza igual a cero. ...tiene una media igual a cero y una varianza igual a uno.

Para una variable estadística bidimensional, se considera la distribución condicionada de X/Y=yj... ...a aquella en la que podemos observar cómo se distribuye la variable Y manteniendo fijo el valor de la variable X. ...a aquella en la que observamos la distribución de la variable X sin tener en cuenta la distribución de la variable Y. ...a aquella en la que podemos observar cómo se distribuye la variable X manteniendo fijo el valor de la variable Y. ..a aquella en la que observamos la distribución de la variable Y sin tener en cuenta la distribución de la variable X.

Sean X1, X2, ...Xn v.a independientes entre sí y todas ellas con distribución de Poisson de parámetro λ, entonces la variable Y = X1 + X2 + ... + Xn sigue una distribución que es... ...Poisson de parámetro nλ. ...binomial de parámetros p y n. ...normal reducida N(0,1). ...Poisson de parámetro λ.

El coeficiente de correlación lineal simple mide el grado de relación lineal entre dos variables. De este coeficiente podemos decir: Se expresa en la misma unidad de medida de la covarianza. Mantiene el mismo signo que la covarianza. Es el resultado de restarle a la covarianza la multiplicación de las desviaciones típicas de las dos variables en estudio. No tiene relación alguna con la covarianza entre las dos variables en estudio.

Un valor positivo muy cercano a 1 del coeficiente de correlación lineal entre variables, las variables X e Y nos indican que: Cuando la variable X crece, la variable Y también lo hace. Cuando la variable X crece, la variable Y se mantiene constante. Cuando la variable X crece, la variable Y decrece. Las variables X e Y son estadísticamente independientes.

En una distribución binomial de parámetros n y p, la media de la distribución es igual a: np(1-p). np. p. p(1-p).

La media y la varianza de una variable aleatoria normal reducida, son siempre: 0 y 1 respectivamente. iguales. 1 y 0 respectivamente. mayores que uno.

Si dos sucesos A y B son independientes, entonces la probabilidad de ocurrencia del suceso A, condicionada a la ocurrencia del suceso B, se puede calcular como... P(A/B) = 0. P(A/B) = P(A) x P(B). P(A/B) = P(A). P(A/B) = P(B).

De forma general, la probabilidad de ocurrencia del suceso A, condicionada a la ocurrencia del suceso B, se calcula como... P(A/B) = P(A Ո B) / P(B). P(A/B) = P(A Ո B) / P(A). P(A/B) = P(B). P(A/B) = P(A) x P(B).

Una variable aleatoria bidimensional (X, Y) es continua si... ...la variable aleatoria Y es continua y la variable aleatoria X es discreta. ...la variable aleatoria X es continua y la variable aleatoria Y es discreta. ...ambas componentes X e Y son variables aleatorias continuas. ...ambas componentes X e Y son variables aleatorias discretas.

Una función de cuantía... ...asigna probabilidad a cada uno de los sucesos elementales relacionados con una variable aleatoria continua. ...asigna probabilidad a cada uno de los sucesos elementales relacionados con cualquier tipo de variable aleatoria. ...asigna probabilidad a cada uno de los sucesos elementales relacionados con una variable aleatoria discreta. ...se asocia con la probabilidad acumulada hasta un determinado valor de una variable aleatoria continua.

La media de una variable aleatoria que sigue una distribución exponencial es igual a: λ. 1. 1/λ2. 1/λ.

En términos absolutos se puede medir el grado de relación lineal entre dos variables a través de…. ...la covarianza. ...el coeficiente de determinación. ...el coeficiente de correlación lineal. ...la varianza de cada variable.

Cuando existe una relación matemática exacta entre las dos variables, hablamos de la existencia de una…. ...dependencia matemática. ...dependencia exacta. ...dependencia funcional. ...dependencia estadística.

Una distribución normal general... ...tiene su propia tabla donde podemos encontrar probabilidades acumuladas o a la derecha de un valor z. ...tiene una función característica que no varía. ...está asociada a una variable aleatoria que es continua. ...tiene una varianza que siempre es igual a 1.

Si una variable estadística toma pocos valores numéricos distintos y no puede agruparse en intervalos, es... ...una variable estadística cuantitativa continua. ...una variable estadística cuantitativa discreta. ...una variable estadística cualitativa. No es posible determinar con la información brindada qué tipo de variable es.

Se dice que el coeficiente de asimetría de Fisher presenta asimetría negativa cuando... ...las frecuencias más altas se encuentran al lado izquierdo de los valores centrales de la distribución, mientras que en el lado derecho están las frecuencias más pequeñas (cola de la distribución). ...las frecuencias más altas se encuentran al lado derecho de lo valores centrales de la distribución, mientras que en el lado izquierdo están las frecuencias más pequeñas (cola de la distribución). ...el coeficiente de asimetría de Fisher es igual a cero. ...la media, la mediana y la moda coinciden.

Sobre la media aritmética simple, podemos decir que... ...es el momento ordinario de orden uno que señala el centro de gravedad de los datos. ...es el valor de la variable que más se repite. ...es igual a la raíz cuadrada positiva de la varianza. ...nunca puede ser negativa.

Señala la respuesta incorrecta sobre el coeficiente de determinación: Toma valores entre cero y uno. Mide el grado de relación lineal entre dos variables en términos absolutos. Puede tomar valores positivos y negativos. Se calcula como el cuadro del coeficiente de correlación.

El coeficiente de correlación lineal simple mide el grado de relación lineal entre dos variables. De este coeficiente podemos decir que... ...mantiene el mismo signo que la covarianza. ...no tiene relación alguna con la covarianza entre las dos variables en estudio. ...se expresa en la misma unidad de medida que la covarianza. ...es el resultado de sumarle a la covarianza la multiplicación de las desviaciones típicas de las dos variables en estudio.

Un valor muy cercano a (-1) del coeficiente de correlación lineal entre las variables X e Y, nos indica que... ...cuando la variable X crece, la variable Y también lo hace. ...las variables X e Y son estadísticamente independientes. ...cuando la variable X crece, la variable Y se mantiene constante. ...cuando la variable X crece, la variable Y decrece.

Se hace necesario utilizar índices complejos sin ponderar cuando... ...se estudia la evolución de la media aritmética de una variable en distintos momentos del tiempo. ...se estudia la evolución de varias variables a la vez y todas ellas tienen el mismo peso relativo. ...se estudia la evolución de varias variables a la vez y cada una de ellas tiene distinto peso relativo. ...se estudia la evolución de la variabilidad de una variable en distintos momentos del tiempo.

Los números índices se utilizan en Estadística para... ...analizar el recorrido de una variable mediante la diferencia entre su valor máximo y su valor mínimo. ...analizar la simetría de una distribución. ...conocer las fluctuaciones de los valores de una variable o grupo de variables a lo largo del tiempo. ...conocer los valores centrales o de posición de una distribución alrededor de los cuales se encuentran las observaciones muestrales.

Un índice complejo de precios ponderado por las cantidades... ...refleja la evolución conjunta del precio de los n bienes teniendo en cuenta las cantidades como medida de ponderación. ...refleja la evolución conjunta de las cantidades de los n bienes teniendo en cuenta los precios como medida de ponderación. ...refleja el comportamiento del valor de los bienes en el periodo que se toma como base en relación con el valor en un periodo determinado. ...refleja la evolución del valor de los bienes en un periodo determinado en relación con el valor en un periodo que se considere como base.

Los experimentos deterministas son aquellos que... ...realizados n veces bajo las mismas condiciones no dan lugar al mismo resultado. ...realizados n veces bajo las mismas condiciones no podremos predecir el resultado final. ...ante cualquier modificación mínima de las condiciones iniciales de la repetición, se puede modificar completamente el resultado final del experimento. ...realizados n veces bajo las mismas condiciones dan lugar siempre al mismo resultado.

A cada uno de los resultados posibles de un experimento aleatorio se le denomina... ...función de cuantía de la variable aleatoria relacionada con el suceso del experimento aleatorio. ...probabilidad de ocurrencia de los distintos sucesos del experimento aleatorio. ...suceso elemental, suceso simple o punto muestral. ...función de distribución de la variable aleatoria relacionada con el suceso del experimento aleatorio.

Una variable aleatoria es discreta si... ...su función de distribución es una función constante por intervalos. ...su función de distribución es una función continua sin ningún punto aislado con probabilidad distinta de cero. ...en todos los valores que pueda tomar, la probabilidad en ellos es igual a cero. ...cuando el investigador así lo designe según su intuición.

La varianza de una variable que sigue una distribución normal reducida o estandarizada... ...es siempre menor que su media. ...es siempre igual a cero. ...es siempre igual a su media. ...es siempre igual a uno.

La distribución normal general N(m,σ2) es... ...una distribución en la que su media es diferente a su moda y su mediana. ...una transformación lineal de una distribución normal reducida N(0,1). ...una transformación lineal de una distribución t de Student con n grados de libertad. ...una distribución cuyo coeficiente de asimetría y de curtosis valen más que su varianza.

A partir del teorema del límite... ...una sucesión de variables aleatorias tipificadas convergen en distribución a cero, al aumentar el tamaño de muestra. ...una sucesión de variables aleatorias tipificadas convergen en distribución a una distribución cualquiera distinta a la propia, al aumentar el tamaño de muestra. ...una sucesión de variables aleatorias tipificadas convergen en distribución a una distribución N(0,1) al aumentar el tamaño de muestra. ...una sucesión de variables aleatorias tipificadas convergen en distribución a una constante, al aumentar el tamaño de muestra.

Una variable aleatoria Z, que sigue una distribución binomial de parámetros n y p... ...es el resultado de multiplicar n variables aleatorias independientes entre sí, todas ellas binarias de parámetro p. ...es el resultado de multiplicar n variables aleatorias independientes entre sí, todas ellas N(0,1). ...es el resultado de sumar n variables aleatorias independientes entre sí, todas binarias de parámetro p. ...es el resultado de sumar n variables aleatorias independientes entre sí, todas ellas N(0,1).

En una distribución de Poisson... ...la media y la varianza valen (1/ λ). ...la media y la varianza valen λ. ...la media y la varianza valen siempre uno. ...la media y la varianza valen siempre cero.

Sea Y1, Y2, ...Yk una sucesión de variables aleatorias independientes entre sí que siguen distribuciones chi-cuadrado con n1+n2, ...+nk grados de libertad, respectivamente. Entonces la variable Z = Y1+Y2+....Yk seguirá una distribución... ...chi-cuadrado con n1+n2 grados de libertad. ...no se puede determinar la distribución de probabilidades de la variable Y. ...una distribución N(0,1). ...chi-cuadrado con n1+n2+...+nk grados de libertad.

El histograma se utiliza con variables... ...cualitativas. ...cuantitativas discretas. ...cuantitativas continuas. Todas las opciones son correctas.

Los cuantiles dividen la distribución en: Intervalos iguales. Cuatro partes iguales. Diez partes iguales. Cien partes iguales.

La fórmula del coeficiente de variación es: a. b. c. d.

Si el coeficiente de apuntamiento o de curtosis es g2 = 4, entonces la distribución es: Mesocúrtica. Leptocúrtica. Sanacúrtica. Platicúrtica.

Calcula la mediana del siguiente conjunto de datos: 1. 2. 3. 4.

Cuando se estudian conjuntamente dos variables y existe una relación matemática exacta entre las dos, tenemos una: Dependencia fuerte. Dependencia débil. Dependencia estadística. Dependencia funcional.

La fórmula siguiente corresponde al: Coeficiente de correlación. Coeficiente de regresión. Coeficiente de determinación. Coeficiente de curtosis.

¿A qué corresponde la siguiente fórmula?. Curtosis. Varianza. Covarianza. Desviación típica.

Si el coeficiente de correlación tiene como resultado -2, entonces: Existe un alto grado de correlación directa. Existe un alto grado de correlación inversa. El coeficiente de correlación no puede ser negativo. El coeficiente de correlación tiene que estar entre -1 y 1.

Si la covarianza en cierto ejercicio da como resultado 0, indica que: Existe una relación lineal directa o positiva entre X e Y, lo que significa que las dos variables crecen o decrecen a la vez. Existe una relación lineal inversa o negativa entre X e Y, lo que significa que cuando una variable crece, la otra tenderá a decrecer. No hay relación lineal entre las variables X e Y. Existe una relación leve entre X e Y que crecerá con el tiempo.

¿A qué corresponde la siguiente expresión?. Índice obtenido por el método de la media aritmética simple. Índice obtenido por el método de la media agregativa simple. Índice obtenido por el método de la media ponderada simple. Índice obtenido por el método de la media cuasi simple.

El deflactor más utilizado es el: Índice de precios de Paasche. Índice de precios de Lagrange. Índice de precios de Laspeyres. Índice de precios al consumo.

Cuando lo que nos interesa es analizar la evolución de varias variables a la vez, utilizaremos los: Índices complejos. Índices mixtos. Índices variables. Índices simples.

El resultado de I2012,2014 con la siguiente tabla es: 96,97. 100. 100,78. 103,12.

Dada la siguiente tabla, calcula el índice de precios de Laspeyres para el año 2018: 99,07. 103,46. 104,09. 108,71.

Elige la fórmula correcta para calcular la unión de 2 conjuntos: a. b. c. d.

Completa la frase: Se dice que una v.a es ___________ si su función de distribución es una función constante por intervalos. continua. discreta. a trozos. nula.

Hablando de sucesos, se puede definir A - B como: a. b. c. d.

Un caza dispara tres misiles sobre un objetivo militar. La probabilidad de que un misil dé en el blanco es de 0.75, independientemente del resto. Se ha de hallar la probabilidad de que, al menos, uno de los misiles alcance el objetivo. 0,6138. 0,75. 0,9527. 0,9844.

Calcula la probabilidad de que salgan dos caras en el experimento aleatorio de lanzar cuatro monedas y anotar el resultado: 0,00625. 0,25. 0,375. 0,564.

Si una sucesión de una v.a. {Xn} cumple la siguiente fórmula, entonces: Converge en probabilidad. Converge de manera casi segura. Converge uniformemente. Converge en media cuadrática.

En una distribución normal reducida: La media es 1, y la desviación típica, 0. La media es 0, y la desviación típica, 1. La media es μ, y la desviación típica, 0. La media es μ, y la desviación típica, 1.

Se dice que una variable aleatoria X sigue una distribución normal general de parámetros (m, σ2) si su función de densidad es de la forma: a. b. c. d.

Dada una distribución normal X∼N(5, 2), la probabilidad de P(X > 6) coincide con la de: P(Z > 2). P(Z > 1). P(Z > 0,5). P(Z > 0,25).

Un fabricante de coches garantiza que la carrocería de los vehículos tiene una vida útil de cinco años. Podemos considerar que la carrocería se mantiene en buen estado siguiendo una ley normal con una media igual a seis años y una desviación típica de ciento veinte días. ¿Qué probabilidad hay de que un coche necesite reparar la carrocería antes de que acabe su garantía?. P(Z < 1825). P(Z < 1,2). P(Z < 1,073). P(Z < −3,042).

La distribución de Poisson es una distribución: Cualitativa. Discreta. Continua. Divergente.

Indica cuál de las siguientes no es una distribución continua: Bernoulli. Uniforme. Gamma. Exponencial.

La función de densidad siguiente corresponde a una distribución: Discreta. Uniforme. Gamma. Chi cuadrado.

La probabilidad de que un portátil de determinada marca se averíe dentro de su periodo de garantía es igual a 0,05. Se asume independencia entre todos los portátiles. Si se venden 65 electrodomésticos, calcula la probabilidad de que exactamente dos se averíen dentro de su periodo de garantía. 0,1094. 0,1673. 0,2047. 0,2421.

La probabilidad de que un jugador cometa algún error de pase es de 0,4 para cada partido. Halla la probabilidad de que no cometa un error en cinco partidos. a. b. c. d.

A todo el subconjunto representativo de la población, de forma que las conclusiones sacadas en aquella se puedan generalizar a la población objeto de estudio se le llama: Variable. Muestra. Elemento. Subpoblación.

Si la varianza de una variable es 4, entonces su desviación típica es: 8. 1. 16. 2.

En un diagrama de sectores se utilizan: Ángulos. Barras. Figuras. Valores continuos.

El momento ordinario de orden cero es siempre igual a: Cero. Uno. La desviación típica. La moda.

Número de deciles que existen: 100. 10. 11. 9.

Cuando existe una relación aproximada entre los dos fenómenos, se dice que existe una dependencia: Matemática. Fuerte. Funcional. Estadística.

Se dice que la variable Y se distribuye de forma independiente a X: Si las distribuciones de Y condicionadas a cada valor de X coinciden entre sí y a la vez coinciden con la distribución marginal de Y. Si las distribuciones de Y condicionadas a cada valor de X coinciden entre sí y a la vez son diferentes de la distribución marginal de Y. Si las distribuciones de Y condicionadas a cada valor de X no coinciden entre sí y a la vez coinciden con la distribución marginal de Y. Si las distribuciones de Y condicionadas a cada valor de X no existen.

Si la covarianza entre dos variables es -1, entonces existe una relación lineal: Inversa. Directa. Intensa. Matemática.

Si el coeficiente de determinación es negativo: Existe una relación muy fuerte. Está mal calculado. Existe una relación muy débil. No existe relación.

La representación típica utilizada en variable bidimensional es: El histograma. La nube de puntos. El pictograma. El diagrama de barras.

Se utilizan para estudiar la variación de una variable: Índices estadísticos. Índices monetarios. Índices simples. Índices complejos.

Al índice elegido para efectuar la transformación deseada lo llamaremos: Reductor. Cambio de variable. Deflactor. Transformador.

El deflactor más utilizado es el índice de precios de: Paasche. Laspeyres. Smith. Bernoulli.

Di cuál no es un método de obtención de los índices complejos sin ponderar: Ninguno de los mencionados son métodos de obtención de los índices complejos sin ponderar. Método de la media agregativa simple. Método de la media aritmética simple. Ambos son métodos de obtención de los índices complejos sin ponderar.

Si el índice de precios de Laspeyres tiene un valor de 102,73 quiere decir que: Los bienes considerados disminuyeron en ese periodo de tiempo un 2,73%. Los bienes considerados aumentaron en ese periodo de tiempo un 2,73%. Los bienes considerados aumentaron en ese periodo de tiempo 102,73 unidades. Los bienes considerados disminuyeron en ese periodo de tiempo 102,73 unidades.

En el experimento aleatorio lanzar un dado numerado del 1 al 6. Un suceso seguro imposible es: Sacar un 10. Sacar 4 o 5. Sacar un 6. Sacar par.

La primera definición de probabilidad fue enunciada por: Laplace. Fermat. De Moivre. Pascal.

Si la probabilidad de un suceso es 3: Va a suceder seguro. Ocurre cada 3 veces. Es imposible que sea 3. Es muy probable que ocurra.

Se dice que una variable aleatoria es continua: Si no existe ningún punto aislado con probabilidad distinta de 0. Si su función de distribución es estadística. Si su función de distribución es una función continua. Si su función de distribución es una función constante por intervalos.

El teorema de la probabilidad total suele aparecer en ejercicios junto al teorema de: Bayes. Fermat. Laplace. Meré.

En la tabla de la distribución normal reducida se pueden buscar valores de Z: Como mucho de 4. Negativos. Todos los que quieras. Sólo se buscan valores de Y.

La desviación típica de una variable en una distribución normal reducida es: La misma que la media. La misma que la varianza. 0. 1.

La representación gráfica más conocida de la distribución normal es: La campana de Gauss. El reloj de Fermat. El triángulo de Tartaglia. El diagrama de árbol.

Di el tipo de convergencia que no puede tener una sucesión de variables aleatorias: Funcional. Casi segura. En media cuadrática. En probabilidad.

Dada una distribución normal de media 3 y desviación típica 2, la probabilidad de P(X>6) coincide con la de: P(Z>2). P(Z>1,5). P(Z>0,25). P(Z>0,5).

La distribución binomial es una distribución: Cualitativa. Continua. Divergente. Discreta.

Di cuál de las siguientes no es una distribución continua: F de Snedecor. Gamma. Exponencial. Bernoulli.

La probabilidad de que un jugador cometa algún error de pase es de 0,3 para cada partido. Hallar la probabilidad de que cometa un error en cinco partidos. P(X = 0,3). 0,3. 1. P(X = 1).

La varianza cuando existe convergencia de la distribución binomial a la normal es: np. 2nq. npq. pq.

La distribución que tiene en su función de densidad 1/(b-a) es la distribución: Gamma. Exponencial. Binomial. Uniforme.

Los deciles dividen la distribución en: Intervalos iguales. Cuatro partes iguales. Diez partes iguales. Cien partes iguales.

Los percentiles dividen la distribución en: Intervalos iguales. Cuatro partes iguales. Diez partes iguales. Cien partes iguales.

Si el coeficiente de apuntamiento o de curtosis es g2 = -4, entonces la distribución es: Mesocúrtica. Leptocúrtica. Sanacúrtica. Platicúrtica.

Si el coeficiente de apuntamiento o de curtosis es g2 = 0, entonces la distribución es: Mesocúrtica. Leptocúrtica. Sanacúrtica. Platicúrtica.

Completa la frase: Se dice que una v.a es ___________ si su función de distribución es una función continua, lo que significa que no existe ningún punto aislado con probabilidad distinta de 0 puesto que todos son puntos de continuidad. continua. discreta. a trozos. nula.

El momento ordinario de orden uno es siempre igual a: Cero. Uno. La desviación típica. La moda.

El momento ordinario de orden dos es: Cero. Uno. La desviación típica. La varianza de la variable estadística S^2/x.

Número de cuartiles que existen: 9. 10. 4. 3.

Número de centiles que existen: 100. 10. 99. 9.

El departamento de control de calidad de una empresa que fabrica pañuelos sabe que el 5% de su producción tiene algún tipo de defecto. Los pañuelos se empaquetan en cajas con quince pañuelos. Calcula la probabilidad de que una caja contenga dos pañuelos defectuosos: P(X = 2) = (15/2)0,05^2 0,95^(15-2). P(X = 0) = (15/0)0,05^5 0,95^15. E(X) = np = 15 ⋅ 0,05 = 0,75. P(X = 1) = (15/1) ⋅ 0,05 = 0,75.

El departamento de control de calidad de una empresa que fabrica pañuelos sabe que el 5% de su producción tiene algún tipo de defecto. Los pañuelos se empaquetan en cajas con quince pañuelos. Calcula la probabilidad de que una caja no contenga pañuelos defectuosos: P(X = 2) = (15/2)0,05^2 0,95^(15-2). P(X = 0) = (15/0)0,05^5 0,95^15. E(X) = np = 15 ⋅ 0,05 = 0,75. P(X = 1) = (15/1) ⋅ 0,05 = 0,75.

El departamento de control de calidad de una empresa que fabrica pañuelos sabe que el 5% de su producción tiene algún tipo de defecto. Los pañuelos se empaquetan en cajas con quince pañuelos. Calcula la probabilidad de que una caja contenga el número esperado de pañuelos defectuosos: P(X = 2) = (15/2)0,05^2 0,95^(15-2). P(X = 0) = (15/0)0,05^5 0,95^15. E(X) = np = 15 ⋅ 0,05 = 0,75. P(X = 1) = (15/1) ⋅ 0,05 = 0,75.

La probabilidad de que un portátil de determinada marca se averíe dentro de su periodo de garantía es igual a 0,05. Se asume independencia entre todos los portátiles. Si se vende 10 portátiles de esa marca, calcula la probabilidad de que se averíe al menos uno de ellos en su periodo de garantía. 0,4013. 0,2047. 3,25. 0,95.

En una universidad, el 50% de los alumnos habla inglés, el 20%, francés y el 5%, los dos idiomas. ¿Cuál es la probabilidad de encontrar alumnos que hablen alguna lengua extranjera?. 0,50. 0,20. 0,05. 0,65.

En un pictograma se utilizan: Ángulos. Barras. Figuras. Valores continuos.

El diagrama de barras se utiliza con variables... ...cualitativas. ...cuantitativas discretas. ...cuantitativas continuas. ...todas son correctas.

La siguiente fórmula corresponde a: La desviación típica. El coeficiente de variación. Desviación media. Coeficiente de apuntamiento o de curtosis.

¿A qué corresponde la siguiente expresión?. Índice obtenido por el método de la media aritmética simple. Índice obtenido por el método de la media agregativa simple. Índice obtenido por el método de la media ponderada simple. Índice obtenido por el método de la media cuasi simple.

¿A qué corresponde la siguiente expresión?. Índice de precios de Laspeyres. Índice de precios de Paasche. Índice de cantidades de Laspeyres. Índice de cantidades de Paasche.

¿A qué corresponde la siguiente expresión?. Índice de precios de Laspeyres. Índice de precios de Paasche. Índice de cantidades de Laspeyres. Índice de cantidades de Paasche.

¿A qué corresponde la siguiente expresión?. Índice de precios de Laspeyres. Índice de precios de Paasche. Índice de cantidades de Laspeyres. Índice de cantidades de Paasche.

¿A qué corresponde la siguiente expresión?. Índice de precios de Laspeyres. Índice de precios de Paasche. Índice de cantidades de Laspeyres. Índice de cantidades de Paasche.

Es conocido sobre todo por el desarrollo de la fórmula y el método para determinar el índice de precios, que se utiliza para el cálculo de la tasa de inflación: Paasche. Laplace. Laspeyres. Lagrange.

El deflactor más utilizado es el: Índice de precios de Paasche. Índice de precios de Laspeyres. Índice de cantidades de Paasche. Índice de cantidades de Laspeyres.

En una ciudad, el 55% de la población consume vino tinto, el 30% consume vino blanco y el 20% de ambos tipos. Se elige una persona al azar. Si consume vino blanco, ¿cuál es la probabilidad de que no consuma vino tinto?. P(A) = 55/100 = 11/20, P(B) = 30/100 = 3/10, P(A ∩ B) = 20/100 = 1/5. P(A ∩ -B) = P(A) -P(A ∩ B) = 11/20 - 1/5 = 7/20 = 0,35. P(B\A) = P(A ∩ B)/P(A) = (1/5)/(11/20) = 20/55 = 4/11 = 0,36. P(-A\B) = 1 - P(A\B) = 1/3 = 0,33.

Si una sucesión de una v.a. {Xn} cumple la siguiente fórmula, entonces: Converge en probabilidad. Converge de manera casi segura. Converge uniformemente. Converge en media cuadrática.

Si una sucesión de una v.a. {Xn} cumple la siguiente fórmula, entonces: Converge en probabilidad. Converge de manera casi segura. Converge uniformemente. Converge en media cuadrática.

La función de densidad siguiente corresponde a una distribución: Discreta. Uniforme. Gamma. Chi cuadrado.