Animes estadisticos

1. Marque el gráfico que no se utiliza para representar datos de variables caulitativas: Pectograma. Gráfico de sectores. Gráfico de barras. Polígono de frecuencias.

Si el coeficiente de curtosis de Fisher asociado a unos datos es r₂ = 0.25, puede decirse que la distribución es: Platicúrtica. Mesocútica. Leptocúrtica. Simétrica.

Los estadísticos de asimetría de Fisher de dos variables X e Y son r₁(X) = 1,015 y r₁(Y) = -1,15 respectivamente. Por tanto: X es asimétrica a la izuierda. X es simétrica. X es más asimétrica que Y. Y es más asimétrica que X.

Dados dos sucesos A y B con P(A) = 0,3, P(B) = 0,4, P(A ∩ B) = 0,12: Los sucesos A y B son incompatible. Los sucesos A y B son independientes. P(A/B)=0,3. (b) y (c) son correctas.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones no se corresponde con una de las hipótesis que debe cumplir un análisis de la varianza?. Independencia. Dependencia. Normalidad. Homogeneidad de varianzas.

Dada X una variable aleatoria continua: Su función de densidad es la derivada de la función de distribución. P(X<=x)=P(X<x). La función de distribución es continua. Todas son ciertas.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones se corresponde con el primer cuartil?. Es el valor máximo que presenta el 75% de los datos más pequeños. Es el valor mínimo que presenta el 25% de los datos más altos. Es el valor mínimo que presenta el 75% de los datos más altos. Es el valor máximo que presenta el 25% de los datos más altos.

Dos sucesos aleatorios son incompatibles si: Tiene un elemento en común. Si cuando lsucede uno, no sucede el otro. Uno de los dos sucesos es el suceso seguro. La probabilidad de la intersección de los sucesos es el producto de la probabilidades de cada suceso.

¿La variable aleatoria que mide el tiempo transcurrido entre dos sucesos de Poisson sigue la distribución?. Poisson. Normal. Binomial. Exponencial.

Para comprobar si los datos de una muestra han sido extraídos aleatoriamente se emplea: El test X². Test de Bartlett. Test de rachas. Test de Kolmogorov-Smirnov.

¿Cuál de las siguientes medidas no se ve afectada por valores extremos?. Media. Varianza. Moda. Rango.

La mediana es: El valor que más se repite, del conjunto de datos. El valor que divide el conjunto en dos partes iguales. El promedia de todos los valores. La raíz cuadrada de la varianza.

Si un conjunto de datos tiene una asimetría positiva, significa que: Tiene cola hacia la izquierda. Es perfectamente simétrico. Tiene cola hacia la derecha. Tiene media igual a la mediana.

¿Qué representa el área bajo la curva de una distribución normal estándar?. La desviación típica. La media. La varianza. La probabilidad total, que es 1.

¿Cuál de los siguientes gráficos es más adecuado para representar una variable cuantitativa continua?. Diagrama de dispersión. Gráfico de barras. Pictograma. Diagrama de sectores.

En un histograma, el área de cada barra representa: La media. La varianza. La frecuencia absoluta. La frecuencia relativa.

Si dos sucesos A y B son mutuamente excluyentes entonces: P(A ∩ B) = 1. P(A ∩ B) = 0. P(A ∪ B) = 0. P(A/B) = 1.

Si el coeficiente de variación es bajo, esto indica: Alta dispersión. Alta dispersión relativa. Altas simetría. Distribución bimodal.

¿Cuál de las siguientes no es un supuesto para aplicar la prueba de la t de Student?. Normalidad. Homogeneidad de varianzas. Datos apareados. Poblaciones grandes.

¿Cuál de los siguientes estadísticos es robusto?. Media. Desviación típica. Moda. Mediana.

¿Qué indica el coeficiente de curtosis de Fisher?. El grado de simetría. La tendencia central. La forma de las colas de la distribución. La dispersión de los datos.

La probabilidad condicional se expresa como: P(A ∪ B). P(A ∩ B). P(A/B). P(A) + P(B).

En una distribución normal estándar, la probabilidad de obtener un valor entre –1 y 1 es aproximadamente: 50%. 68%. 95%. 99%.

El diagrama de caja permite identificar: La media. Los valores extremos y la dispersión. La correlación. La curtosis.

El coeficiente de correlación de Pearson mide: La relación no lineal entre dos variables. La tendencia lineal entre dos variables. La media de los datos. ) La asimetría de los datos.

Si P(A ∩ B) = P(A) · P(B), entonces los sucesos A y B son: Incompatibles. Independientes. Dependientes. Disjuntos.

En un conjunto de datos, si la mediana es mayor que la media, la distribución es: Simétrica. Asimétrica negativa. Asimétrica positiva. Bimodal.

¿Qué indica un valor de r₁=0 (asimatría de Fisher)?. Distribución perfectamente simétrica. Distribución normal. Alta curtosis. Dispersión máxima.

¿Cuál de las siguientes distribuciones es discreta?. Normal. Exponencial. Poisson. Uniforme continua.

El error típico de la media disminuye si: Aumenta la varianza. Aumenta el tamaño de la muestra. Disminuye la media. Aumenta la asimetría.

La mediana es una medida de: Tendencia central. Dispersión. Curtosis. Simetría.

Si la varianza es igual a cero, entonces: Todos los datos son iguales. Todos los datos son diferentes. La media es cero. La distribución es asimétrica.

¿Cuál de las siguientes no es una distribución discreta?. Binomial. Poisson. Normal. Hipergeométrica.

La media aritmética de un conjunto de datos: Siempre coincide con la moda. Es el valor central. Se obtiene sumando todos los datos y dividiendo entre el número de datos. Es siempre mayor que la mediana.

La desviación típica es: El cuadrado de la varianza. La raíz cuadrada de la varianza. La diferencia entre el máximo y el mínimo. La media absoluta.

¿Cuál de los siguientes gráficos es adecuado para variables cualitativas ordinales?. Gráfico de sectores. Histograma. Polígono de frecuencias. Diagrama de dispersión.

Si X es una variable aleatoria normal con μ = 100 y σ = 10, ¿cuál es la probabilidad de que X sea un valor mayor que 120?. Aproximadamente 0,16. Aproximadamente 0,84. Aproximadamente 0,5. Aproximadamente 0,32.

La función probabilidad p de una variable discreta: Puede tomar valores negativos. Siempre suma 1. Siempre es continua. Nunca toma el valor 1.

En un contraste de hipótesis, el p-valor representa: El error tipo I. La probabilidad de que la hipótesis alternativa sea cierta. La probabilidad de obtener un resultado tan extremo como el observado, bajo H₀. El error tipo II.

La prueba de Shapiro-Wilk se utiliza para: Comprobar homocedasticidad. Evaluar independencia.. Comprobar normalidad. Comprobar medias.

Una muestra es representativa cuando: Tiene muchos datos. Se elige aleatoriamente. Refleja las características de la población. Presenta baja variabilidad.

El coeficiente de correlación de Pearson toma valores entre: 0 y 1. –1 y 0. -1 y 1. 0 y ∞.

En la tabla de contingencia, el estadístico χ² se usa para contrastar: Medias. Varianzas. Proporciones. Independencia.

En un experimento aleatorio con n resultados posibles, ¿cuál es la probabilidad de un suceso imposible?. 1. 0. 1/n. Depende del número de sucesos.

La probabilidad total de todos los sucesos mutuamente excluyentes y exhaustivos debe ser: Mayor que 1. Igual a 1. Menor que 1. Cero.

La prueba F se utiliza para comparar: Medias de más de dos grupos. Proporciones. Varianzas. Distribuciones empíricas.

Si P(A) = 0,3 y P(B | A) = 0,5, entonces P(A ∩ B) =. 0,15. 0,6. 0,8. 1,5.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la distribución binomial?. Solo se usa para datos continuos. Tiene dos parámetros: n y p. Tiene media igual a n + p. Es siempre simétrica.

El intervalo intercuartílico mide: El valor central de la distribución. La amplitud de toda la distribución. La diferencia entre el percentil 75 y el percentil 25. La varianza.

La prueba t de Student se usa principalmente para: Contrastar proporciones. Contrastar varianzas. Contrastar medias. Evaluar simetría.

¿Qué es la inferencia estadística?. El estudio de variables cualitativas. El análisis de una población completa. La obtención de conclusiones sobre una población a partir de una muestra. La recopilación de datos brutos.

¿Qué es una estimación puntual?. Un intervalo en el que se encuentra el valor real. Un valor único que estima un parámetro poblacional. Una fórmula para calcular la media. Un gráfico de barras.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de parámetro poblacional?. La media de una muestra. La desviación típica muestral. La proporción observada en una encuesta. La media verdadera de la población.

¿Qué característica define una muestra aleatoria simple?. Todos los elementos tienen la misma media. Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Todos provienen de una subpoblación. Los elementos no pueden repetirse.

¿Qué representa un intervalo de confianza?. Una probabilidad de que ocurra un evento. Una región donde probablemente se encuentre un parámetro poblacional. Un rango para datos atípicos. Una estimación para la muestra.

¿Qué significa un nivel de confianza del 95 %?. Que el parámetro está en el intervalo con certeza. Que el intervalo contiene el valor real el 95 % de las veces. Que hay un 5 % de probabilidad de que la media sea 0. Que la muestra es representativa al 95 %.

¿Qué parámetro se suele utilizar cuando se desconoce la desviación típica poblacional?. Z (normal). χ². t de Student. F de Snedecor.

¿Qué ocurre con el intervalo de confianza si aumentamos el nivel de confianza?. Se hace más estrecho. Se hace más amplio. Permanece igual. No cambia si el tamaño muestral también aumenta.

¿Cuál es la fórmula general del intervalo de confianza para una media con σ conocida?. (media muestral de X)±Z(S/sqrt(n)). (media muestral de X)±Z(σ/sqrt(n)). (media muestral de X)±t(σ/sqrt(n)). (media muestral de X)±(Z/n).

¿Qué condiciones se requieren para aplicar un intervalo de confianza con distribución normal?. Muestra pequeña y σ desconocida. Población normal o n > 30 y σ conocida. Población discreta. Distribución t-Student.

¿Qué distribución se utiliza para construir un intervalo de confianza para una proporción?. Normal. t de Student. Exponencial. Gamma.

¿Qué es un error de estimación?. El error entre la media muestral y poblacional. La desviación típica. La probabilidad de ocurrencia. El intervalo de confianza.

¿Cómo se calcula la varianza muestral?. ∑xi/n. ((media muestral de X)−μ)². ∑(xi-(media muestral de X))²/(n-1). (Xmax-Xmin)/2.

¿Cuál es el error máximo admisible en un intervalo de confianza?. El nivel de significación. El tamaño del intervalo. La distancia máxima entre la estimación y el parámetro. El valor t crítico.

¿Qué ocurre con el intervalo de confianza si el tamaño de la muestra aumenta?. Se vuelve más amplio. Se vuelve más estrecho. No varía. Se vuelve menos fiable.

¿Cuál es el error típico al construir intervalos de confianza con muestras pequeñas y σ desconocida?. Usar distribución normal en vez de t de Student. Usar proporciones. No calcular la media. Suponer independencia entre observaciones.

¿Qué representa el estadístico t de Student?. Una media estándar. Una desviación típica corregida. Una medida de variabilidad para muestras pequeñas. Una probabilidad acumulada.

¿Qué significa un intervalo de confianza más estrecho?. Mayor nivel de confianza. Menor precisión. Mayor precisión. Mayor error.

¿Qué influye directamente en el ancho de un intervalo de confianza?. Nivel de significación, tamaño muestral y desviación típica. Sólo el tamaño muestral. Sólo el número de grados de libertad. El número de repeticiones del experimento.

¿Qué significa un intervalo de confianza del 99 % más amplio que uno del 90 %?. Que la media es más grande. Que hay más error. Que hay más certeza de contener el parámetro. Que se ha cometido un error de tipo I.

¿Qué distribución modela un experimento con solo dos resultados posibles, “éxito” o “fracaso”?. Binomial. Bernoulli. Poisson. Exponencial.

En la distribución binomial, el parámetro n representa: Probabilidad de éxito. Número de fracasos esperados. Número de experimentos independientes. Desviación típica.

¿Cuál de las siguientes distribuciones se usa para modelar el número de eventos en un intervalo fijo de tiempo?. Bernoulli. Hipergeométrica. Poisson. Gamma.

En la distribución de Poisson, ¿qué parámetro se utiliza?. n. p. λ. μ.

¿Qué distribución se usa cuando las extracciones son sin reemplazo de una población finita?. Binomial. Hipergeométrica. Poisson. Uniforme.

¿Qué caracteriza a la distribución uniforme continua?. Mayor probabilidad en los extremos. Probabilidad constante en un intervalo. Cola pesada a la derecha. Asimetría negativa.

¿Qué distribución tiene una forma de campana simétrica respecto a su media?. Exponencial. Poisson. Normal. Gamma.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la distribución normal?. Tiene media 0 y varianza 1 siempre. Tiene soporte [0, ∞). Es asimétrica a la derecha. Puede tener cualquier media y varianza positiva.

¿Qué distribución modela el tiempo entre dos eventos que ocurren a una tasa constante?. Normal. Exponencial. Poisson. Gamma.

¿Cuál de las siguientes distribuciones es un caso especial de la distribución Gamma?. Poisson. Normal. Exponencial. F-Snedecor.

La distribución Gamma tiene como parámetros: Media y varianza. α y β (forma y escala). n y p. μ y σ.

¿Cuál es el soporte (dominio) de la distribución chi-cuadrado?. Todos los reales. [0, ∞). [–1, 1]. (–∞, ∞).

¿Qué distribución se usa para contrastes de varianzas entre dos muestras?. Gamma. t-Student. F-Snedecor. Poisson.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la distribución t-Student es correcta?. Tiene colas más delgadas que la normal. Tiene colas más pesadas que la normal. Es asimétrica. Se usa solo para datos categóricos.

¿Qué distribución se aproxima a la normal cuando los grados de libertad aumentan?. Gamma. t-Student. F-Snedecor. Poisson.

En la distribución binomial, ¿cuál es la esperanza?. np. np(1 − p). λ. μ + σ.

¿Qué distribución se utiliza comúnmente para analizar el número de errores en una página?. Binomial. Normal. Poisson. t-Student.

¿Qué parámetro define completamente una distribución Bernoulli?. n. p. λ. α.

¿Cuál de las siguientes se utiliza en pruebas de hipótesis sobre medias cuando la varianza es desconocida?. Chi-cuadrado. F-Snedecor. t-Student. Exponencial.

¿Qué distribución se emplea para modelar fenómenos acumulativos como el tiempo total de servicio?. Gamma. Bernoulli. Poisson. t-Student.

¿Qué es una variable aleatoria?. Una función que describe la frecuencia relativa de un experimento. Una función que asigna valores reales a sucesos de un espacio muestral. Un suceso del espacio muestral. Una constante aleatoria.

¿Qué tipo de variable aleatoria puede tomar un número infinito no numerable de valores?. Discreta. Cualitativa. Continua. Nominal.

¿Cuál de las siguientes variables es discreta?. Tiempo de espera en minutos. Altura de personas. Número de piezas defectuosas. Peso de una sandía.

¿Qué nombre recibe la función de probabilidad de una variable aleatoria discreta?. Función de densidad. Función acumulativa. Función masa de probabilidad. Función de correlación.

¿Cuál de estas condiciones debe cumplir una función masa de probabilidad?. La suma de todas las probabilidades debe ser 0. La suma de todas las probabilidades debe ser 1. Cada probabilidad debe ser negativa. Las probabilidades pueden ser mayores que 1.

Si X es una variable aleatoria continua, ¿qué se cumple?. P(X = x) > 0. P(X = x) = 0. P(X < x) = 0. No se puede calcular ninguna probabilidad.

¿Cómo se calcula la probabilidad de un intervalo [a, b] en una variable continua?. Sumando las probabilidades de a y b. Multiplicando f(a) y f(b). Calculando el área bajo la curva entre a y b. Restando P(a) − P(b).

¿Qué representa la función de distribución F(x)?. El valor más probable de X. La pendiente de la función masa. La suma de probabilidades hasta x. La varianza acumulada.

¿Cuál de estas propiedades cumple toda función de distribución?. Es decreciente. Puede tener valores negativos. Es discontinua a la derecha. Es no decreciente.

¿Qué es la esperanza matemática de una variable aleatoria?. El valor mínimo que puede tomar. El promedio ponderado de sus valores. La mediana. El valor más frecuente.

Si X es una variable discreta, ¿cómo se calcula E(X)?. ∑ x · p(x). ∑ p(x)/x. ∫ x · f(x) dx. max(x).

¿Qué representa la varianza?. El valor más probable. El cuadrado de la esperanza. La dispersión respecto a la media. La suma de todos los valores.

¿Cuál es la relación entre varianza y desviación típica?. Son iguales. La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza. La varianza es siempre mayor. La desviación típica no depende de la varianza.

¿Qué valor tiene la varianza de una constante?. 1. La constante misma. 0. Infinito.

¿Qué es una variable aleatoria bidimensional?. Dos variables independientes. Dos variables cualitativas. Una variable definida por dos dimensiones del espacio. Un par de variables aleatorias consideradas conjuntamente.

¿Qué representa una distribución marginal?. Una variable aleatoria fuera del intervalo. La distribución conjunta. La distribución de una sola variable, ignorando la otra. La covarianza entre dos variables.

¿Cuándo se dice que dos variables son independientes?. Cuando P(X = x | Y = y) = 1. Cuando su distribución conjunta es el producto de las marginales. Cuando su covarianza es diferente de 0. Cuando ninguna depende del tiempo.

Si E(XY) = E(X) · E(Y), entonces: X = Y. X e Y son independientes. X e Y son mutuamente excluyentes. E(X) = 0.

¿Qué mide la covarianza entre dos variables?. La frecuencia conjunta. La relación no lineal. La tendencia conjunta de las variables. El punto de equilibrio.

¿Qué valor toma el coeficiente de correlación lineal cuando no hay relación lineal?. 1. -1. 0. Depende de la varianza.

¿Qué tipo de fenómeno estudia la estadística?. Determinístico. Aleatorio. Causal. Experimental.

¿Qué es un espacio muestral?. El conjunto de eventos imposibles. Un experimento aleatorio. El conjunto de todos los resultados posibles de un experimento. Un subconjunto del suceso complementario.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre sucesos incompatibles es correcta?. Pueden ocurrir simultáneamente. Siempre se intersectan. Su intersección es el conjunto vacío. Son el suceso seguro.

Si A y B son sucesos incompatibles, entonces: P(A ∩ B) = 1. P(A ∪ B) = P(A) × P(B). P(A ∩ B) = 0. A ⊂ B.

¿Cuál es la fórmula de la regla de Laplace?. P(A) = número de casos posibles. P(A) = número de casos favorables / total de casos posibles. P(A) = P(B) – P(A ∩ B). P(A) = 1 – P(A).

¿Qué axiom­a de Kolmogorov establece que P(E) = 1?. Aditividad. Suceso seguro. No negatividad. Inversión.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de espacio muestral finito y discreto?. Alturas de personas. Número de caras al lanzar un dado. Temperatura en una ciudad. Tiempo hasta que un foco se funde.

¿Cuál es la probabilidad del suceso complementario de A?. P(A). 1 – P(A). P(A) + P(B). P(A ∩ B).

En la regla de adición, si A y B son compatibles, entonces: P(A ∪ B) = P(A) + P(B). P(A ∪ B) = P(A) + P(B) – P(A ∩ B). P(A ∪ B) = P(A) × P(B). P(A ∪ B) = P(B).

¿Qué representa la probabilidad condicionada P(B | A)?. Probabilidad de A y B. Probabilidad de A dado B. Probabilidad de B sabiendo que A ha ocurrido. Probabilidad de A y B no ocurran.

Si P(A ∩ B) = P(A) · P(B), entonces A y B son: Incompatibles. Complementarios. Independientes. Exhaustivos.

Si dos sucesos son independientes, ¿cuál es la relación correcta?. P(A | B) = P(A). P(A | B) = 0. P(A ∩ B) = 0. P(B | A) = 1.

¿Qué se necesita para aplicar el teorema de la probabilidad total?. Sucesos independientes. Sucesos incompatibles que forman una partición del espacio. Que A y B sean complementarios. Que P(A ∩ B) = 0.

¿Cuál es la fórmula del Teorema de Bayes?. P(A ∩ B) = P(A)P(B). P(B | A) = P(A | B) P(B) / P(A). P(A) = P(B) /P(A | B). P(B | A) = P(B) – P(A).

Si en una ciudad el 45 % de autobuses son de la línea 1 y tienen 3 % de fallos, ¿qué representa 0.45 × 0.03?. P(avería). P(ser línea 1 dado avería). P(ser línea 1 y tener avería). P(avería dado línea 1).

Si P(A) = 0.5, P(B) = 0.3 y P(A ∩ B) = 0.15, entonces: A y B son independientes. A y B son incompatibles. P(A ∪ B) = 1. P(A | B) = 1.

En un espacio muestral continuo, ¿cómo son los elementos?. Finito y numerable. Infinito no numerable. Finito discreto. Siempre equiprobables.

¿Qué significa que un sistema de sucesos sea exhaustivo?. Que no se superponen. Que forman el conjunto vacío. Que cubren todo el espacio muestral. Que son independientes.

¿Cuál es la probabilidad de que no ocurra ningún suceso si P(A) = 0.6?. 0.6. 1. 0.4. 1.6.

En una urna con bolas rojas, verdes y azules, ¿cuál sería un evento compuesto?. Sacar una bola roja. Sacar una bola azul. Sacar una bola verde. Sacar una bola verde o azul.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la población conceptual es correcta?. Siempre tiene un número finito de elementos. Es una muestra seleccionada de una población tangible. Se obtiene a partir de la repetición de un experimento. Contiene únicamente valores cualitativos.

¿Qué tipo de variable es el “espesor de una capa de óxido de silicio”?. Cualitativa ordinal. Cuantitativa discreta. Cualitativa nominal. Cuantitativa continua.

Una muestra aleatoria simple se caracteriza porque: Tiene menos elementos que la población. Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. Solo incluye datos cualitativos. Excluye los valores extremos.

¿Qué gráfico es más adecuado para representar una variable cualitativa?. Histograma. Diagrama de barras. Boxplot. Polígono de frecuencias.

Un histograma: Se utiliza solo para datos cualitativos. Se utiliza solo para datos cualitativos. Agrupa datos en intervalos y no deja espacios entre barras. Representa frecuencias relativas únicamente.

¿Cuál es una medida de posición?. Varianza. Moda. Coeficiente de variación. Asimetría.

¿Qué medida de posición divide los datos en cuatro partes iguales?. Percentiles. Deciles. Cuartiles. Promedio.

Si la mediana de un conjunto de datos es 12, esto significa que: El 25 % de los datos son menores que 12. La suma de los datos es 12. El 50 % de los datos son menores o iguales a 12. 12 es el valor más frecuente.

¿Qué indica una varianza alta?. Los datos están muy concentrados. Los datos son homogéneos. Los datos son muy dispersos. Los datos son simétricos.

La desviación típica es: La raíz cuadrada de la media. Igual a la media si los datos son normales. La raíz cuadrada de la varianza. Una medida de forma.

El coeficiente de variación se obtiene como: Media / Desviación típica. Desviación típica / Media. Moda / Mediana. Varianza / Media.

Si un conjunto de datos tiene una asimetría positiva, significa que: Tiene una distribución simétrica. La cola de la distribución se extiende hacia la izquierda. La media es menor que la mediana. La cola de la distribución se extiende hacia la derecha.

¿Qué gráfico permite visualizar datos atípicos mediante percentiles?. Diagrama de barras. Boxplot. Histograma. Polígono de frecuencias.

¿Cuál de estas afirmaciones sobre los percentiles es verdadera?. El percentil 50 equivale a la moda. El percentil 25 es siempre menor que la media. El percentil 75 deja el 25 % de los datos por encima. El percentil 10 es igual al decil 10.

¿Qué método para detectar datos atípicos requiere que la distribución tenga forma de campana?. Diagrama de caja. Método de intervalos. Regla empírica. Boxplot.

En un boxplot, los bigotes representan: Los datos mínimos y máximos sin considerar atípicos. La media y la moda. Solo los percentiles 25 y 75. Las frecuencias absolutas.

El rango intercuartílico (RI) se calcula como: P₇₅ − P₂₅. P₉₀ − P₁₀. P₅₀ − P₂₅. Mediana − Moda.

¿Qué sucede si un dato es mayor que P₇₅ + 1,5 × RI?. Se considera normal. Se clasifica como valor perdido. Se clasifica como atípico. Se elimina del análisis.

¿Qué valor de asimetría de Fisher indica simetría?. -1. 0. 1. 100%.

¿Cuál es la principal diferencia entre parámetros muestrales y poblacionales?. Los muestrales se obtienen de toda la población. Los poblacionales son estimaciones de los muestrales. Los muestrales se calculan a partir de una muestra. Los poblacionales no se pueden usar para inferencias.