estadistica aplicada

¿Para qué se usa la distribución exponencial?. Para analizar valores igualmente probables en un intervalo fijo. Para modelar el tiempo de espera hasta que ocurre un evento. Para calcular la moda de una población. Para comparar medias en muestras pequeñas únicamente. Para describir todos los datos de una muestra específica.

En el ejercicio de datos faltantes con valores 1 a 5, ¿cuál es el valor esperado de X?. 4. 5. 3. 2. 1.

¿Qué es una muestra?. Una distribución continua de probabilidad. Una parte de la población seleccionada para el análisis. Una medida calculada con toda la población. El valor crítico de una prueba t. El conjunto total de elementos estudiados.

¿Qué ocurre en una distribución uniforme continua?. El tiempo de espera sigue una tasa exponencial. La variable puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo y todos tienen la misma densidad. No existe área bajo la curva. La variable solo puede tomar números enteros. La probabilidad se concentra únicamente en la media.

En una distribución continua, ¿cómo se obtiene la probabilidad de un intervalo?. Restando la media de la varianza. Calculando el área bajo la curva de densidad. Tomando la probabilidad de un solo punto aislado. Multiplicando únicamente los límites del intervalo. Sumando todos los valores fuera del intervalo.

¿Cuál es una limitación importante de la estimación puntual?. No puede calcularse con una muestra. Solo funciona con poblaciones completas. Siempre reemplaza al intervalo de confianza. Siempre entrega un rango demasiado amplio. Solo proporciona un valor único y no indica qué tan cerca está del valor real.

¿Qué distribución se usa para un intervalo de la media cuando se conoce la desviación estándar poblacional?. Distribución normal Z. Distribución binomial sin proporción. Distribución t de Student obligatoriamente. Distribución uniforme discreta. Distribución exponencial.

¿Qué significa que un estimador sea consistente?. Que al aumentar el tamaño de la muestra se acerca más al valor real de la población. Que solo se aplica a datos cualitativos. Que siempre produce intervalos muy amplios. Que se calcula sin muestra. Que no depende del tamaño de muestra.

En el ejemplo de diferencia de medias entre dos cursos, ¿cuál fue la interpretación del intervalo 0,57 a 7,43?. El margen de error es igual a cero. La proporción muestral es 0,57. No existe diferencia significativa porque el intervalo contiene cero. Existe una diferencia significativa porque el intervalo no contiene cero. El promedio de ambos cursos es idéntico.

¿Qué significa que un estimador sea eficiente?. Que elimina completamente el margen de error. Que nunca cambia aunque cambie la muestra. Que siempre usa toda la población. Que presenta menor variabilidad frente a otros estimadores posibles. Que solo sirve para proporciones.