1. Una variable aleatoria es una caracterización cuantitativa de los resultados que constituyen un espacio muestral. V F.
2. Las probabilidades subjetivas se toman con la experiencia, es decir, de las recepciones de hecho. V F.
3. El símbolo de las permutaciones es p!. V F.
4. Un ensayo es considerado como un experimento cuyos resultados no necesariamente tiene que ser los mismos cada vez que se repita. V F.
5. Cuando el valor de una variable se puede contar y organizar en secuencia al igual que los números enteros positivos se llaman variable aleatoria discreta. V F.
6. El investigador ingles J. Venn elaboró diagramas que permitirán en forma gráfica visualizar mejor el resultado de un experimento. V F.
7. Una lista de todos los resultados posibles de un experimento se denominas espacio muestral. V F.
8. La distribución de probabilidades se basa en hecho que ya han sucedido y que se han recolectados a través de encuestas. V F.
9. Cuando dos sucesos son mutuamente excluyentes, solamente uno de ellos puede ocurrir en un solo ensayo. V F.
10. Las probabilidades guardan relación con la Inferencia Estadística a la incertidumbre que siempre se tiene en la toma de decisiones. V F.
11. La diferencia entre las posibilidades y probabilidades radica en la primera hace la referencia a la comparación ente el número de resultado favorables con los desfavorables; mientras que la segunda, es el cociente entre el número favorable sobre el total de casos posibles. V F.
12. La regla de conteo se usa con el fin de determinar el número de formas de posibles ocurrencias, en especial cuando el número de sucesos posibles es grande. V F.
13. La probabilidad conjunta existe cuando se presenta dos o más eventos en forma simultánea. V F.
14. La esperanza matemáticas de obtener sello en el experimento de lanzar una moneda tres veces es 1. V F.
15. Si una empresa de teléfono tiene dos modelos (digital y analógico), cinco colores (rojo, azul, negro, blanco y plata) y cinco tonos de timbre, el número de puntos muestrales es 40. V F.
16. Experimento: Lanzamiento de dos dados. Espacio muestral: 1, 2, 3, 4, 5, 6 Probabilidad: 1/21. V F.
17. Una maquina dispensadora ofrece dos tipos de bebidas (agua y gaseosa) y tres tipos de sándwiches (pollo, pavo y atún) como se descompuso no sigue las ordenes de los consumidores, sino que dispensa los productos al azar. La probabilidad de obtener una gaseosa y un sándwich de pavo es 0.15. V F.
18. En una tienda ofrecen dos modelos de automóviles (sedán y camioneta), cada uno de ellos en tres colores diferentes (rojo, blanco y plata) y que funcionan con sistema eléctrico, híbrido y tradicional. El número de arreglo posible es 18. V F.
19. La probabilidad de que una familia con tres hijos, todos sean varones es de 1/8 (0.125). V F.
20. La probabilidad de que, en una familia con tres hijos, dos sean varones y una niña es de 3/8 (0.375). V F.
21. En el experimento de lanzar tres dados, el evento en el cual obtenemos tres veces el número 6 es de 1/36. V F.
22. En el evento de lanzar tres dados, el evento posible son 6, y la probabilidad de cada suceso 1/6. V F.
23. En el experimento del lanzamiento de una moneda el espacio muestral es U= (cara, sello) y la probabilidad de cada punto muestral es 0.5. V F.
24. Un hecho es cierto cuando tiene una probabilidad igual a 0.5, como en el caso del lanzamiento de una moneda que aparezca cara o sello. V F.
25. El número de pacientes que asisten a una consulta de emergencia es una variable aleatoria continua. V F.
26. El número de autos que circulan por una autopista es una variable aleatoria discreta. V F.
27. Hecho imposible es cuando no existe posibilidad alguna de salida favorecido o sea la probabilidad es de cero. V F.
28. Se dice que dos que dos o más sucesos dependientes, si la probabilidad de ocurrencia de alguno de ellos no influencia la ocurrencia del otro. V F.
29. Dos o más eventos son independientes entre sí, cuando la ocurrencia de un evento no está relacionada con la ocurrencia del otro. V F.
30. La normalidad, Homocedasticidad y la independencia del error son las suposiciones en el análisis de la regresión. V F.
31. El coeficiente correlación describe el grado o la fuerza con que se produce la relación entre dos variables. V F.
32. Error estándar de estimación es una expresión dada a la desviación estándar de los valores observados respeto a la línea de región. V F.
33. La relación que puede haber entre dos variables analizadas simultáneamente, se lleva a cabo en distribuciones unidimensionales. V F.
34. Se denomina covariación casual cuando la correlación entre dos variables es totalmente accidental. V F.
35. El método gráfico es el más recomendado para determinar la línea de tendencia porque es de carácter objetivo. V F.
36. No existe correlación entre dos variables cuando r es igual a -1. V F.
37. En la función lineal y= 2x + 5, la recta es paralela al eje de las básicas. V F.
38. En la función lineal y= 2x +5, la trayectoria de la recta es ascendente. V F.
39. La población se define como un conjunto de medidas o el recuento de todas las unidades que presenta una característica común. V F.
40. La presión de la estimación corresponde al margen de error que el investigador fija de acuerdo con el conocimiento que tenga acerca del parámetro que desea estimar.
V F.
41. Cuando la estimación no representa bien al parámetro, a pesar de estar bien perfectamente diseñada, nos referimos a errores muestrales. V F.
42. Un parámetro es un método para estimar una constante perteneciente a una población. V F.
43. El muestreo sistemático da igual oportunidad de selección a cada elemento o unidad dentro de la población. V F.
44. La estimación por intervalos consiste en la estimación del parámetro mediante la especificación de un intervalo de valores, determinado por un valor inferior y otro superior, dentro del cual se encuentra el verdadero valor poblacional. V F.
45. En la determinación técnica del tamaño de la muestra, se debe considerar recursos humanos, financieros y tiempo. V F.
46. La estadística descriptiva se trata de un proceso deductivo en la cual mediante la recolección, clasificación y representación de datos se busca obtener información sobre una población determinada. V F.
47. Una distribución muestral corresponde a una distribución de todas las muestras que puede ser escocidas conforme a un esquema de muestro especificado, que implique selección al azar y a una función de número fijo de variables aleatorias independientes. V F.
48. Se utiliza la distribución normal cuando no se conoce las varianzas poblacionales, las cuales pueden ser sustituidas por varianzas muestrales siempre que sean menor es de 30. V F.
49. Supongamos que las medidas muestrales obtenidas por medios de un muestreo son x1 =7, x2 = 3, X3 =5, X4 =8, x5 = 2. La media población será μ = 5 V F.
50. El teorema del límite central indica que si n variable aleatoria independiente tiene varianza finita tienden a estar normalmente distribuidas, cuando n tiene al infinito. V F.
51. La probabilidad de ocurrencia de un suceso corresponde a un número comprendido entre 0 y 1. V F.
52. Las probabilidades subjetivas se toman de la experiencia, es decir, de las repeticiones de hechos. V F.
3. Dos eventos A y B, no son mutuamente excluyentes, cuando existen elementos comunes a ambos eventos. V F.
54. P(A 1 B) es la probabilidad de que ocurra A dado que ha ocurrido B. V F.
5. El análisis de regresión nos indica que la relación matemática entre dos variables es lineal, exponencial o potencial. V F.
56. El experimento de Quetelet sostiene que la probabilidad de un suceso tiene a estabilizarse en un punto. Cuando el número de experimento se va haciendo cada vez más grande. V F.
57. Una variable aleatoria continua asume cualquier valor dentro de un intervalo o en una unión de intervalos. V F.
58. El investigador Tchebycheff estableció una fórmula para determinar la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ha ocurrido un evento B. V F.
59. El diagrama de árbol es una de las maneras que permite determinar diversos eventos posibles, al contar los puntos muestrales. V F.
10. Las permutaciones pueden considerarse como un conjunto de elementos extraídos en un orden especifico y sin remplazo de un conjunto igual o mayor. V F.
61. Se define como distribución de probabilidad a todos los posibles valores que resuelta de un experimento aleatorio. V F.
62. La distribución de probabilidades se basa en hechos que ya han sucedido y que se han recolectados a través de encuestas. V F.
63. La probabilidad de al lanzar una moneda y un dado obtener sello y un número par es 0.5. V F.
64. En el experimento de lanzar tres monedas, el evento en el cual todas son caras es 1/8. V F.
65. Se tienen los números naturales 1, 2, 3, 4 y se quiere formar cifras de cuatro dígitos, el número de permutaciones posibles es de 24. V F.
66. Un hecho es cierto cuando tiene una probabilidad igual a 0.5, como el caso del lanzamiento de una moneda que aparezca cara o sello. V F.
67. Un hecho es imposible cuando se tiene la certeza de que sucederá, por ejemplo la muerte de un ser vivo sea planta, animal o humano. V F.
68. El número de sucesos posibles cuando se lanza dos dados es 36, y la probabilidad de ocurrencia de cada suceso es 1/36. A F.
69. El número de autos que circulan por una autopista es una variable aleatoria discreta. V F.
70. Un suceso es considerado como inverosímil si la probabilidad de que ocurra es menor 1 y mayor que 0.5. V F.
71. Un hecho verosímil se presenta cuando la probabilidad es menor que 0.5 y mayor que 0. V F.
72. La función matemáticas que describe que describe la función lineal o la de la recta es y= bx+ c. V F.
73. En análisis de regresión, la interdependencia ocurre cuando una de las variables influye en la otra, pero no al contrario. V F.
74. En la función lineal Y= 2X + 5, la recta es paralela al eje de las abscisas. V F.
75. El método grafico es el más recomendado para determinar la línea de tendencia porque es de carácter objetivo. V F.
76. Los límites de confianza para un valor estimado y, consiste en establecer dos puntos para el estimador, dentro del cual debe estar contenido el parámetro. V F.
77. El nivel de confianza tiene relación directa con el tamaño de la muestra seleccionada. V F.
77. La finalidad de las encuestas descriptivas es analizar ciertas hipótesis o supuesto acerca de la población, que el investigador se fijó de antemano. V F.
78. Para que un estimador pueda inferir los valores poblacionales, este debe ser sesgado, inconsistente, ineficiente e insuficiente. V F.
80.Si el tamaño muestral es pequeño, el comportamiento de las medidas muestrales será igual al de una distribución normal, independientemente de la población donde fueron extraídas. V F.
81.Una variable aleatoria es una caracterización cuantitativa de los resultados que constituyen un espacio muestra. V F.
82. La unión de dos eventos mutuamente incluyentes se representa con la formula P(A U B) =(A) + P (B). V F.
83. Las probabilidades guardan relación con la Inferencia Estadística a la incertidumbre que siempre se tiene en toma de decisiones. V F.
84. Las probabilidades objetivas son aquellas que se obtienen mediante el empleo del método empírico y clásico ya que se basa en la experiencia. V F.
85. La probabilidad conjunta existe cuando se presenta dos o más eventos en forma simultánea. V F.
86. La esperanza matemática manifiesta que si p es la probabilidad de existo de un suceso en un solo ensayo. El número de suceso o la esperanza de ese suceso en n ensayos. Estará dado por el producto de n y la probabilidad de éxito p. V F.
87. El diagrama de árbol es una de las maneras que permite determinar diversos eventos posibles, al contar los puntos muestrales. V F.
88. La probabilidad empírica es el cociente entre el número de casos favorables y el número de casos posibles. V F.
89. El experimento de Quetelet sostiene que la probabilidad de un suceso tiene a estabilizarse en un punto, cuando el número de experimentos se va haciendo cada vez más grande. V F.
90. El análisis de regresión nos indica si la relación matemática entre dos variables es lineal, exponencial o potencial. V F.
91. Las cuatro funciones matemáticas más usadas son la función lineal, la parábola, la función exponencial y la función potencial. V F.
92. La probabilidad de ocurrencia de un suceso corresponde a un número comprendido entre 0 y 1. V F.
93. El investigador Tchebycheff estableció una fórmula para determinar la probabilidad de que ocurra un evento A, dado que ha ocurrido un evento B. V F.
94. En un experimento de lanzar tres monedas, la probabilidad de que todas sean caras es de 5/8 (0.625). V F.
95. La esperanza matemáticas de obtener cara en el experimento de lanzar una moneda cinco veces es 2.5. V F.
96. La esperanza matemáticas de obtener sello en el experimento de lanzar una moneda tres veces es 1. V F.
97. Un suceso es considerado como inverosímil que si la probabilidad de que ocurra es menor 1 y mayor que 0.5. V F.
98. Los eventos son colectivamente exhaustivos si no es posible obtener otro resultado para un experimento dado, es decir, por lo menos uno de ello debe de ocurrir. V F.
99. Los sucesos independientes muestran que la ocurrencia de uno afecta la ocurrencia de otro. V F.
101. En eventos de lanzar tres monedas, los eventos posibles son 6, y la probabilidad de cada suceso 1/6. V F.
101. Se dice que dos sucesos son compatibles o que no son mutuamente excluyentes, cuando la posibilidad de que ocurra un suceso no impide la ocurrencia del otro. V F.
102. Un hecho es cierto cuando tienen una probabilidad igual a 0.5, como en caso de lanzamiento de una moneda que aparezca cara o sello. V F.
103. El análisis de regresión indica si la relación matemáticas entre dos variables es lineal, parabólica, exponencial, etc. V F.
104. La covarianza se recomienda para medir la dependencia lineal dado al hecho que no presenta ninguna unidad de medidas estandarizadas. V F.
105. Si un conjunto de datos, representados en un diagrama de dispersión, no tiene un patrón claro de distribución, la covarianza entre variables es negativa. V F.
106. Los límites de confianza para un valor estimado y, consiste en establecer dos puntos para el estimador, dentro del cual debe estar contenido el parámetro. V F.
107. La fusión lineal y= 5 indica que la recta es paralela al eje horizontal. V F.
109. La población se define como un conjunto de medidas o el recuento de todas las unidades que presenta una característica común. V F.
109. El coeficiente de confianza es la probabilidad de que un intervalo de confianza contenga el parámetro que se estima. V F.
110. Cuando la estimación no presenta bien al parámetro, a pesar de estar bien perfectamente diseñada, nos referimos a errores muetrales. V F.
111. La covarianza corresponde al grado de variabilidad que presenta las unidades de la población. Mientras más grande es la covarianza, mayor es el tamaño de la muestra. V F.
112. Si el tamaño muestral es pequeño, el comportamiento de las medidas muestrales será igual al de una distribución norma, independiente de la población donde fueron extraído. V F.
113. Las variables aleatorias se clasifican en: discretas y cualitativas. V F.
114. Un ensayo es considerado como un experimento cuyo resultado no necesariamente tiene que ser lo mismo cada vez que se repita. V F.
115. La probabilidad la ocurrencia de dos eventos independiente se representa con la fórmula P(A o B)= P(A) P (B). V F.
116. El teorema de Bayes se aplica cuando se formulan hipótesis a posteriori sobre la probabilidad a priori de eventos ya ocurridos. V F.
117. Una lista de todos los resultados posibles de un experimento se denomina espacio muestral. V F.
118. Cuando dos sucesos son mutuamente excluyentes, solamente uno de ellos puede ocurrir en un solo ensayo. A B.
119. Las permutaciones pueden considerarse como un conjunto de elementos extraídos de un orden especifico sin remplazo de conjunto igual o mayor. V F.
120. La regla de conteo se usa con el fin de determinar el número de formas de posibles ocurrencias, en especial cuando el número de sucesos posible es grande. A B.
121. La distribución de probabilidades se basa en hechos que ya han sucedido y que se han recolectados a treves de encuestas. V F.
122. P(A I B) es la probabilidad de q ocurra A dado que ha ocurrido B. V F.
123. La regla de la multiplicación permite simplificar en forma considerable el conteo de puntos muestrales. V F.
124. El concepto de probabilidad se utiliza para el grado de creencia de que un evento ocurra. V F.
125. La probabilidad de ocurrencia de un suceso corresponde a un número comprendido entre 0 y 1. V F.
126. Una variable aleatoria continua asume cualquier valor dentro de un intervalo o en una unión de intervalos. V F.
127. La probabilidad de que, en una familia con tres hijos, todo sean varones es de 1/8(0.125). V F.
128. En el experimento de lanzar una moneda y un dado, el número de punto muestrales es 12. V F.
129. En el experimento de lanzar tres dados, el evento en el cual obtenemos tres veces el número 6 es de 1/36. V F.
130. En una tienda ofrece dos modelos de automóviles (sedán y camioneta), cada uno de ellos en tres colores diferentes (rojo, blanco y plata) y que funcionan con sistema eléctrica, hibrido y tradicional. El número de arreglos posibles es 18. V F.
131. La esperanza matemáticas de obtener cara en experimento de lanzar una moneda cinco veces es 2.5. V F.
132. En el experimento de lanzar tres monedas, el evento en el cual todas son caras es 1/8. V F.
133. Se tienen los números naturales 1, 2, 3, 4 y si quieres formar cifras de cuatros dígitos. El número de permutaciones posibles es 24. V F.
134. La probabilidad de que, en una familia con tres hijos, dos sean varones y una niña es de 3/8 (0.375) V F.
135. Los sucesos opuestos o contrarios son aquellos que complementan básicamente. V F.
136. El número de autos que circulan por una autopista es una variable aleatoria discreta. V F.
137. Los eventos son colectivamente exhaustivo si no es posible obtener otros resultados para un experimento dado, es de decir, por lo menos uno de ellos debe ocurrir. V F.
138. Si dos o más sucesos son tales, que solamente uno de ellos puede ocurrir en un solo ensayo, se dicen que son mutuamente incluyentes. V F.
139. Hecho imposible es cuando no existe posibilidad alguna de salir favorecido o sea la probabilidad es de cero. V F.
140. Un suceso es considerado inverosímil si la probabilidad de que ocurra es menor 1 y mayor 0.5. V F.
141. En el experimento de lanzamiento de una moneda el espacio muestral es U= (cara y sello) y la probabilidad de cada punto muestral es 0.5. V F.
142. El número de sucesos posibles cuando se lanza dos dados es 36, y la probabilidad de ocurrencia de cada suceso es 1/36. V F.
143. La varianza total determina la dispersión de todos los puntos o pares de observaciones representados en el diagrama de dispersión. V F.
144. La covarianza se define como la media del producto de las diferencias entre los valores de la variable y su media aritmética, dividido para n. V F.
145. La relación que puede haber entre dos variables analizadas simultáneamente, se lleva a cabo en distribuciones unidimensionales. V F.
146. La covarianza es una media de dispersión que puede ser negativa o positiva. V F.
147. Cuando el coeficiente de determinación al cuadro (R²) es igual a 1, decimos que hay una correlación imperfecta ya que la recta no representa al conjunto de las observaciones. V F.
148. En la función lineal y= 2x + 5, la recta es paralela al eje de las abscisas. V F.
149. Podemos considerar una correlación excelente cuando r es mayor a 0.9 y menor a 1. V F.
150. Si en un diagrama de dispersión la mayoría de puntos se sitúan en la parte superior izquierda e inferior derecha la covarianza es negativa. V F.
151. Si un conjunto de datos, representado en un diagrama de dispersión, no tiene un patrón claro de distribución, la covarianza se aproximará a 0, indicando que no existe relación entre las variables. V F.
152. El nivel de confianza tiene relación directa con el tamaño de la muestra seleccionada. V F.
153. El error de estimación es la diferencia que puede haber entre la estimación puntual y el parámetro. V F.
154. Para que un estimador pueda inferir los valores poblacionales, éste debe ser sesgado, inconsistente, ineficiente e insuficiente. V F.
155. El muestreo aleatorio simple garantiza la representatividad, reduciendo el error de la muestra al formar grupos o subpoblaciones más o menos homogéneas entre si y heterogéneas entre ellas. V F.
156. Matemáticamente, la distribución muestral de una proporción p, se define como el cociente entre el número de elementos con el atributo en la muestra y el tamaño de la muestra. V F.
157. Cuando la estimación no representa bien al parámetro, a pesar de estar bien perfectamente diseñada, nos referimos a errores muestrales. V F.
158. La covarianza corresponde al grado de variedad que representa las unidades de la población. Mientras más grande es la covarianza, mayor es el tamaño de la muestra. V F.
159. Dado que la desviación típica estimada es menor que la poblacional, en el cálculo del tamaño óptimo de la muestra algunos autores aplican un factor de corrección. V F.
160. La estadística descriptiva se trata de un proceso deductivo en el cual mediante la recolección, clasificación y presentación de datos se busca obtener información sobre una población determinada. V F.
161. El marco muestral es el listado actualizado y revisados de todos los elementos que constituyen la población que va ser objeto de investigación. V F.
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