Capitulo 6 y 7 Prob
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Título del Test:
 Capitulo 6 y 7 Prob Descripción: Test probabilidad |
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Una variable aleatoria Bernoulli B(1,p) representa: Un experimento con múltiples resultados. Un experimento dicotómico realizado una sola vez. Una secuencia de repeticiones independientes. La cuenta de sucesos raros. En una Binomial B(n,p), la esperanza es: 𝑛𝑝2. 𝑛𝑝. 𝑛/𝑝. 𝑝/(1 − 𝑝). La distribución Binomial es reproductiva porque: La suma de variables independientes con mismo p es Binomial. La suma siempre es Poisson. Solo depende de n. Es simétrica. La Poisson se usa típicamente cuando: p es grande. n pequeño y p grande. n grande y p pequeño. La Binomial no existe. El parámetro λ en la Poisson es: Una desviación estándar.. El número esperado de sucesos. Un percentil. Un límite inferior. La distribución Uniforme U(a,b) tiene densidad: Creciente. De forma exponencial. Constante en [a,b]. Simétrica en toda la recta real. La varianza de U(a,b) es: (𝑏 − 𝑎)2/12. (𝑏 + 𝑎)/2. (𝑏 − 𝑎)/2. (𝑏 − 𝑎)2/6. La Normal N(μ,σ²) se caracteriza por: Ser discreta y simétrica. Ser continua y unimodal. No tener momentos. Tener cola gruesa. La tipificación transforma X en Z mediante: Probabilidad total. Probabilidad acumulada izquierda. Probabilidad acumulada derecha. Moda exacta. La Chi-cuadrado con k grados de libertad: Puede tomar valores negativos. Es simétrica. Tiene asimetría a la derecha. Tiene máxima en cero siempre. La suma de variables independientes 𝝌𝟐(𝒌𝒊)es: t-Student. F-Snedecor. Normal. 𝜒2(∑𝑘𝑖). La t-Student se utiliza sobre todo cuando: La muestra es grande. La varianza poblacional es desconocida. La población es Poisson. No hay errores. La t-Student: Es más estrecha que la Normal. Tiene colas más pesadas. No es simétrica. Solo aplica a poblaciones discretas. La distribución F se usa para comparar: Medias. Proporciones. Varianzas. Correlaciones. La F-Snedecor es siempre: Negativa. Simétrica. No simétrica, solo para valores positivos. Discreta. En una Binomial, p representa: La media de la muestra. La probabilidad de éxito en un ensayo. La desviación típica. La probabilidad acumulada. La Poisson modela bien: Costes de producción. Número de visitas por hora a un e-commerce. Distribuciones normales. Intervalos de confianza. En la Normal, la media coincide con: La mediana y la moda. La varianza. El intervalo al 95%. La probabilidad. La t-Student converge a la Normal cuando: n → pequeño. n → infinito. σ → 0. μ → 0. |