Cuestionario sobre Estadística Descriptiva

La frecuencia relativa (fr) de una categoría se define como: La razón entre la frecuencia absoluta de la categoría y el total de observaciones. La diferencia entre la frecuencia absoluta de la categoría y la siguiente. La proporción de datos por debajo de la mediana. El cuadrado de la desviación estándar dividido por n.

Para obtener la amplitud (h) de los intervalos, se aplica la fórmula: h = R/k. h = k/R. h = ∑f / n. h = (Li + Ls) / 2.

El poligono de frecuencias para datos agrupados sitúa en el eje horizontal: Las marcas de clase. Los límites superiores de los intervalos. Las frecuencias absolutas. Las frecuencias relativas acumuladas.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta en relación con la frecuencia absoluta?. Indica el número de veces que ocurre una modalidad dentro del conjunto de datos. Representa la proporción de observaciones respecto del total expresada en porcentaje. Corresponde a la suma de los valores individuales dividida entre n. Se calcula restando el valor mínimo del valor máximo.

Una tabla de frecuencia acumulada es útil principalmente para: Identificar percentiles y cuartiles de la distribución. Calcular la media geométrica. Determinar la moda de datos no agrupados. Construir un diagrama de barras simples.

La suma de todas las frecuencias relativas de una distribución es siempre igual a: 1. 0. 100. N.

¿Cuál de las siguientes medidas de tendencia central se considera menos sensible a valores extremos?. Mediana. Media aritmética. Media armónica. Media ponderada.

Al convertir frecuencias relativas en porcentajes, se multiplican por: 100. 10. N. 3.322.

La desviación estándar mide: El grado promedio de dispersión de los datos respecto de la media. La frecuencia relativa acumulada de la última clase. El número de intervalos recomendados por Sturges. La amplitud entre el límite inferior y la marca de clase.

La varianza poblacional se calcula dividiendo la suma de los cuadrados de las desviaciones respecto de la media entre: El total de observaciones (N). El número de clases (k). N-1.

La media aritmética se define como: La suma de todos los valores dividida entre el número total de observaciones. El punto medio entre el valor máximo y el valor mínimo. El valor con mayor frecuencia absoluta en la distribución. El cociente entre la frecuencia acumulada y el número de clases.

La marca de clase (MC) de un intervalo se determina mediante la expresión: (Li + Ls) / 2. (Ls - Li) / k. Σx / n. (2f) / Li.

Cuando los datos presentan una distribución simétrica, la relación típica entre media, mediana y moda es: Media = Mediana = Moda. Media > Mediana > Moda. Moda > Mediana > Media. Mediana > Media > Moda.

Cuando el número de observaciones es par, la mediana se obtiene como: El promedio de los dos valores centrales del conjunto ordenado. El valor con frecuencia relativa más alta. La raíz cuadrada del producto de los dos valores extremos. La razón entre la suma de frecuencias absolutas y relativas.

¿Cuál es el propósito principal de aplicar medidas de tendencia central a un conjunto de datos no agrupados?. Resumir la información en valores representativos para facilitar la interpretación y la toma de decisiones. Establecer la correlación entre dos variables cuantitativas. Construir tablas de contingencia para variables cualitativas. Determinar la varianza muestral y la desviación estándar.

Para calcular la mediana en un conjunto de observaciones numéricas, el primer paso consiste en: Ordenar los datos en forma ascendente o descendente. Dividir los datos en intervalos de clase homogéneos. Calcular la frecuencia acumulada relativa. Determinar la amplitud del rango.

Una distribución cuyo coeficiente de asimetría es positivo se describe como: Asimétrica a la derecha. Asimétrica a la izquierda. Perfectamente simétrica. Leptocúrtica.

El rango de una variable estadística se define como: La diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de la serie. La media aritmética de los valores extremos. El número de intervalos por unidad de medida. La desviación respecto de la media.