Diseño Experimental 4to ciclo B1

Para obtener datos a analizar, en el diseño de experimentos se busca: Planear y ejecutar pruebas. Manejar bases de datos. Usar estadistica. Responder interrogantes.

¿Cómo se llama el proceso en el que se busca ajustar una nueva hipótesis quejustifique la discrepancia con los datos?. Proceso de inducción. Proceso de análisis. Proceso de deducción. Proceso de toma de datos.

¿qué define? Muestra utilizada para generar un valor representativo del resultadode un experimento: Unidad experimental. Unidad de observación. Variable. Factor estudiado.

¿Qué define? cuando se conoce el efecto del resultado de una pruebaexperimental con la variable. Variable de respuesta. Variable del diseño. Variable de muestreo. Variable aleatoria.

¿qué define? Magnitudes que se asignan o alcanzan las mediciones de cadafactor en un diseño experimental. Niveles. Tratamientos. Errores. Respuestas.

Complete. Dado que durante la experientación solo se obtienen muestras de unapoblación, el investigador debe garantizar la generalización sobre la poblaciónmediante... Estadistica Inferencial. Métodos de muestreo mejores. Nuevos experimentos. Estadistica descriptiva.

Consiste en experimentar en orden al azar con elementos seleccionados también al azar: Aleatorización. Repetibilidad. Muestreo. Independencia del error.

Al nulificar toma en cuenta de forma adecuada todos los factores que puedanafectar la respuesta: Bloqueo. Error. Repetición. Control.

Al enunciar las preguntas de investigación es importante incluir: Factores que intervienen. Procesos de experimentación. Error deseado. Unidad experimental.

Al definir el número de submuestras y replicas en necesario tomar en cuenta: Tiempo, costo y precisión. Factores, unidades y variables. Aleatorización, repetición y bloqueo. Variables espaciales y temporales.

¿Qué son los experimentos con un solo factor?. Son diseños experimentales con el objetivo de comparar mas de dos tratamientos. Son diseños teoricos con el objetivo de comparar tratamientos. Son diseños experimentales con el objetivo de comparar modelos estadísticos. Son diseños experimentales sin un objetivo específico.

¿Cuál es el objetivo de el ANOVA?. Comparar los distintos niveles de factores para establecer diferencias significativas en la variable respuesta. Comparar un nivel de factores con un factor estándar para conocer las diferencias y determinar el valor de la variable. Comparar los distintos niveles de factores para determinar sus similitudes. Comparar los distintos niveles de factores para anular la mayoría de estos.

Elija la opción que no corresponde a un supuesto del ANOVA. Supuesto de heterogeneidad. Supuesto de independencia. Supuesto de normalidad. La variable de respuesta es continua.

¿Qué significa que el p-valor sea mayor que el nivel alfa?. No existe diferencias significativas entre los grupos evaluados. Hay al menos dos medias grupales diferentes entre si. Todos los grupos evaluados son diferentes. Las diferencias significativas no son relevantes en este caso.

Complete: En el ANOVA de un factor, se intenta probar con una sola variable …, si las medias entre dos o más grupos son diferentes o iguales. Independiente. Dependiente. Insignificante. Continua.

¿Cómo se realizan las corridas experimentales en diseños completamente al azar?. En orden aleatorio completo. Según un patrón definido. Dependen del tipo de experimento. No hay una manera especifica de realizarlo.

¿A qué supuesto del ANOVA le corresponde la siguiente descripción? “La variable dependiente tiene una distribución normal”. Supuesto de normalidad. Supuesto de homogeneidad. Supuesto de independencia. Supuesto de dependencia.

¿Cómo se denomina el ANOVA de un factor?. Unifactorial o One way. Simple. Al azar o aleatorio. Completo.

¿Cuáles son las dos fuentes de variabilidad que se observan en los arreglos DCA?. Tratamiento y error aleatorio. Tratamiento y diferencia significativa. Diferencia significativa y error aleatorio. Diferencia significativa y factorial.

Según el ejemplo de Gutiérrez y de la Vara (2012), si se aplica cuatro veces cuatro métodos de ensamble en orden completamente al azar ¿Cuántas pruebas en orden aleatorio se darán?. 16. 10. 13. 24.

¿Qué resultado arroja la ayuda para la función “mean”?. Calcula la media aritmética recortada. Lee una archivo en formato de tabla. Calcula la mediana en un conjunto de datos. Escribe una secuencia de datos bajo un argumento dado.

¿qué resultado arroja el código: help(cars)?. Datos de velocidad y ditancias necesarias para detenerse de carros en 1920. Datos de marcas de carros de la decáda de 1920. Función utilizada para calcular el promedio de velocidad de carros en 1920. Función para estimar velocidad y recorrido de los carros usada en 1920.

¿cuál es el valor de la moda para la variable “dist” obtenido del conjunto de datos cars, precargado en R?. 46. 42. 36. 32.

¿cuál es el valor de la media para la variable “speed” obtenido del conjunto de datos cars, precargado en R?. 15.4. 20. 14.5. 22.

¿cuál es el valor de la media calculada del objeto c resultado de c<-20:200?. 110. 100. 115. 105.

¿Cuál es el objeto en la siguiente línea de código? x<-seq(1, 20, 5). x. 5. seq. <-.

¿Cuál es la talla con mayor frecuencia de acuerdo al histograma obtenido de la visualización de los datos talla-peso.txt?. 165. 170. 175. 160.

¿Qué forma arroja el argumento pch=4?. x. Triángulo. Cuadrado. +.

De acuerdo al ejercicio; ¿qué argumento utilizó para crear el objeto “porcentaje”?. <-c. pie(). legend(). read.table().

De acuerdo al ejercicio; ¿qué argumento dio el color al porcentaje 27.8% y de qué color en castellano se pintó?. “cadetblue1” - celeste. "aliceblue" - gris. "darkolivegreen1" – verde olivo. "deepskyblue" – azul cielo obscuro.

Para cargar el paquete "nortest", ¿cuál sería la instrucción apropiada?. install.package(“nortest”). Library(nortest). Install.package(nortest). Required(nortest).

¿Cuál es el resultado del p-value en la prueba Anderson-Darling de los datos de llenado de bolsas de harina:452, 451, 447, 441, 446, 451, 452, 450, 449, 440? (debe haber realizado la Practica#2). 0,0745. 0,1665. 0.0325. 0.6222.

¿Cómo sería el código correcto para crear el objeto “contenido” con los datos 452, 451, 447, 441, 446, 451,452, 450, 449, 440?. contenido<-c(452, 451, 447, 441, 446, 451, 452, 450, 449, 440). contenido<-(452, 451, 447, 441, 446, 451, 452, 450, 449, 440). c(452, 451, 447, 441, 446, 451, 452, 450, 449, 440)= contenido. contenido<-seq(440, 452, 2).

De acuerdo a los resultados y debido que el valor de significancia pre establecido fué del 5% es decir 0,05, ladistribución de los datos (452, 451, 447, 441, 446, 451, 452, 450, 449, 440) ¿se ajusta o no a una distribuciónnormal?. Si se ajusta. No se ajusta. Se ajusta muy poco. Se ajusta ampliamente.

Cuando usa las ayuda de R para t.test y tiene usted que evaluar dos alternativas de hipótesis ¿quéargumento debemos conservar en la instrucción alternative=”?. two.side. less. greater. null.

De cauerdo a los resultados de aplicar: t.test(contenido, alternative='two.sided', conf.level=0.95, mu=450) alconjunto de datos (452, 451, 447, 441, 446, 451, 452, 450, 449, 440) ¿qué conclusiones serían lasacertadas?. Se acepta H1. Se acepta H0. S rechaza H1. los datos siguen una distribución bonimial.

Para el ejmeplo: “El articulo “Evaluation of Mobile Mapping Systems for Roadway Data Collection” (H. Karimi,A. Khattak y J. Hummer, en Journal of Computing in Civil Engineering,2000:168-173) describe un sistemapara medir a distancia elementos de avenidas, como el ancho de los carriles y las alturas de las señales detránsito. Para una muestra de 160 de esos elementos, el error promedio (en porcentaje) en las medicionesera de 1.90, con desviación estándar de 21.20. Sea mu la media del error en este tipo de medición. (mμ = 0) ¿cuáles serían las hipótesis que se debe plantear y que se deben evaluar?. H0; mu = 0; H1: mu ≠ 0. H0; mu = 1,90; H1: mu = 1,90. H0; el error promedio ≥ 160; H1: el error promedio < 160. H0; el error promedio ≥ 1,90; H1: el error promedio < 1,90.

De acuerdo al p-value = 0.8715286 obtenido del ejercicio con los datos: xraya<-1.9, desv.estd<-21.20,n<-160, mu<-0 ¿qué conclusión se debe tener?. Se rechaza H0. Se acepta H0. La media = 0. La acepta H1.

¿cuál es la estructura de la función prop.test de R, usada para aplicar la prueba Chi cuadrado de Pearson?Recuerde usar las ayudas de R. prop.test(x, n, p = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), conf.level = 0.95, correct = TRUE). prop.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,conf.level = 0.95). prop.test(x, u, p = NULL, alternative = c("two.sided”), conf.level = 0.95, correct = TRUE). prop.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95).

Con los resultados obtenidos de la prueba Chi cuadrado para el ejemplo; Un fabricante de un quitamanchasafirma que su producto quita el 90% de todas las manchas. Para poner a prueba esta afirmacion se toman200 camisetas manchadas de las cuales a solo 174 les desaparecio la mancha. Pruebe usted la afirmacióndel fabricante a un nivel de confianza del 95% (0.05) ¿A que conclusiones llegaría usted suponiendola H0; p=0.90 y H1;p<0.90?. No se rechaza H0. Se rechaza H0. Se rechaza H1. No se rechaza H1.

¿Qué es un experimento?. Manipulación de variables controlables que conlleva a estimar la probabilidad de que el error sea mínimo. Manipulación de las condiciones ambientales sobre un sistema o proceso de tal manera que se explique la variación o efecto buscado por el investigador. Alteración de las condiciones de un sistema o proceso con el objetivo de medir el efecto de ese cambio sobre el sistema o proceso. Alteración de una o más variables con el objetivo de encontrar la causa previamente localizada sobre el sistema o proceso.

¿Qué tipo de variable es aquella que sirve para conocer el efecto o los resultados de cada prueba experimental?. Variable de respuesta. Variable experimental. Variable independiente. Variable aleatoria.

¿Cómo se llaman aquellas variables que en un proceso se pueden fijar en un determinado nivel?. Ruido. Factor no controlable. Error experimental. Factor controlable.

En un proceso de elaboración de botellas pet, se desea conocer si la temperatura de creación influye sobre la calidad de la botella ¿cuál de los siguientes sería el factor controlable?. Resistencia de la botella. Temperatura de creación. Calidad del pet. Número de botellas por minuto.

¿Qué tipo de factor es la fecha de cumpleaños de un operador de control de calidad en el ensamblaje de autos?. No controlable. Controlable. Aleatorio. De respuesta.

¿Qué tipo de factor es la cantidad de colorante agregado a algodón para obtener fibras de color negro?. No controlable. Aleatorio. Ruido. Controlable.

¿Qué constituye la variable observada que no se puede explicar por los factores estudiados y que resulta del pequeño efecto de los factores no estudiados y el error del experimento?. Error experimental. Incertidumbre. Error aleatorio. Euido.

¿Cómo se llaman los diferentes valores que se asignan a cada factor estudiado en un diseño de experimento?. Niveles. Tratamientos. Datos. Medición.

Si en un experimento se estudia la influencia de la cantidad de un reactivo y el tiempo de reacción de este reactivo ¿cómo se conoce la combinación de los valores obtenidos?. Variable. Tratamiento. Nivel. Datos.

¿Qué implica la repetición en un diseño experimental?. Incluir homegeneidad. Incluir indepencia en las muestras. Distinguir la variabilidad del error aleatorio. Nulificar de forma apropiada los factores de estudio.

¿Qué es inferencia estadística?. Afirmaciones estadísticas acerca de la población basada en la información colectada y analizada de la misma población. Afirmaciones estadísticas acerca de la población basada en la información contenida de la muestra. Afirmaciones estadísticas acerca de la muestra. La que posee o incluye un numero grande de elementos y que se analizan en forma de hipótesis..

¿Cómo se denomina aquella cantidad que se obtiene a partir de los datos de una muestra y que ayuda a resumir las características de la misma muestra?. Población. Probabilidad. Distribución. Estadístico.

¿Qué define una parte de una población, seleccionada apropiadamente y que conserva los aspectos clave de la población?. Muestra. Factor. Parámetro. Estadístico.

¿Qué es un estimador puntual?. Estadístico que estima un valor específico de un parámetro. Valores entre los que se estima está el valor de un parámetro poblacional. Característica que mediante su valor numérico describe a un conjunto de elementos. Una parte de la población seleccionada porque conserva características claves.

Qué define: “declaración realizada por un investigador cuando este especula acerca de un resultado final de una investigación o experimento”?. Hipótesis estadística. Pregunta de investigación. Tipo de diseño experimental. Hipótesis de investigación.

¿Cómo se denomina aquella fórmula con la que a partir de los datos de una hipótesis nula se calcula un número cuya magnitud permite discernir si se rechaza o no dicha hipótesis?. Estadístico de inferencia. Estadístico de prueba. Intervalo de confianza. Grados de libertad.

¿Cuál de los siguientes es un experimento con un solo factor?. Diseño multifactorial. Diseño en cuadro latino. Diseño grecolatino. Diseño completamente al azar.

¿A qué hace referencia el análisis que separa la variación total en las partes con las que influye cada fuente de variación en un experimento?. Notación de puntos. Análisis de varianza. Pruebas de rango múltiples. Diferencia mínima significativa.

¿Cuál es la hipótesis en un análisis de varianza (ANOVA) en un diseño completamente al azar?. Igualdad de los tratamientos respecto de la media de la respectiva variable de respuesta. Diferencias de los tratamientos respecto de la media de la respectiva variable de respuesta. No hay diferencias entre el tratamiento de control y los tratamientos usados respecto de las medias de cada tratamiento. Hay diferencias entre el tratamiento de control y los tratamientos usados respecto de las medias de cada tratamiento.

De acuerdo al arreglo de los diseños completamente al azar; si lo que se quiere es comparar las cuatro diferentes dietas en la reducción de enfermedades coronarias y se hacen ocho repeticiones ¿cuántas observaciones de respuesta al azar se tendrían?. 24. 62. 32. 16.