Distribuciones de probabilidad continua

Es un tipo de distribución continua que modela un rango de valores con igual probabilidad. Este concepto corresponde a: Distribución continua. Distribución exponencial. Distribución normal.

Se especifica mediante cotas inferiores y superiores. Esta definición corresponde a: Distribución exponencial. Distribución normal. Distribución continua.

¿Cuál sería un ejemplo de la distribución uniforme?. Al momento de tirar un dado, las caras tienen la menos probabilidad de salir. Al momento de tirar un dado, las caras tienen más probabilidad de salir. Al momento de tirar un dado, las caras tienen la menos probabilidad de salir.

Es un tipo de distribución continua para modelar tiempos de espera para la correlación de un cierto evento. Esta definición corresponde a: Distribución exponencial. Distribución normal. Distribución uniforme.

Es un modelo teórico capaz de aproximar satisfactoriamente el valor de una variable aleatoria en una situación ideal. Corresponde a: La distribución normal. Distribución exponencial. Distribución uniforme.

Notas en un examen, errores de medida, presión sanguínea. Son algunas aplicaciones de: Distribución exponencial. Distribución uniforme. La distribución normal.

Se usa naturalmente para cuando no se conoce mayor información de la variable aleatoria de interés. Esta definición corresponde a: Distribución Uniforme Continua. Distribución Uniforme discreta. Ninguna de las anteriores.

Método de integración por partes: se ha usado para modelar tiempos de espera para la ocurrencia de un cierto evento. Se refiera a: Distribución Uniforme Continua. Distribución Uniforme discreta. Distribución exponencial.

Cuando la variable aleatoria se ha transformado mediante el proceso de estandarización, se dice que la variable ha sido estandarizada. Verdadero. Falso.

¿Cuál sería una de las distribuciones Derivadas de la Normal?. Distribución Uniforme Continua. Distribución Uniforme discreta. Distribución Chi – Cuadrada.

Es el único parámetro llamado grados de libertad. Se refiera a. Distribución Chi – Cuadrada. Distribución t de Student. Distribución F de Snedecor.

Decimos que la variable aleatoria continua 𝑋 tiene una distribución t-Student con 𝑛 grados de libertad que se denota por 𝑡𝑛. Distribución Chi – Cuadrada. Distribución t de Student. Distribución F de Snedecor.

Decimos que la variable aleatoria continua 𝑋 tiene una 𝐹 de Snedecor con 𝑛 y 𝑚 grados de libertad que se denota por 𝐹𝑛,m. Distribución Chi – Cuadrada. Distribución t de Student. Distribución F de Snedecor.