Estadística dos 1 Bim

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Título del test:
Estadística dos 1 Bim

Descripción:
Unificado

Autor:
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Fecha de Creación:
17/05/2019

Categoría:
UNIVERSIDAD
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Temario:
En el muestreo aleatorio simple se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada K-ésimo miembro de la población Falso Verdadero.
Cuando una población es grande ¿Cuál es el método más conveniente para seleccionar una muestra aleatoria simple? Uso de herramientas estadísticas Tabla de números aleatorios Acción de selección al azar como en un bingo.
¿Cuándo es necesario aplicar un factor de corrección de una población finita? Cuando la muestra es menor que 5% de la población Cuando una población tiene un límite superior Cuando la población de la que se Toma la muestra no es muy grande.
En general la hipótesis nula se rechaza si el intervalo de confianza no incluye el valor hipotético Verdadero Falso.
Si se realiza un muestreo aleatorio simple Solo parte de los individuos pueden ser seleccionados Todos los individuos tienen la probabilidad de ser seleccionados Los individuos se seleccionan sistemáticamente.
¿Cuándo se obtiene la media de la distribución muestral de la media? Cuando se suma las medias muéstrales y se divide la suma entre el número de muestras Cuando se suma las medias muéstrales y se resta la suma entre el número de muestras Cuando se suma las medias muéstrales y se multiplica la suma entre el número de muestras.
Si la población de la que se toma la muestra no fuera muy grande es necesario realizar ajustes en la forma de calcular el error estándar de las medias muéstrales y del error estándar de las proporciones muéstrales Falso Verdadero.
Se puede seleccionar cualquier nivel de confianza entre 0 y 100% y encontrar el valor correspondiente de z o t Verdadero Falso.
Una psicóloga desea estudiar las similitudes intelectuales de parejas recién casadas, para lo cual selecciona una muestra de recién casados. Luego administra una prueba de inteligencia estándar tanto al hombre como a la mujer, para determinar la diferencia entre las calificaciones Muestras independientes Muestras dependientes relacionadas o pareadas Muestras dependientes con un estudio de antes y después.
El muestreo por conglomerados permite trabajar con grandes muestras, estadísticas y con resultados representativos de la población Falso Verdadero.
Cuando se realiza una investigación es común verificar Una hipótesis respecto a un problema que se desee resolver Una o más hipótesis respecto a un problema que se desee resolver Dos hipótesis respecto a un problema que se desee resolver.
Para prueba de hipótesis de dos muestras se seleccionas dos muestras ………………………de poblaciones distintasones muestradas siguen la distribución normal Para una prueba de hipótesis de dos muestras se seleccionas dos muestras ALEATORIAS de poblaciones distintasones muestradas siguen la distribución normal xx.
El nivel de confianza deseado es una de las variables que puede influir en la selección del tamaño adecuado de una muestra Verdadero Falso.
La amplitud del intervalo de confianza está directamente relacionado con el nivel de confianza Falso Verdadero.
La empresa multinacional COMPUTEC desea conocer la edad media de los compradores de computadoras portátiles a nivel nacional, si usted es un estadístico que le sugeriría que realice. Le sugeriría que trabaje con un parámetro poblacional, lo que significa que debería seleccionar a toda su población de compradores recientes (que son cerca de 5000), obtener la edad de cada comprador y luego calcular la edad media Le sugeriría que trabaje con un estimador puntual, lo que significa que debería seleccionar una muestra aleatoria de aproximadamente 250 compradores recientes, luego obtener la edad decada comprador y posteriormente calcular la edad media de los compradores de la muestra Le sugeriría que trabaje con un estimador puntual, lo que significa que debería seleccionar a toda su población de compradores recientes (que son cerca de 5000), obtener la edad de cada comprador y luego calcular el parámetro poblacional que sería la edad media de los compradores de la población.
En una hipótesis se establece una…… y en la prueba de hipótesis se prueba la aseveración En una hipótesis se establece una AFIRMACIÓN y en la prueba de hipótesis se prueba la aseveración xx.
El subíndice 0 en la hipótesis nula significa que no hay cambio Falso Verdadero.
Al ser la muestra un conjunto de la población es poco probable que: El estadístico de la muestra sea igual al parámetro de la población El estadístico de la muestra sea sumamente mayor al parámetro de la población El estadístico de la muestra sea diferente al parámetro de la población.
Cuando una muestra grande genera un error estándar pequeño en la estimación, esto significa que hay menos variabilidad en las medias muéstrales Verdadero Falso.
El punto de inicio de una muestra de 200 empleados para determinar el salario promedio es 18, a partir de este valor se seleccionará cada vigésimo trabajador (18, 38, 58, 78, 98, 118, etc.) ¿Cuál es el tipo de muestreo que se está usando? Aleatorio simple Aleatorio sistemático Aleatorio estratificado.
Existen diversas razones prácticas para preferir la selección de muestras de una población. Una de ellas es Que es posible verificar de manera física todos los elementos de la población Que establecer contacto con toda la población de pocos gastos y mucho tiempo Que algunas pruebas son de naturaleza destructiva.
Uno de los pasos para calcular la distribución muestral corresponde a determinar todas las muestras posibles Verdadero Falso.
Las hipótesis son H1: µ=240 libras de presión y H1: µ≠240 libras de presión, implica una prueba de una cola Falso Verdadero.
Una de las relaciones que existe entre la distribución poblacional y la distribución muestral de la media es que la media de las medias de las muestras es exactamente igual a la media de la población Verdadero Falso.
Un intervalo de confianza es una probabilidad específica Verdadero Falso.
Si no es posible suponer que las desviaciones estándares de la población son iguales, se debe utilizar la distribución z como el estadístico de prueba Verdadero Falso.
Una encuesta reciente indicó que 92 de cada 100 entrevistados estaban de acuerdo con el horario de verano para ahorrar energía, en este ejemplo. La proporción de la muestra sería 100 X 92 0.92 X 100 92% X 100.
La diferencia entre el muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado radica en que: El muestreo aleatorio estratificado refleja con menor fidelidad las características de la población El muestreo aleatorio estratificado refleja con mayor fidelidad las características de la población El muestreo aleatorio sistemático refleja con mayor fidelidad las características de la población.
Lea el siguiente ejemplo: Suponga que se desea conocer la estatora media µ de los ecuatorianos. Se toma una muestra de n= 10000 ecuatorianos. El valor que se elige como el más aproximado a la µ es 170 cm que representa la estatura media de dicha muestra. Una vez que ha leído el ejemplo planteado determine si representa: Un ejemplo de intervalos de confianza Un ejemplo de estimación puntual Un ejemplo de nivel de confianza.
El costo es una de las razones para muestrear. Analice ¿Cuál de los siguientes ejemplos se ubica dentro de esta razón? Analizar el comportamiento de una especie marina Realizar una encuesta a jóvenes de Ecuador Realizar la prueba de un vino.
En una muestra de sesgo los miembros de una población no tienen la misma posibilidad de ser seleccionados para la muestra Verdadero Falso.
¿Cuál de los siguientes ejemplos planteados hace referencia al teorema central del límite? Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 en una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más grande, es decir n=20 en lugar de n=5 y se observa que la distribución de las medias se aproxima a la distribución normal. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 en una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=3 en lugar de n=5 y se observa que la distribución de las medias se aproxima a la distribución normal. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 20 en una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=5 en lugar de n=20 y se observa que la distribución de las medias se aproxima a la distribución normal.
Asuma que usted tiene una empresa de estadísticas y encuestas y que un cliente le solicita que aplique una encuesta en todo el Ecuador para saber si un pañal para bebés que lanzará al mercado tendrá acogida, que sugeriría: Aplicar la encuesta a una muestra de madres con niños menores de 4 años Aplicar la encuesta a toda la población ecuatoriana Aplicar la encuesta a una muestra de 200 jóvenes entre 18 y 20 años.
Las Hipótesis H1: µ=240 libras de presión y H1: µ≠240 libras de presión Se aplica una prueba de dos colas Se aplica una prueba de tres colas Se aplica una prueba de una cola.
El tiempo de uso que emplean los clientes de movistar no está relacionado con el tiempo de pago de los demás clientes, es decir, por ejemplo que el tiempo del señor Smith no afecta a ningún tiempo de otros clientes Es un ejemplo de muestras con poblaciones independientes Es un ejemplo de muestras con poblaciones dependientes Es un ejemplo de muestras con poblaciones que no siguen una distribución normal.
Un intervalo de confianza: No permite verificar hipótesis planteadas acerca de parámetros poblacionales. Puede ser unilateral o bilateral Aporta menos información que un estimador puntual cuando se quiere hacer inferencias sobre parámetros.
¿Cuándo se realiza una prueba de hipótesis de dos muestras? Cuando se selecciona una muestra aleatoria de una población para determinar si es igual a la media o a la proporción de la población Cuando se selecciona una muestra aleatoria de dos poblaciones distintas para determinar si son diferentes las medias o las proporciones de la muestra Cuando se selecciona una muestra aleatoria de dos poblaciones distintas para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población.
¿Cuál de los siguientes ejemplos representa el error tipo II que se suele cometer a la hora de probar una hipótesis? Hipótesis nula: El insecticida es tóxico En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que es tóxico. Por lo tanto, recomiendan no utilizar el producto en el campo. Hipótesis nula: El insecticida no es tóxico En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que no es tóxico cuando si lo es. Sin embargo, la recomendación que dan es utilizar el producto en el campo. Hipótesis nula: El insecticida no es tóxico En el estudio de la toxicidad de un insecticida para cultivos los investigadores determinan que no es tóxico. Por lo tanto, recomiendan utilizar el producto en el campo.
Supongamos que nos parece suficiente que de cien muestras de la población exista la probabilidad de que en 5 muestras la hipótesis alternativa esté errada, esto significa que: La probabilidad de error, en este caso, del 5%, se conoce como el Nivel de confianza. El 95% mostraría el riesgo que corremos de cometer un error. Si estamos dispuestos a correr el riesgo de un error del 5% (=0.05) entonces diremos que el Nivel de Confianza que aceptamos es del 95%.
El intervalo de confianza del 99% se refiere a que El 99% de las observaciones se ubicarán en el centro de la distribución. Lo que significa que el 1% restante se divide en partes iguales (0,005) en las dos colas. Falso Verdadero.
El nivel de confianza deseado es una de las variables que puede influir en la elección del tamaño adecuado de una muestra”. ¿Por qué? Porque si se desea aplicar un nivel de confianza aceptable o alto se debe trabajar con una muestra grande. Porque si se desea aplicar un nivel de confianza aceptable o alto se debe trabajar con una muestra pequeña. Porque si se aplica un nivel de confianza del 5% se debe trabajar con una muestra grande.
Un funcionario público del Área financiera desea conocer cuál es el salario mensual medio que están percibiendo los trabajadores de las entidades públicas de la ciudad. Desea trabajar con un nivel de confianza del 99% y el error al calcular la media debe ser menor a 100 dólares. Analice los datos que va a utilizar el funcionario y determine si se debe utilizar una muestra grande o pequeña para obtener la media. Muestra pequeña Es indiferente si usa una muestra pequeña o grande. Muestra grande.
Suponga que elige una muestra de 50 ejecutivos de nivel medio y le pregunta a cada uno la cantidad de horas que laboró la semana pasada. Se calcula la media de esta muestra de 50 trabajadores y se utiliza el valor de la media muestral como: Un intervalo de confianza de la media poblacional desconocida. Un estimador puntual de la media poblacional desconocida. Un estimador puntual de la media poblacional conocida.
Para poder calcular una prueba de dos medias de muestras con desviación estándar conocida se debe conocer la desviación estándar. Falso Verdadero.
En la teoría estadística se demuestra que cuando se tienen poblaciones independientes, la distribución de las diferencias tiene una varianza igual a la suma de dos varianzas individuales. Esto significa: Que se pueden restar las varianzas de dos distribuciones muéstrales. Que se pueden sumar las varianzas de dos distribuciones muéstrales. Que se pueden multiplicar las varianzas de dos distribuciones muéstrales.
La prueba es de una cola si la hipótesis alternativa afirma que: μ > o μ< μ> o μ = μ ≥ o μ<.
El estadístico de prueba para comparar dos medias es la distribución t, si las muestras a estudiar son superiores a 30. Verdadero Falso.
La tabla de números aleatorios usada para seleccionar de forma eficiente a los miembros de una muestra se aplica en el muestreo aleatorio. La tabla de números aleatorios usada para seleccionar de forma eficiente a los miembros de una muestra se aplica en el muestreo aleatorio simple. xxx.
Una muestra seleccionada de manera que cada elemento o individuo. de la población tenga las mismas posibilidades de que se le incluya, define al: Muestreo aleatorio estratificado Muestreo aleatorio simple Muestreo aleatorio sistemático.
El error tipo I consiste en: Rechazar la, H1, cuando es verdadera. Aceptar la, H0, cuando es falsa. Rechazar la, H0, cuando es verdadera.
El muestreo es importante en una investigación, ya que es imposible entrevistar a todos los miembros de una población debido a problemas con poblaciones finitas, datos y esfuerzo Falso Verdadero.
La muestra representa más del 50% de la población. Verdadero Falso.
El tipo de muestreo que se aplique, de acuerdo a las características de una población evitará que se presente: Una representación imparcial. Una representación parcializada. Una muestra sin sesgos de la población.
Un especialista en planeación urbana desea saber si hay alguna diferencia entre los salarios medios por hora de los plomeros y los electricistas en el centro de la ciudad. Este ejemplo hace referencia a poblaciones independientes Falso Verdadero.
El error estándar de la media es inversamente proporcional a una muestra. Verdadero Falso.
El muestreo por conglomerados pertenece al muestreo El muestreo por conglomerados pertenece al muestreo probabilístico. xxx.
Una prueba de hipótesis consiste en: Realizar una aseveración. Realizar un planteamiento. Verificar una aseveración.
Se ignora el factor de corrección de una población finita cuando la razón de n/N es mayor que 0.5. Verdadero Falso.
La desviación estándar muestral es un estimador puntual de σ, desviación estándar poblacional. Verdadero Falso.
Para una prueba de hipótesis de dos muestras se selecciona dos muestras de poblaciones iguales. Falso Verdadero.
Los niveles de significancia se pueden ubicar entre: 0 y 0.5 0.1 y 0.5 0 y 1.0.
¿Cuál de los siguientes factores influyen en la elección del tamaño adecuado de la muestra? El máximo error admisible, que es la magnitud que se suma y resta de la media muestral. n nivel de confianza de 0 o 100%. La desviación estándar de la muestra.
La estadística inferencial consiste en determinar algo sobre una población a partir de una muestra. Verdadero Falso.
Cuando el orden físico se relaciona con la característica de la población, no se debe aplicar el muestreo aleatorio sistemático. Verdadero Falso.
Los tipos de muestreo revisados en este tema no son los únicos, es necesario que un investigador consulte libros dedicados exclusivamente a la teoría del muestreo. Verdadero Falso.
Las medias muéstrales nunca varían de muestra en muestra. Verdadero Falso.
Cualquier distribución muestral de la media de una muestra se moverá hacia una distribución normal a medida que incrementamos su tamaño. Verdadero Falso.
Una muestra es: Un conjunto pequeño de una población estadística. Una porción, un conjunto o una parte de la población de interés. La totalidad de las observaciones con las que se desea trabajar.
El error de muestreo se define como: La diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. La suma entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. El producto entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población.
La media de la distribución muestral de la media se obtiene cuando: Se suma las medias muéstrales y se multiplica la suma entre el número de muestras. Se suma las medias muéstrales y se resta la suma entre el número de muestras. Se suma las medias muéstrales y se divide la suma entre el número de muestras.
Cuando se considera que una muestra es lo bastante grande para aplicar el teorema del límite central? Cuando la muestra es de 30 observaciones o más. Cuando la muestra es de 20 observaciones o menos. Cuando la muestra es de 100 observaciones o más.
La media de una muestra es un estimador puntual de la media de la población. Verdadero Falso.
Cuando se calcula un intervalo de confianza no es necesario utilizar la desviación estándar para estimar el rango del intervalo de confianza. Verdadero Falso.
La distribución t es una distribución de probabilidad continua, con muchas características similares a las de la distribución z. Verdadero Falso.
La escala de medición de razón incluye variables como ingresos, pesos y edades. Verdadero Falso.
En el caso de una población finita, en la que el número total de objetos o individuos es N y el número de objetos o individuos incluidos en la muestra es n, es necesario ajustar los errores muéstrales en las fórmulas de los intervalos de confianza. Verdadero Falso.
Un estimador puntual consiste en: Un solo valor deducido de una muestra para estimar el valor de una población. Dos valores deducidos de una muestra para estimar el valor de una población. Un solo valor deducido de una población para estimar el valor de una muestra.
Para el caso de un nivel de confianza de 99%, el valor de z es de: 1,96 2,58 2,9677 Si no se conoce la desviación estándar de la población, se debe utilizar:.
Para crear un intervalo de confianza para una proporción, se debe cumplir con una de las siguientes condiciones: Solo hay dos posibles resultados, lo normal es referirse a uno de los resultados como éxito y al otro como fracaso. Las pruebas son dependientes, es decir el resultado de una prueba influye en el resultado de otra. La probabilidad de éxito es diferente de una prueba a la siguiente.
Si la población se encuentra muy dispersa, se requiere: Una muestra grande. Una muestra pequeña. Una muestra pequeña o grande.
La hipótesis que se debe probar recibe el nombre de hipótesis alternativa. Verdadero Falso.
El nivel de significancia es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Verdadero Falso.
Se acostumbra a elegir el nivel de significancia de 0.05 en el caso de las encuestas políticas; el nivel de 0.01 en relación al control de calidad, y el de 0.10 en el de proyectos de investigación. Verdadero Falso.
Si no se especifica dirección alguna en la hipótesis alternativa, se debe utilizar la prueba de una cola. Verdadero Falso.
Un valor p muy pequeño indica que existe poca probabilidad de que H0 sea verdadera Verdadero Falso.
La prueba es de una cola si: H1 afirma que μ> o μ < H0 afirma que μ > o μ < H1 afirma que μ ≥ o μ ≤.
Se rechaza H0 cuando: El valor p es mayor que el nivel de significancia. El valor p es menor que el nivel de significancia. El valor p es igual que el nivel de significancia.
¿Qué es la prueba de hipótesis? Es un enunciado acerca de un parámetro poblacional. Es una afirmación o suposición sobre un parámetro de la población. Es un enunciado que se acepta si los datos ofrecen suficiente evidencia.
La probabilidad de cometer un error tipo I es: Igual al nivel de significancia. Igual a no rechazar una hipótesis nula falsa. Igual a aceptar la hipótesis nula cuando es falsa.
El tercer paso para probar una hipótesis es: Formular una regla para tomar decisiones. Establecer la hipótesis nula y alternativa. Identificar el estadístico de la prueba.
Si dos medias poblacionales son iguales, se esperar a que la diferencia entre las dos medias poblacionales sea cero. Verdadero Falso.
En muchos casos no se conoce la desviación estándar de la población, este problema se soluciona al sustituir la desviación estándar de la muestra por la desviación estándar de la población. Verdadero Falso.
El hecho de no conocer la desviación estándar de la población, proporciona más flexibilidad cuando se investiga la diferencia entre las medias de las muestras. Verdadero Falso.
Una de las muestras de tipos independientes es el que se caracteriza por relacionar o aparear observaciones. Verdadero Falso.
Para muestras dependientes, se supone que la distribución de las diferencias apareadas entre las poblaciones tiene una media de cero. Verdadero Falso.
Cuando se tienen poblaciones independientes, la distribución de las diferencias tiene una varianza: Igual a la suma de dos varianzas individuales. Igual a la diferencia de dos varianzas individuales. Igual a la suma de dos varianzas dependientes.
Por qué se debe suponer que la muestra es lo bastante grande a la hora de realizar la prueba de proporciones de dos muestras? Se supone esto para que la distribución normal sirva como una buena aproximación a la distribución binomial. Se supone esto para que la distribución normal no se aproxime a la distribución binomial. Se supone esto para que la distribución normal se acerque un poco a la distribución binomial.
¿Por qué se prefieren las muestras dependientes a las independientes? Porque al emplear muestras dependientes, se aumenta la variación en la distribución del muestreo. Porque al emplear muestras independientes, se reduce la variación en la distribución del muestreo. Porque al emplear muestras dependientes, se reduce la variación en la distribución del muestreo.
Si no es posible suponer que las desviaciones estándares de la población son iguales. Se debe utilizar la distribución t como el estadístico de prueba y ajustar los grados de libertad. Se debe utilizar la distribución z como el estadístico de prueba. Se debe utilizar la distribución F como el estadístico de prueba y ajustar los grados de libertad.
Se prefieren las muestras dependientes a las independientes porque al emplear muestras dependientes, se aumenta la variación en la distribución del muestreo. FALSO VERDADERO.
Un parámetro se obtiene de una población. FALSO VERDADERO.
Cuándo una muestra es grande genera un error estándar pequeño en la estimación, esto significa que hay menos variabilidad en las medias muéstrales. VERDADERO FALSO.
Si la desviación estándar de la población es conocida y la muestra es mayor que 30 se aplica la distribución. Simple Si la desviación estándar de la población es conocida y la muestra es mayor que 30 se aplica la distribución z. Determinada.
Como la muestra forma parte representativa de la población, es probable que la desviación estándar sea igual a la desviación estándar poblacional. VERDADERO FALSO.
La desviación estándar de una distribución t con cinco observaciones es mayor que en el caso de una distribución t en 20 observaciones. FALSO VERDADERO.
La diferencia que existe es que el intervalo de confianza es el rango de valores en donde se espera que esté la media; mientras que el nivel de confianza es el porcentaje de veces que la media efectivamente va a estar dentro de ese rango de valores. VERDADERO FALSO.
Uno de los factores de los que depende el tamaño adecuado de una muestra es el nivel de confianza deseado. FALSO VERDADERO.
La cantidad de observaciones de una muestra también afecta al error estándar, porque una muestra grande generará un error estándar pequeño en la estimación. VERDADERO FALSO.
Las pruebas de hipótesis forman parte de la estadística inferencial. FALSO VERDADERO.
¿Cuál de los siguientes ejemplos representa a una población finita pequeña? Número de estudiantes universitarios de género femenino en el Ecuador. Número de pacientes diarios que atiendan en una clínica. Número de persona de la tercera Edad que viven en la provincia de Loja.
Se establece que la cantidad de observaciones de una muestra afectan al error estándar, porque existe una relación directa, es decir si una muestra es grande se generará un error estándar pequeño y viceversa. FALSO VERDADERO.
Al comparar dos medidas poblacionales se desea saber si las medidas pueden ser iguales. FALSO VERDADERO.
Cuando se toma todas las posibles muestras aleatorias de una población y se calcula el estadístico muestral de cada una, se presentan importantes relaciones entre la distribución poblacional y la distribución muestral de la media. ¿Cuál de las siguientes es una de ellas? La dispersión de la distribución muestral de la media es más estrecha que la distribución poblacional. La distribución muestral de la media suele tener forma de campana y se aleja de la distribución de probabilidad normal. La media de la medias de las muestras es diferente a la media de la población.
Una prueba de hipótesis es un procedimiento basado en evidencia de la muestra y la teoría de la probabilidad para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable. VERDADERO FALSO.
Diez participantes en un maratón se pesaron al iniciar y luego al terminar la carrera. Se requiere estudiar la cantidad de la media peso corporal que pierden los participantes. El ejemplo planteado hace referencia a muestras dependientes con un estudio de antes y después. VERDADERO FALSO.
¿A qué se debe que la distribución t se extienda más que la distribución normal estándar? Se debe a que la desviación estándar de la distribución t es mayor que la distribución normal estándar. Se debe a que la cuerva normal de la distribución t es más estrecha. Se debe a que la curva normal de la distribución t es más estrecha.
Las muestras independientes se caracterizan por una medición seguida de una intervención de una clase y después de otra medición. VERDADERO FALSO.
¿Qué puede causar un error de muestreo? Puede ocasionarse un error muestral cuando se realiza un procedimiento de muestreo sesgado. Puede ocasionarse un error muestral cuando se trabaja con una muestra representativa de la población. Puede ocasionarse un error muestral cuando se realiza un procedimiento de muestreo sin sesgo.
Cuando la población es heterogénea genera una desviación estándar poblacional pequeña. FALSO VERDADERO.
La esencia para determinar el valor del estadístico t consiste en calcular una media ponderada de las dos desviaciones estándares de las dos muestras y emplear este valor como una estimación de la desviación estándar desconocida de la población. Verdadero Falso.
El estimador puntual es un estadístico único para calcular un parámetro poblacional Verdadero Falso.
Un estudio reciente indicó que el tiempo de uso medió de los celulares es de 3 años, para llevar a cabo una prueba estadística relacionada con esta afirmación, se debe establecer las hipótesis, en donde sería: Ho: µ = 3 y H1: µ ≠ 3 Ho: µ ≠ 3 y H1: µ = 3 Ho: µ = 3 y H1: µ = 3.
El teorema del límite central hace hincapié en que, en las muestras aleatorias grandes, la forma de la distribución muestral de la media se aleja de la distribución de probabilidad normal Verdadero Falso.
A la hipótesis alternativa H1 se la define como: Una declaración que se acepta si los datos de la muestra proporcionan evidencia de que la hipótesis nula es falsa La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera Una declaración sobre el valor de un parámetro de la población.
El muestreo aleatorio estratificado se aplica cuando la población es generalmente homogénea Verdadero Falso.
¿Cómo pueden las empresas de estadísticas, hacer pronósticos precisos sobre una elección presidencial con base en una muestra de 1200 electores registrados de una población de cerca de 90 millones? Deben organizar las medias de todas las muestras posibles en una distribución de probabilidad Se debe aproximar la distribución muestral de la media a una distribución normal Deben determinar la diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población.
Una proporción es un porcentaje que indica la parte de la muestra o población que posee una característica en particular Verdadero Falso.
Un contador financiero quiere saber si la tasa de recuperación media de los fondos mutualistas de alto rendimiento es distinta que la tasa de recuperación media de los fondos mutualistas globales. ¿Qué debería hacer para despejar la duda? Debería seleccionar dos muestras aleatorias de cada población y calcular la media de las dos muestras Debería seleccionar una muestra aleatoria de cada población y calcular la media de una muestra Debería seleccionar una muestra aleatoria de cada población y calcular la media de las dos muestras.
El muestreo aleatorio estratificado se escoge los individuos al azar Verdadero Falso.
Si el valor absoluto de z o t calculado es < que el valor de z o t de la tabla (valor crítico). Se rechaza la hipótesis nula Verdadero Falso.
Una de las relaciones que existen entre la distribución poblacional y la distribución muestra de la medida es que la medida de las medidas de las muestras es exactamente igual a la media de la población. Es un ejemplo de muestras con poblaciones dependientes Es un ejemplo de muestras con poblaciones que no sigues la distribución normal Es un ejemplo de muestras con poblaciones independientes.
Cuando el orden físico se relaciona con la característica de la población, no debe aplicar muestreo aleatorio sistemático Verdadero Falso.
Se espera que el estimulador puntual sea igual al parámetro poblacional Falso Verdadero.
¿Por qué la aproximación de la distribución muestral de la media se aproxima más a la distribución de la probabilidad normal en el caso de muestras más grandes?. Seleccione el enunciado que lo explica. A medida que ese incrementa el tamaño de la muestra, más evidente será la convergencia a la distribución muestral A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, menos evidente será la convergencia de la distribución de probabilidad normal A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, más evidente será la convergencia a la distribución de probabilidad normal.
Se rechaza la hipótesis nula si el valor p es mayor que el nivel de significancia Falso Verdadero.
Se ignora el factor de corrección de una población finita cuando la razón de n/N es mayor que 0.5 Falso Verdadero.
¿Cómo determinar un intervalo de confianza de 95%? La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y de la desviación estándar La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y de la magnitud del error estándar de la media La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y el valor de z calculado.
Las Hipótesis son H1: µ = 240 libras de presión y H1: µ ≠ 240 libras de presión, implica una prueba de una cola Verdadero Falso.
En la teoría estadística se demuestra que cuando se tienen poblaciones independientes, la distribución de las diferencias tiene una varianza igual a la suma de dos varianzas individuales. Esto significa: Que se puedan sumar las varianzas de dos distribuciones muéstrales Que se puedan multiplicar las varianzas de dos distribuciones muéstrales Que se pueden restar las varianzas de dos distribuciones muéstrales.
La hipótesis nula siempre incluirá el signo de igual ¿Por qué? Porque se sugiere que la hipótesis nula es falsa Porque es la aseveración que se va a probar Porque es la afirmación que se va a probar, y es necesario un valor en especifico para incluir en los cálculos.
¿Cómo se denomina la probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido? Nivel de confianza Nivel de significancia. Nivel común.
En la prueba de hipótesis de dos muestras: muestras independientes, es necesario aplicar una prueba con varianza desigual Verdadero Falso.
El cálculo del valor Z permite convertir una distribución normal en una distribución normal estándar Falso Verdadero.
¿Por qué las medias muéstrales varían de muestra en muestra? Porque la muestra forma parte o es una porción representativa de la población Porque las muestras posibles que se obtienen de una población suelen presentar algunas características diferentes Porque las medidas muéstrales posibles de una población suelen presentar algunas características diferentes.
Los términos prueba de hipótesis y probar una hipótesis se utilizan…………….la prueba de hipótesis comienza con una……………., o,…………….sobre un parámetro de la………………….. Indistintamente, afirmación, suposición, población Indistintamente, afirmación, suposición, muestra Indistintamente, negación, suposición, población.
El intervalo de confianza que se obtiene para el valor de las ventas medias(4000) por hora que se producen en un supermercado con un nivel de confianza del 96 % son de 3996 y 4004. ¿Cómo interpretaría estos resultados? Se cuenta con el 4% de seguridad de que la media poblacional de 4000 se encuentra entre el intervalo de confianza de 3996 y 4004. Se cuenta con el 96% de seguridad de que la media poblacional de 4000 se encuentra entre el intervalo de confianza de 3996 y 4004. Se concluye que el 96% de los intervalos no contendrían el valor de las ventas medias.
El muestreo es importante en una investigación, ya que es imposible entrevistar a todos los miembros de una población debido a problemas de: Poblaciones finitas, datos y esfuerzo Tiempo, recursos y esfuerzo Datos, costos y tiempo.
Imagine que va a realizar un estudio para conocer la siguiente información: La percepción que tienen los ecuatorianos (14 millones) sobre aspectos económicos en el Ecuador. En este caso lo correcto sería que el investigador contrate a muchos encuestadores, lo cual implicaría mucho tiempo pero pocos gastos. Verdadero. Falso.
Una encuesta reciente indicó que 92 de cada 100 entrevistados estaban de acuerdo con el horario de verano para ahorrar energía, en este ejemplo, la proporción de la muestra sería? 0.92 X 100 92% X 100 100 X 92.
Las pruebas de hipótesis forman parte de la estadística inferencial Verdadero. Falso.
Cual de los siguientes ejemplos corresponde al muestreo por conglomerados. Suponga que nos interesa obtener una muestra de las opiniones de los profesores de una gran universidad. Puede ser difícil obtener una muestra con todos los profesores, así que se elige una muestra aleatoria de cada facultad, o departamento académico. Para obtener una muestra de subscritores telefónicos en una ciudad grande, podemos escoger un nombre de la primera página del director y después seleccionar cada nombre, desde el número cien a partir del ya seleccionado. Suponga que una compañía de servicio de televisión por cable está pensando en abrir una sucursal en una ciudad grande, la compañía planea realizar un estudio para determinar el porcentaje de familias que utilizarían sus servicios, como no es práctico preguntar en cada casa, la empresa decide seleccionar una parte de la ciudad al azar.
Cuál de las siguientes alternativas presentan en la totalidad estadísticos de prueba. σ,〖x,x〗^2 z,μ,t z,t,F.
El tercer paso para probar una hipótesis es identificar el estadístico de la prueba. Verdadero Falso.
¿Cómo se denomina la probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido? unilateral nivel de confianza costos.
Imagine que va a realizar un estudio para conocer la siguiente información. El porcentaje de ecuatorianos (14 millones) que tienen acceso a Internet ¿Qué debería hacer? Entrevistar una parte de la población, cuya muestra debe elegir convenientemente para poder extraer después conclusiones que representen a toda la población. Contratar a muchos encuestadores, lo cual implicara que tener la información que buscamos requiere de mucho tiempo y muchos más gastos. Encuestara todos y cada uno de los ecuatorianos.
En el muestreo aleatorio estratificado Una población se subdivide en subgrupos y se selecciona al azar una muestra de cada grupo La población se divide en conglomerados a partir de los limites naturales geográficos o de otra clase Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada K-esimo miembro de la población.
La media (x), la proporción (p) y la desviación estándar (s) muestral son un estimador puntual de: La media (µ), la proporción (n) y la desviación estándar (σ) poblacional. La moda (µ), la proporción (x) y la desviación estándar (σ) poblacional. La mediana (µ), la proporción (n) y la desviación estándar (s) poblacional.
Los niveles de significancia se pueden ubicar entre: 0.1 y 0.5 0 y 1.0 0 y 0.5.
En una muestra con sesgo: Todos los miembros de la población tienen la posibilidad de ser seleccionados para la muestra Todos los miembros de la muestra tienen la posibilidad de ser seleccionados Los miembros de una población no tienen la misma posibilidad de ser seleccionados para la muestra.
El costo es una de las razones para muestrear. Analice cuál de los siguientes ejemplos se ubica dentro de esta razón: Realizar un censo en el año 2013 en todo el Ecuador Analizar el comportamiento de una especie marina Realizar la prueba de un vino.
El intervalo de valores del que se espera se estime el parámetro poblacional es el nivel de confianza Falso Verdadero.
El coeficiente de determinación múltiple: Puede adoptar valor de -0,80 Puede tener un valor de 0,80 Puede adoptar valor entre -1 y 1.
Se espera que el estimador puntual sea igual al parámetro poblacional Falso Verdadero.
Uno de los pasos para calcular la distribución muestral corresponde a determinar todas las muestras posibles Verdadero Falso.
La homocedasticidad existe cuando Las variables independientes están correlacionadas Falso Verdadero.
¿Qué ocurre si se rechaza la hipótesis nula? Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población no es igual a cero, es decir existe una relación significativa entre ambas variables Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población es igual a cero, es decir existe una relación significativa entre ambas variables.
El coeficiente de determinación múltiple puede adoptar Falso Verdadero.
Cuando se agrega o elimina una variable independiente, hay un cambio ……... de los valores de los coeficientes de regresión restantes drástico Leve Moderado.
El procedimiento que se realiza en un índice agregado simple consiste en : Sumar los precios de dos periodos y luego determinar el índice con base en los totales. Sumar los precios de un periodo y luego determinar el índice con base en los totales. Sumar los precios del periodo base y dividirlo para el año presente.
Un índice es un porcentaje aunque se suele omitir el signo Verdadero Falso.
Para un índice agregado simple es necesario encontrar una forma de ponderar de manera aproximada los artículos de acuerdo con su importancia relativa Verdadero Falso.
Uno de los factores que determina la magnitud de un intervalo de confianza para una media es: El número de observaciones en la población El nivel de confianza La variabilidad en la muestra, normalmente calculada por la desviación estándar de la muestra.
La variable dependiente es una variable que se predice o estima y se muestra en el eje Y Falso Verdadero.
La siguiente ecuación de regresión, representa a un análisis de regresión múltiple. Ŷ = a+b1 X1 Ŷ1+Ŷ2 = a+b1 X1 + b2 X2 Ŷ = a+b1 X1 + b2 X2.
Cuando se agrega o elimina una variable independiente, hay un cambio drástico de los valores de los coeficientes de regresión restantes que pasa desapercibido en los valores de los coeficientes de regresión restantes leve de los valores de los coeficientes de regresión restantes.
El nivel de confianza deseado es una de las variables que puede influir en la elección del tamaño adecuado de una muestra Falso Verdadero.
Una de las características de la distribución F es que: Es asintótica. Es sesgada de manera negativa. Puede ser positiva.
En una regresión múltiple los coeficientes de regresión y los signos algebraicos también proporcionan información acerca de sus relaciones individuales con la variable dependiente. Falso Verdadero.
El error estándar de la media es inversamente proporcional a una muestra Verdadero Falso.
La diferencia entre en muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aleatorio estratificado radica en que: El muestreo aleatorio estratificado refleja con mayor fidelidad las características de la población El muestreo aletorio estratificado refleja con menor fidelidad las características de la población El muestreo aleatorio sistemático refleja con mayor fidelidad las características de la población.
¿Cuál de los siguientes ejemplos planteados hace referencia al teorema central del límite? Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 de una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=3 en lugar de n=5 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 de una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más grande, es decir n=20 en lugar de n=5 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 20 de una población positivamente sesgada y encontró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=5 en lugar de n=20 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal.
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