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TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESE: estadistica empresarial avanzada uco
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Título del Test:
estadistica empresarial avanzada uco

Descripción:
para vosotros jugadores

Autor:
Lokkoo tradition
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Fecha de Creación: 20/06/2024

Categoría: Ocio

Número Preguntas: 54
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Temario:
El tamaño muestral en la estimación de una media: Puede calcularse, aunque no se disponga de la información de una muestra piloto Se reduce si se conoce el tamaño de la población Oscila siempre entre 0 y 1.
El error que se produce en un contraste de hipótesis cuando no se rechaza la hipótesis nula siendo falsa se denomina: Error de tipo II Error de tipo I Error estándar.
El contraste de ajuste de la Chi-cuadrado es aplicable: Únicamente a variables continuas Únicamente a variables discretas A variables discretas o continuas.
Un conjunto de variables conforma una muestra aleatoria simple si: Las variables son independientes y tienen la misma distribución Las variables son dependientes y tienen la misma distribución Las variables son independientes y tienen la misma distribución, aunque puede cambiar el parámetro de la misma.
Un estadístico muestral es: Una función real de las variables aleatorias de la muestra genérica Una función proporcional a la función de probabilidad conjunta Una función real dada siempre por el promedio de las variables aleatorias de la muestra genérica.
El error que se produce en un contraste de hipótesis cuando se rechaza la hipótesis nula siendo cierta se denomina: Error estándar Error tipo I Error tipo II.
Para poder construir la regla de decisión en un contraste de hipótesis necesitamos conocer: El valor experimental del estadístico de contraste La probabilidad límite El nivel de significación prefijado.
Para una muestra de 15 datos, la máxima discrepancia entre la función de distribución empírica y la función de distribución de la N (0,1) está dada por el valor 0.315. Al nivel de significación 0.05, no puede asumirse que la distribución generadora de los datos es N (0,1). Falso Verdadero.
En una población normal se obtienen intervalos de confianza numéricos, todos al 95%, para la media poblacional. En tal caso: El 5% de ellos contendrá a la media poblacional El 95% de ellos contendrá a la media poblacional El 95% de ellos contendrá a la media muestral correspondiente.
El contraste no paramétrico de Mann-Whitney: Es aplicable únicamente a variables numéricas Es aplicable a variables no numéricas ordinales Es aplicable a variables no numéricas de todo tipo.
El estimador máximo-verosímil de la varianza de una población Normal está dado por: La cuasi-varianza muestral La varianza muestral La media muestral.
En un modelo de regresión: Puede contener variables numéricas o no numéricas en su especificación Una variable explicativa es relevante si el contraste sobre su parámetro concluye determinando como éste no difiere significativamente de cero Es tanto mejor cuanto más se aproxima a su coeficiente de determinación a uno.
La probabilidad límite de un contraste está dada por la probabilidad de que el estadístico tome valores más extremos que su valor observado: En valor absoluto En el sentido que marca la hipótesis alternativa En el sentido que marca la hipótesis nula.
Los estimadores máximo-verosímiles de los parámetros p en B(p) y lambda en P(lambda) están dados: En ambos casos, por la varianza muestral En ambos casos, por la media muestral Por la media muestral y la varianza muestral, respectivamente.
El contraste de ajuste de Kolmogorov-Smirnov requiere que los datos originales sean agrupados previamente en clases para su aplicación. Falso Verdadero.
La función de probabilidad conjunta de una muestra aleatoria simple de una Poisson: Se expresa como producto de las funciones de probabilidad marginales porque las variables son independientes Se expresa como producto de las funciones de probabilidad marginales porque las variables son dependientes Se expresa como producto de las funciones de probabilidad marginales porque las variables son acotadas.
En una población normal se obtienen intervalos de confianza numéricos, todos al 90%, para la media poblacional. En tal caso: El 90% de ellos contendrá a la media poblacional El 10% de ellos contendrá a la media poblacional. El 90% de ellos contendrá a la media muestral correspondiente.
El contraste Chi-cuadrado de independencia es aplicable a: Variables necesariamente numéricas Variables de cualquier tipo, incluidas nominales Variables, al menos, ordinales.
El contraste de Mann-Whitney: Es aplicable a muestras relacionadas Es aplicable a muestras independientes Es aplicable sólo a muestras de tamaño suficientemente grande.
En líneas generales, un contraste de comparación de medias es aplicable: Si las distribuciones de las características objeto de estudio son normales o, si no es así, se dispone de tamaños de muestra suficientemente grandes Sólo si las distribuciones de las características objeto de estudio son normales Sólo si las características objeto de estudio están relacionadas.
La probabilidad límite de un contraste de hipótesis está dada por: La probabilidad de que el estadístico de contraste tome valores más extremos que el valor experimental obtenido en el sentido que marca la hipótesis alternativa La probabilidad prefijada en un contraste para construir la región de aceptación del mismo La probabilidad de que el estadístico de contraste tome valores más extremos que el valor experimental obtenido en el sentido que marca la hipótesis nula.
El error de Tipo I en un contraste de hipótesis se produce cuando: Se rechaza la hipótesis nula siendo cierta Se rechaza la hipótesis nula siendo falsa No se rechaza la hipótesis nula siendo falsa.
El tipo de muestreo según el cual se seleccionan unidades, sin reemplazamiento, de una población finita de tamaño conocido es: Un muestreo aleatorio irrestricto Un muestreo aleatorio simple El muestreo estratificado.
Un intervalo de confianza: Es tanto más preciso cuanto mayor es el nivel de confianza para el que se construye Es tanto más amplio cuanto mayor es el nivel de confianza para el que se construye Es tanto más amplio cuanto menor es el nivel de confianza para el que se construye.
En una población Normal, un estimador insesgado de la varianza poblacional está dado por: La varianza muestral La media muestral La cuasi-varianza muestral.
El estimador máximo-verosímil de la varianza de una población Normal está dado por: La varianza muestral La media muestral La cuasi-varianza muestral .
La manera más correcta de tomar la decisión final en un contraste de hipótesis cosiste en afirmar que: Hay o no hay evidencias empíricas para aceptar la hipótesis alternativa Hay o no hay evidencias empíricas para rechazar la hipótesis nula Hay o no hay evidencias empíricas para aceptar la hipótesis nula.
La disciplina científica que se ocupa de la obtención de información útil sobre poblaciones a partir de las observaciones tomadas sobre una muestra de las mismas es: El cálculo de probabilidades La estadística descriptiva La inferencia estadística .
Para construir la función de verosimilitud desde la función de probabilidad conjunta, se descartan los términos que: Son constantes Dependen del parámetro Dependen del parámetro.
El contraste de Wilcoxon: Es aplicable sólo a muestras de tamaño suficientemente grande Es aplicable a muestras relacionadas Es aplicable a muestras independientes.
Para obtener el estimador máximo-verosímil de un parámetro poblacional: Se calcula el mínimo del logaritmo de la función de verosimilitud Se calcula el máximo del logaritmo de la función de verosimilitud Se calcula el máximo de la derivada del logaritmo de la función de verosimilitud.
El contraste de Wilcoxon es aplicable: A variables, al menos, nominales A variables, al menos, ordinales A variables necesariamente numéricas.
El estimador máximo-verosímil se determina a partir: Del máximo de la derivada de la función de verosimilitud Del máximo de la función de verosimilitud Del máximo de la función de probabilidad.
En líneas generales, un contraste paramétrico sobre una muestra es aplicable: Si la distribución de la característica objeto de estudio es normal o, si no es así, se dispone de un tamaño de muestra suficientemente grande Sólo si la distribución de la característica objeto de estudio es normal Sólo si se dispone de un tamaño de muestra suficientemente grande.
Una muestra aleatoria de una población X está dada por una colección de variables X1, ..., Xn que son: Independientes y tienen la misma distribución que X Independientes y tienen la misma distribución que X, aunque no necesariamente sus mismos parámetros.
Un estimador es una función de las variables aleatorias de la muestra, por tanto: Una constante Un parámetro Una variable aleatoria.
Para construir la función de verosimilitud se pasan de la función de probabilidad conjunta los términos que: No dependen del parámetro Son constantes Dependen del parámetro.
En una población Normal, el estimador de máxima verosimilitud de la varianza poblacional está dado por: La media muestral La cuasi-varianza muestral La varianza muestral.
Se trasladan a la función de verosimilitud los términos de la función de probabilidad conjunta de la muestra que: Son constantes Dependen de la muestra concreta Dependen del parámetro.
En los contrastes de Mann-Whitney y Wicoxon, los valores experimentales de los estadísticos de contraste se calculan: A partir de las observaciones directamente A partir de los rangos de las observaciones A partir de los tamaños muestrales.
El tamaño muestral en la estimación de una proporción: Se determina para un nivel de confianza y una precisión fijados Se incrementa si se conoce el tamaño de la población No se puede calcular si no se dispone de la información de una muestra piloto.
En una población normal se obtienen muchos intervalos de confianza numéricos, todos al 95%, para la media poblacional. En tal caso: El 95% de ellos contendrá a la media muestral correspondiente El 5% de ellos contendrá a la media poblacional El 95% de ellos contendrá a la media poblacional.
El tipo de muestreo según el cual se seleccionan unidades, sin reemplazamiento, de una población finita de tamaño conocido es: El muestreo aleatorio simple El muestreo estratificado El muestreo aleatorio irrestricto.
En una población normal: La varianza muestral proporciona un estimador insesgado de la varianza poblacional La cuasi-varianza muestral proporciona un estimador insesgado de la varianza poblacional La cuasi-varianza muestral proporciona el estimador de máxima verosimilitud de la varianza poblacional.
En una población Normal, el estimador de máxima verosimilitud de la media poblacional está dado por: La media muestral La varianza muestral La cuasi-varianza muestral.
Al obtener la función de verosimilitud se pasan los términos de la función de probabilidad conjunta que: Dependen del parámetro, no los términos constantes ni los que dependen sólo de la muestra Dependen de la muestra, no los términos constantes ni los que dependen del parámetro Constantes, no los términos que dependen del parámetro o de la muestra.
Los contrastes de hipótesis de Mann-Whitney y Wilcoxon son aplicables a: Variables, al menos, ordinales Variables necesariamente numéricas Variables de cualquier tipo.
En una población Normal, un estimador insesgado de la media poblacional está dado por: La varianza muestral La media muestral La cuasi-varianza muestral.
Una estimación puntual es un valor que toma, en una muestra, un estimador, por tanto: Es una variable aleatoria Es una constante Es un parámetro.
El tipo de muestreo según el cual se seleccionan unidades, con reemplazamiento, de una población es: El muestreo aleatorio irrestricto El muestreo aleatorio simple El muestreo estratificado.
Un contraste de hipótesis no paramétrico es aplicable bajo condiciones más generales que un contraste de hipótesis paramétrico, no requiriéndose el conocimiento de la distribución de la variable objeto de estudio. Verdadero Falso.
El criterio de estimación por máxima verosimilitud: Proporciona estimadores puntuales de parámetros maximizando la función de verosimilitud Proporciona estimadores puntuales de parámetros maximizando la derivada de la función de verosimilitud Proporciona estimadores puntuales de parámetros minimizando la función de verosimilitud.
Las distribuciones exactas de los estadísticos de Mann-Whitney y Wilcoxon son discretas y se aproximan a la normalidad para tamaños muestrales suficientemente grandes. Falso Verdadero.
Un intervalo de confianza: Es tanto más amplio cuanto menor es el nivel de confianza para el que se construye Es tanto más preciso cuanto mayor es el nivel de confianza para el que se construye Es tanto menos amplio cuanto menor es el nivel de confianza para el que se construye.
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