estadistica1

1. para determinar el área bao la curva normal, primero se debe transformar el valor de la variable en términos de z. verdadero. falso.

2.la distribución normal es dimétrica con respecto a la media, si se corta la curva en el valor central y ambas mitades son iguales. verdadero. falso.

3.cuando los eventos se presentan en dos o más etapas, es conveniente trabajar con: a. reglas de adición. b. reglas de multiplicación. c. diagrama de árbol.

4.la medida de dispersión cuyo resultado se expresa en unidades cuadráticas, es la: a. desviación estándar. b. desviación media. c. varianza.

5. el valor de la mediana de un conjunto de valores es equivalente, a los valores del cuartil 2, decil 5 y: a. percentil 50. b. percentil 25. c. decil 2.

6. cuando el valor de z es 1 y el área bajo la curva normal es 0,3413, para hallar la probabilidad de que valor sea mayor que 1, debemos: a. sumar 0,5 al 0,3413. b. restar 0,3413 de 0,5. c. considerar como resultado el 0,3413.

7. la amplitud de variación o el rango, es una medida de dispersión que indica el promedio de las variaciones entre el valor menor y el mayor. verdadero. falso.

8. para el cálculo de los cuartiles se lleva el mismo procedimiento que se desarrolla para el cálculo de la mediana. verdadero. falso.

9. la distribución de poisson es una familia de distribuciones. a. discretas. b. continuas. c. aleatorias.

10.al aplicar el factor de corrección por continuidad, se debe restar 0,5 al valor x, cuando se deea establecer la probabilidad de que: a. ocurran más de x. b. por lo menos ocurra x. c. ocurran x o menos.

11.para aplicar la regla especial de la edición, los eventos deben ser: a. independientes. b. mutuamente excluyented. c. dependientes.

12. para la probabilidad de que por lo menos ocurra x, se utiliza el área por encima de: a. x+0,5. b. x-0,5. c. x+-0,5.

13.el factoral de 4 es: a. 24. b. 10. c. 12.

14.para calcular una probabilidad binomial, es necesario utilizar el concepto de las puntuaciones de n objetos r a la vez. verdadero. falso.

15.al mencionar que describe el número de veces que se presenta un evento durante un intervalo específico que puede ser de tiempo, distancia, área o volumen, nos estamos refiriendo a la probabilidad: a. binomial. b. hipergeométrica. c. de poisson.

16.la distribución de probabilidad normal, se convierte en distribución de probabilidad normal estándar, cuando se utilizan: a. valores normales. b. referencias tipificadas. valores relativos.

17.uno de los tres enunciados siguientes no corresponde a las características de la distribución normal: a. tiene forma de campana. b. es asimétrica con respecto al origen. c. desciende suavemente en ambas direcciones del valor central.

18.cuando se toma en cuenta los valores absolutos de las diferencias entre cada uno de los valores observados con respecto a la media aritmética, estamos calculando la: a. desviación estándar. b. desviación media. c. varianza.

19.para que sea aplicable la distribución de probabilidad hipergeométrica, la relación entre la población y la muestra debe ser: a. n/N<0,05. b. n/N>0,05. c. n/N=0,05.

21. la media aritmética, en el ámbito de las probabilidades, se la conoce también como valor esperado. verdadero. falso.

22.al calcular el valor de una probabilidad, ésta puede tomar valores entre cero y: a. uno. b. diez. c. infinito.

22.¿de cuántas maneras pueden combinarse 8 bolas de billas si se toman de 5 en 5?. a. 15. b. 56. c. 65.

23. una de las características de la distribución de probabilidad de poisson, india que la variable: a. es continua. b. se mueve en un intervalo de tiempo o espacio. c. es de tipo cualitativo.

25. el número de combinaciones de tres elementos tomados tres a la vez, es igual a: a. 1. b. 3. c. 6.

25.una de las características de la desviación media, establece que solamente considera los valores mínimo y máximo del conjunto y no trabaja con todos los valores. verdadero. falso.

26.para la probabilidad de que ocurra más que x, se utiliza por encima de: a. x+0,5. b. x-0,5. c. x+-0,5.

27. la probabilidad binomial es utilizada cuando se trata de establecer una probabilidad con variables continuas y la probabilidad normal es utilizada para el tratamiento de variables discretas. verdadero. falso.

28.las probabilidades clásica y empírica, se originan en el enfoque: a. subjetivo. b. objetivo. c. biomial.

29.en una distribución binomial, la probabilidad de éxito permanece siempre: a. constante. b. variable. c. igual a 1.

30. una de las características que debe cumplir un experimento para considerarse como binomial es que solamente debe haber: a. un resultado posible. b. dos resultados posibles. c. tres resultados posibles.

31.la varianza al igual que la desviación media absoluta, toma en cuenta los valores absolutos de las diferencias. verdadero. falso.

32.el valor que nos muestra la distancia entre un determinado valor y la media aritmética en términos de desviaciones estándar es: a. z. b. u. c. d.

33. la distribución de probabilidad discreta en que cada ensayo termina en solo uno de los dos resultados mutuamente excluyentes, se denomina: a. normal. b. binomial. c. de poisson.

34. cuando alrededor del 95% del área, se encuentra bajo la curva normal, significa que el valor de z es: a. +- 1. b. +-2. c. +-3.

35. cuál de las siguientes acciones se considera como un experimento aleatorio (resultado aleatorio)?. a. lanzar una moneda. b. combinar trajes con camisas. c. ordenar resultados de un examen.

36.el lanzamiento de una moneda donde únicamente existen dos resultados posibles, se considera como un experimento de distribución de probabilidad: a. hipergeométrica. b. binomial. c. poisson.

37. en la distribución de probabilidad normal estándar, la desviación estándar es de: a. 0. b. 1. c. 0,5.

38. el área bajo la curva normal se caracteriza por ser: a. adimensional. b. dimensional. c. cuadrática.

39.el coeficiente de variación es útil para comparar entre dos o más conjuntos de datos aunque correspondan a diferentes variables y unidades. verdadero. falso.

40.una de las cuatro condiciones de una distribución de probabilidad binomial, manifiesta que: a. sólo hay dos posibles resultados. b. la probabilidad no es la misma de un evento a otro. c. las pruebas dependen unas de otras.

41.la distribución de probabilidad en la que la probabilidad de ocurrencia de un evento es proporcional al tamaño del intervalo, se denomina distribución de probabilidad: a. binomial. b. de poisson. c. hipergeométrica.

42.si la media aritmética es igual a 30, la desviación estándar es igual a 4, entonces el valor de x = 20 en términos de z será: a. 2,5. b. - 2.5. c. -5.

43. si la media aritmética es igual a 21, la desviación estándar es igual a 3, entonces el valor de x = 18 en términos de z será: a. 1. b. -1. c. 0.

44.el número de distribuciones normales es: a. limitado. b. ilimitado. c. nulo.

45.el área bajo la curva normal a cada uno de los lados de la media, es: a. 10%. b. 25%. c. 50%.

46.la determinación de los valores correspondientes, sigue la misma metodología que el cálculo de la mediana: a. cuartiles, deciles y percentiles. b. desviación típica o estándar. c. varianza.

47.cuando la probabilidad se basa en cualquier información disponible, nos estamos refiriendo a la probabilidad: a. subjetiva. b. clásica. c. empírica.

48.la probabilidad que se basa en el número de veces que ocurra un evento como proporción del número de intentos conocidos, se denomina: a. clásica. b. empírica. c. subjetiva.

49.aquel tipo de probabilidad que parte del supuesto de que los resultados de un experimento son igualmente posibles, se denomina: a. clásica. b. empírica. c. subjetiva.

51.al lanzar una moneda, los eventos cara y sello, se caracterizan por ser eventos: a. independientes. b. mutuamente excluyentes. c. dependientes.

51.la probabilidad de obtener una "cara" al lanzar una moneda, es un ejemplo de probabilidad: a. clásica. b. subjetiva. c. empírica.

52.si dos eventos no son independientes, para determinar la probabilidad conjunta de dichos eventos, se debe utilizar la regla: a. especial de multiplicación. b. general de multiplicación. c. especial de adición.

53.la probabilidad de que al lanzar una moneda, su resultado sea una "cara", es: a. 1. b. 2. c. 1/2.

54.al lanzar un dado, la probabilidad de que el número sea un 8, es: a. 1/8. b. 0. c. 8.

55.las medidas que dividen al conjunto de datos en cien partes iguales, son los: a. deciles. b. cuartiles. c. percentiles.

56.la falta de simetría en la distribución de un conjunto de datos, demuestra que los datos son: a. simétricos. b. asimétricos. c. normales.

57.la medida de dispersión que es útil para comparar distribuciones expresadas en diferentes unidades es: a. la desviación media. b. la varianza. c. el coeficiente de variación.

58.el valor del porcentil 75, nos indica que bajo ese valor se encuentra el: a. 25% de las observaciones. b. 50% de las observaciones. c. 75% de las observaciones.

59.en cualquier distribución simétrica, aproximadamente el 68% de observaciones se encontrarán entre: a. más y menos una desviación estándar respecto a la media. b. más y menos dos desviaciones estándar respecto a la media. c. más y menos tres desviaciones estándar respecto a la media.

60. el valor de la mediana, es igual a: a. D2; Q2 y P2. b. D5; Q2 y P25. c. D5; Q2 y P50.

61. si se lanza una moneda 2 veces, la probabilidad de que salga cara y cara, nos indica que los eventos son: a. excluyentes. b. dependientes. c. independientes.

62. la probabilidad condicional, significa que se está trabajando con: a. un evento. b. dos o más eventos. c. un resultado.

63.el factorial de cero, por definición siempre será igual. a. cero. b. uno. c. infinito.

64. la distribución de probabilidad hipergeométrica, se aplica cuando: a. los ensayos son independientes. b. la variable aleatoria cambia en cada ensayo. c. los muestreos se realizan en una población infinita.

65.la distribución de probabilidad hipergeométrica, se caracteriza porque la probabilidad de éxito: a. cambia en cada ensayo. b. permanece fija en todos los ensayos. c. influye en el resultado final.

66.cuando las pruebas no son independientes, la distribución de probabilidad a utilizarse es: a. hipergeométrica. b. binomial. c. de poisson.

67.el número de alumnos que toman el curso de estadística 1, se considera como variable: a. continua. b. discreta. c. normal.

68.cuando se trabaja en intervalos definidos de espacio o tiempo es aconsejable el uso de la distribución de probabilidad: a. de poisson. b. hipergeométrica. c. binomial.

69.el producto entre número de eventos y las probabilidades de éxito y fracaso, en una distribución de probabilidad binomial, nos da como resultado el valor de la: a. desviación típica o estándar. b. media aritmética. c. varianza.

70.en la distribución de probabilidad de poisson, la media y la varianza son: a. iguales. b. diferentes. c. no hay relación.

71.una de las dificultades que presenta para su análisis, es que su resultado viene expresado en unidades cuadráticas: a. desviación típica o estándar. b. varianza. c. coeficiente de variación.

72. el valor del Coeficiente de Asimetría de Pearson, en una distribución simétrica será igual. a. cero. b. uno. c. tres.

73.es aquella medida que indica la amplitud de variación entre los valores observados en la investigación: a. rango o recorrido. b. desviación media. c. coeficiente de variación.

74. una de las siguientes medidas, no corresponde al conjunto de medidas de dispersión: a. rango o recorrido. b. desviación media. c. media ponderada.

76.para su cálculo, es necesario considerar las diferencias entre la media aritmética y cada uno de los valores en términos absolutos: a. desviación media absoluta. b. coeficiente de variación. c. desviación típica o estándar.

76.En un diagrama de Venn se puede representar eventos incompatibles. verdadero. falso.

77.Se define como distribución de probabilidad a todos los posibles valores que resultan de un experimento aleatorio. verdadero. falso.

78.La diferencia entre Posibilidades y Probabilidades radica en que la primera hace referencia a la comparación entre el número de resultados favorables con los desfavorables; mientras que la segunda, es el cociente entre el número favorable sobre el total de casos posibles. verdadero. falso.

79. La probabilidad conjunta existe cuando se presentan dos o más eventos en forma simultánea. verdadero. falso.

80.Dos eventos A y B, son mutuamente excluyentes cuando no tienen ningún elemento en común. verdadero. falso.

81.El símbolo de permutaciones es pi. verdadero. falso.

82.Las cuatro funciones matemáticas más usadas son la función lineal, la parábola, la función exponencial y la función potencial. verdadero. falso.

83.Una lista de todos los resultados posibles de un experimento se denomina espacio muestral. verdadero. falso.

84.El teorema de Bayes se aplica cuando se formulan hipótesis a posteriori sobre la probabilidad a priori de eventos ya ocurridos. verdadero. falso.

85.La probabilidad de ocurrencia de dos eventos independientes se representa con la fórmula P(A o B) = P(A) P (B). verdadero. falso.

86.Las permutaciones pueden considerarse como un conjunto de elementos extraídos en un orden específico y sin reemplazo de un conjunto igual o mayor. verdadero. falso.

87.Las probabilidades guardan relación con la Inferencia Estadística debido a la incertidumbre que siempre se tiene en la toma de decisiones. verdadero. falso.

88. Una variable aleatoria es una caracterización cuantitativa de los resultados que constituyen un espacio muestral. verdadero. falso.

89.La regla de conteo se usa con el fin de determinar el número de formas de posible ocurrencia, es especial cuando el número de sucesos posibles es grande. verdadero. falso.

90.El investigador inglés J. Venn elaboró diagramas que permitieran en forma gráfica visualizar mejor el resultado de un experimento. verdadero. falso.

91.En el experimento de lanzar tres dados, el evento en el cual obtenemos tres veces el número 6 es de 1/36. verdadero. falso.

92.En un experimento de lanzar tres monedas, la probabilidad de que todas sean caras es de 5/8 (0.625). verdadero. falso.

93.En una tienda ofrecen dos modelos de automóviles (sedán y camioneta), cada uno de ellos en tres colores diferentes (rojo, blanco y plata) y que funcionan con sistema eléctrico, híbrido y tradicional. El número de arreglos posibles es 18. verdadero. falso.

94.En el experimento del lanzamiento de 3 monedas el número de sucesos posibles es 2 al cubo. verdadero. falso.

95. La probabilidad de que en una familia con tres hijos, dos sean varones y una niña es de 3/8 (0.375). verdadero. falso.

96.En el experimento de lanzar una moneda y un dado, el número de puntos muestrales es 12. verdadero. falso.

97.Experimento: Lanzamiento de dos dados. Espacio muestral: 1, 2, 3, 4, 5, 6 Probabilidad: 1/21. verdadero. falso.

98.En el experimento de lanzar tres monedas, el evento en el cual todos son caras es 1/8. verdadero. falso.

99.Hecho imposible es cuando no existe posibilidad alguna de salir favorecido o sea la probabilidad es de cero. verdadero. falso.

100.Se dice que los sucesos son eventos compuestos, si la ocurrencia o no ocurrencia de un evento en cualquier prueba afecta la probabilidad de otros eventos en otras pruebas, es decir que la probabilidad del segundo suceso depende del primer suceso, el del tercero de lo que haya sucedido en el primero y segundo y así sucesivamente. verdadero. falso.

101.Dos o más eventos son independientes entre sí, cuando la ocurrencia de un evento no está relacionada con la ocurrencia de los otros. verdadero. falso.

102.Se dice que dos sucesos son compatibles o que no son mutuamente excluyentes, cuando la posibilidad de que ocurra un suceso no impide la ocurrencia del otro. verdadero. falso.

103.Los eventos son colectivamente exhaustivos si no es posible obtener otro resultado para un experimento dado, es decir, por lo menos uno de ellos debe ocurrir. verdadero. falso.

104.El número de autos que circulan por una autopista es una variable aleatoria discreta. verdadero. falso.

105.Dos eventos A y B son independientes si P(A I B) = P(A). verdadero. falso.

106.Los sucesos independientes muestran que la ocurrencia de uno afecta a la ocurrencia de otro. verdadero. falso.

107.La relación que puede haber entre dos variables analizadas simultáneamente, se lleva a cabo en distribuciones unidimensionales. verdadero. falso.

108.El método de cuadrados mínimos es el más indicado para calcular el valor de estimar Y en una regresión linea. verdadero. falso.

109.en el nivel de mediación ordinal, se establace un orden que puede ser creciente o decreciente. verdadero. falso.

110.una de las propiedades de la escala de intervalo es que los datos son mutuamente excluyentes. verdadero. falso.

111.una variable cualitativa es un atributo que describe cierta característica de la variable en estudio y es no numérica. verdadero. falso.

112.las variables cuantitativas se pueden diferenciar entre discretas y continuas. v. f.

113.la muestra se puede definir como el conjunto de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés. v. f.

114.una de las diferencias entre estadística descriptiva y estadística inferencial es que en la primera se refiere únicamente a la descripción de las características de un conjunto de datos mientras que la inferencial llega a conclusiones generales a partir del análisis de las características de una muestra. v. f.

115.el nivel de medición de intervalos se caracteriza porque las diferencias iguales en la característica representan diferencias iguales en las mediciones. v. f.

116.el mal uso de las herramientas estadísticas puede dar lugar a variaciones en la realidad estudiada y por ende en las decisiones futuras. v. f.

117.las variables discretas son aquellas que se originan en la medición, por ejemplo la estatura de las personas. v. f.

118.el rango o amplitud de variación significa la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de las observaciones analizadas. v. f.

119.para la recolección de datos que se originen de un sujeto investigado, una de las herramientas adecuadas es la aplicación de una encuesta. v. f.

120.para graficar el polígono de frecuencias, se debe utilizar las marcas de clase correspondientes. v. f.

121.la marca de una clase es el resultado de sumar los límites inferior de la misma clase y luego a ese resultado dividirlo para dos. v. f.

122.en una tabla de distribución de frecuencias, se establecen absolutas y las frecuencias relativas. v. f.

123.la frecuencia relativa se encuentra dividiendo cada una de las frecuencias absolutas para el número total de observaciones. v. f.

124.en una investigación la información sobre el tema a estudiarse, se puede recoger de fuentes previamente publicadas o trabajadas por otros organismos o en publicaciones. v. f.

125.para saber si se debe utilizar o no una tabla y el tipo de tabla a emplearse, se toma como referencia el rango, amplitud de variación o recorrido de la variable. v. f.

126.una serie ordenada de frecuencias se utiliza cuando el rango o recorrido es menor a 15. v. f.

127.la frecuencia absoluta simple se obtiene al dividir el número de observaciones de cada clase para el número total de las mismas. v. f.

128.una serie estadística de frecuencias se compone de dos columnas, en la primera se ubican los valores que toma la variable y en la segunda la frecuencia o el número de veces que se repite el valor. v. f.

129.el rango, recorrido o amplitud de variación, significa el número de intervalos en los que se encuentran distribuidos los datos. v. f.

130.una distribución de frecuencia acumulada "y menor qué", se construye restando las frecuencias de las clases anteriores. v. f.

131.el análisis de la información que se obtiene al realizar una investigación requiere ser presentada de manera adecuada y se lo puede hacer a través de una tabla de datos. v. f.

132.se recomienda que el número de intervalos en una distribución de frecuencias no sea mayor a 20, porque de lo contrario no se cumpliría la función de resumir la información que se presenta. v. f.

133.un gráfico de pastel, es adecuado cuando la variable es cualitativa y el interés es mostrar la proporción de cada una de las categorías en el grupo total. v. f.

134.la frecuencia absoluta, es el número de datos que se incluyen en cada intervalo de clase y la sumatoria de las mismas debe ser igual al número de datos recogidos. v. f.

135.los intervalos de clase constituyen cada uno de los niveles en los cuales se distribuyen los datos observados. v. f.

136.en una serie de datos agrupados a través de intervalos, la marca de clase es el punto medio de los límites inferior y superior. v. f.

137.la amplitud de la clase o intervalo indica el número de niveles en los que se encuentran distribuidos los datos observados. v. f.

138.uno de los principios de la excelencia gráfica que comunica ideas complejas con claridad, precisión y eficiencia. v. f.

139.cuando una tablas de distribución de frecuencias tiene un intervalo abierto, no es posible calcular la media aritmética. v. f.

140.para calcular la media aritmética en una tabla de distribución de frecuencias se requiere trabajar con las marcas de clase y las frecuencias absolutas simples. v. f.

141. en el cálculo del valor mediano de una tabla de distribución de frecuencias, se considera el tamaño o anchura de la clase mediana. v. f.

142. una media poblacional se representa por el signo ¨x (x barra) y una media muestral se representa por u. v. f.

143.el valor modal en un grupo de datos sin organizar, se lo establece solamente por observación directa. v. f.

144.la moda, es aquel valor que se ubica en el centro de cualquier conjunto de observaciones y que por tanto divide en dos partes iguales a este conjunto. v. f.

145.cuando en una tabla de distribución de frecuencias existen intervalos abiertos no es posible calcular el valor modal aunque si se puede calcular el valor de la media aritmética. v. f.

146.cuando se requiere conocer el ritmo de crecimiento promedio anual o por periodos de una variable, se debe utilizar la media geométrica. v. f.

147.el valor resultante al calcular el valor mediano nos indica que es el valor que se encuentra repetido el mayor número de veces del conjunto analizado. v. f.

148.si un conjunto de datos tiene más de dos datos que se repiten el mayor número de veces, entonces ese conjunto se considera como multimodal. v. f.

149. a través de la relación entre las tres medidas de tendencia central la media, mediana y moda se puede identificar la forma en la que se encuentran distribuidos los datos. v. f.

150.un conjunto de datos puede estar distribuido de forma simétrica, asimétrica positiva o asimétrica negativa. v. f.

151. el valor resultante al calcular el valor de la media aritmética, nos dice que es el valor representativo de todo el conjunto de datos analizados. v. f.

152. si en un conjunto de datos el valor de la media aritmética es mayor que el valor de la mediana y moda, la distribución es simétrica. v. f.

153.cuando en un conjunto de datos existen valores extremos, es preferible calcular la mediana en lugar de la media aritmética. v. f.

154.la comparación de los valores resultantes de la media aritmética, la mediana y la moda, permite identificar la forma en la que se encuentran distribuidos los datos. v. f.

155. una distribución de datos simétrica se caracteriza porque el valor de la media aritmética es igual a la mediana y a la moda. v. f.

156. una distribución se considera como asimétrica cuando los valores de la media aritmética, la mediana y la moda son iguales. v. f.

157. una distribución asimétrica, significa que los datos se encuentran ubicados más hacia los valores mayores o más hacia los valores menores. v. f.

158. en una distribución con asimetría positiva, el valor de la media aritmética es menor con respecto a la mediana y a la moda. v. f.

159. se entiende por muestra a todo el conjunto de datos objeto del análisis en la investigación. v. f.

160.la estadística es la ciencia que se origina en la recolección de datos y concluye en el análisis e interpretación de los mismos. v. f.

161. la estadística se constituye en una de las herramientas que todo directivo mantiene para la toma de decisones. v. f.

162. los datos de tipo ordinal son aquellos que obedecen a un orden específico de presentación. v. f.

163. un ejemplo de muestreo, es un análisis bioquímico de sangre en una persona. v. f.

164. el número de autos que se venden cada mes en una concesionaria, es un ejemplo de variable continua. v. f.

165.ejemplos de variable cuantitativa, pueden ser la religión, el género, el lugar de nacimiento. v. f.

166. el parámetro describe las características de todo el conjunto de datos analizado. v. f.

167. la marca de clase se determina con la diferencia entre los límites de cada intervalo. v. f.

168. cuando el rango o recorrido de la variable es mayor a 15, se debe utilizar una serie de frecuencias. v. f.

169. el histograma es un diagrama de barras continuas en el que la base de cada barra representa el intervalo de clase. v. f.

170. la sumatoria de todas las frecuencias absolutas simples, en una tabla de distribución de frecuencias es igual a uno. v. f.

171. un límite real se obtiene a través de la diferencia entre el límite superior y el límite inferior de la misma clase o intervalo. v. f.

172. la sumatoria de las frecuencias relativas simples en una distribución de frecuencias, siempre será igual a 1. v. f.

173. para determinar la frecuencia relativa simple de un intervalo de clase, se divide la frecuencia absoluta del intervalo para el número total de datos. v. f.

174. el polígono de frecuencias es aquella representación gráfica de una tabla de distribución de frecuencias y se construye a través de barras verticales continuas. v. f.

175. al establecer la diferencia entre los límites real superior y real inferior en un intervalo de clase, estamos obteniendo la marca de clase. v. f.

176. el tamaño o anchura de clase puede ser identificado a través de la diferencia entre las frecuencias absolutas simples de intervslod consecutivos. v. f.

177.la frecuencia relativa se relativa se refiere a la sumatoria sucesiva de las frecuencias absolutas que van quedando después de cada límite superior. v. f.

178. cuando los datos recogidos en una investigación no han sido procesados ni organizados, la media aritmética es igual a la sumatoria de todos los datos. v. f.

179. para hallar el valor modal en una distribución de frecuencias con intervalos, se debe utilizar la frecuencia acumulada "menor que" y a través de ésta identificar el intervalo en el que se encuentra dicho valor. v. f.

180.en el intervalo 110-120, el valor de 115, representa frecuencia absoluta simple. v. f.

181. para calcular la media aritmética en una distribución de frecuencias, es necesario trabajar con las marcas de clase. v. f.

182. el valor de la mediana se encuentra afectado por la presencia de valores extremos dentro del conjunto de datos y por ello no es conveniente su uso. v. f.

183. la media geométrica se caracteriza porque su valor siempre es mayor que la media aritmética. v. f.

184. la media aritmética es aconsejable utilizarla para cualquier tipo de datos, inclusive cuando en el conjunto de datos existen valores extremos. v. f.

185. una de las propiedades de la media aritmética indica que su valor es único para cada conjunto de datos analizado. v. f.

186. la media aritmética de un conjunto de datos, es aquel valor que se repite con mayor frecuencia. v. f.

187. el peso o la ponderación que se asigna a un valor, nos indica el grado de importancia que tiene dicho valor dentro del conjunto de observaciones analizadas. v. f.

188. la mediana se constituye en el valor que ocupa la posición de todos los datos y que por lo tanto divide al conjunto en dos partes iguales. v. f.

189. el valor mediando divide en dos partes iguales al conjunto de datos analizado. v. f.

190. en un conjunto de datos, se pueden encontrar varios valores que representan a la mediana y un solo valor modal. v. f.

191. se considera que una distribución es simétrica cuando a cada lado de la media aritmética se encuentra igual número de observaciones. v. f.

192. cuando existen valores extremos en un conjunto de observaciones, la moda se ve afectada y no es conveniente utilizar esta medida para extraer conclusiones válidas sobre el objeto investigado. v. f.

193. el valor de la mediana puede existir o no dentro de un conjunto de datos ya que representa aquel valor que se repite el mayor número de veces. v. f.

194. el resultado del coeficiente de pearson, puede tomar valores entre: a. +3 y -3. b. +1 y -1. c. +2 y -2.

195. la relación descrita entre las medidas es correcta, porque los valores calculados son iguales: a. D1 = P10. b. Q1 = P10. c. D2 = P50.

196. cuando se trabaja con datos muestrales, en el cálculo de la desviación estándar, se debe dividir para: a. N. b. N - 1. c. N +1.

197. la probabilidad que considera el número de veces que ocurre el evento y el número total de observaciones, se denomina probabilidad: a. clásica. b. empírica. c. subjetiva.

198. la regla especial de multiplicación en el cálculo de probabilidades, se expresa como: a. P(A o B) = P(A) + P(B). b. P(A y B) = P(A) P(B). c. P(A o B) = P(A) + P(B) - P(A y B).

199. al lanzar una moneda, el evento de extraer una cara, se encuentra en el conjunto de: a. resultados posibles. b. resultados favorables. c. total de observaciones.

200. cuando no interesa el orden en el que se presentan los objetos seleccionados de un conjunto total, se utiliza: a. permutaciones. b. combinaciones. c. diagrama de árbol.

201. la distribución de probabilidad binoimal, se aplica cuando entre otras características, se cumple que: a. la variable es continua. b. existen dos resultados posibles éxito o fracaso. c. la variable se mide en intervalos de tiempo.

202. una característica de las distribuciones de probabilidad, indica que los resultados son eventos: a. mutuamente excluyentes. b. independientes. c. dependientes.

203. una de las siguientes características, identifica a un evento binomial: a. la distribución de probabilidad es normal. b. se utiliza cuando la variable es continua. c. la probabilidad de éxito se mantiene constante.

204. la distribución de probabilidad hipergeométrica se caracteriza porque los ensayos son: a. dependientes. b. independientes. c. excluyentes.

205. la ley de los eventos improbables, se establece cuando la probabilidad de éxito es: a. grande y n es pequeña. b. muy pequeña y n es grande. c. es pequeña y n también lo es.

206. el área de la curva normal a cada uno de los lados de la media aritmética es: a. 50%. b. 25%. c. 100%.

207. en el nivel de medición nominal, los datos se clasifican en categorías, sin ningún orden específico entre las mismas. v. f.

208. los datos que se originan en la medición de una variable, corresponden a una variable de tipo continuo. v. f.

209. la estadística como ciencia se subdivide en estadística descriptiva y estadística inferencial. v. f.

210. la estadística como ciencia tiene diversas aplicaciones en cada una de las áreas de actividades de las personas. v. f.

211. para encontrar el promedio de porcentajes, razones, índices o tasas de crecimiento, es útil calcular la: a. mediana. b. media ponderada. c. media geométrica.

212. cuál es el peso promedio del siguiente grupo de individuos: Carlos 74kg, Rosario 60kg, Esteban 70kg y Mónica 44kg?. a. 62 kg. b. 65 kg. c. 70 kg.

213. en el nivel nominal de medición, las observaciones acerca de una variable cualitativa sólo se clasifican y cuentan. v. f.

214. las variables cuantitativas, se clasifican en: a. continuas y discretas. b. nominales y ordinales. c. nominales y discretas.

215. con base a los siguientes resultados de medidas de tendencia central, indique en cual de las opciones hay asimetría positiva: a. media aritmética = 68, mediana= 74 y moda= 80. b. media aritmética = 80, mediana= 74 y moda= 68. c. media aritmética = 74, mediana= 74 y moda= 74.

216. para representar gráficamente las frecuencias acumuladas se lo debe hacer a través de una ojiva. v. f.

217. si la distribución de datos es "sesgada a la izquierda", quiere decir que tiene sesgo: a. negativo. b. igual a cero. c. positivo.

218. los conocimientos sobre estadística son exclusivos para las actividades comerciales y de negocios, por ello no se puede utilizar en ninguna otra actividad. v. f.

219. la posición de los equipos de fútbol en el campeonato ecuatoriano, considera el n ivel de medición nominal. v. f.

220. el histograma se construye uniendo mediante segmentos de recta, los puntos medios o marcas de clase. v. f.

221. si los valores de la media aritmética, mediana y moda son iguales se dice que la distribución de datos es: a. sesgada a la izquierda. b. simétrica. c. sesgada a la derecha.

222. el rango o recorrido de las variables continuas, se obtiene a través de: a. la diferencia entre los valores mínimo y máximo de la variable. b. la sumatoria de los valores mínimo y máximo de la variable. c. el cociente entre los valores máximo y mínimo de la variable.

223. los datos que se originan en la mediación de una variable, corresponden a una variable de tipo continuo. v. f.

224. en el nivel de medición nominal, los datos se clasifican en categorías, sin ningún orden específico entre las mismas. v. f.

225. la frecuencia absoluta acumulada menor qué, indica el número de datos que se encuentran por debajo del límite superior de la clase analizada. v. f.

226. si es un conjunto de datos tenemos la presencia de valores extremos, no es conveniente considerar como medida adecuada a la: a. mediana. b. moda. c. media aritmética.

227. Para calcular la moda en una tabla de distribución de frecuencias, se debe considerar la frecuencia: a. absoluta simple. b. absoluta acumulada. c. relativa acumulada.

228. si el rango o recorrido de la variable es mayor o igual a 15, es preferible presentar los datos por medio de una: a. tabla de distribución de frecuencias. b. serie ordenada de frecuencias. c. tabla estadística simple.

230. se tienen 4 observaciones (n=4), cuyos valores son xi: 3, 5, 7 y 9. Indique cuál es el valor de la media aritmética: a. 5. b. 6. c. 7.

230. la suma de las frecuencias absolutas simples en una tabla de distribución de frecuencias, es: a. igual al número de intervalos. b. el número de datos analizados. c. el cien por ciento de intervalos.

231. en el conjunto de datos: 2, 5, 3, 6 y 4; la mediana es: a. 4. b. 3. c. no existe.

233. en la serie de datos: 2, 3, 5, 5, 8, 9, 9 y 9; el valor modal es: a. 2. b. 5. c. 9.

233. la diferencia entre marcas de clase consecutivas en una tabla de distribución de frecuencias, da como resultado el: a. límite real inferior de un intervalo. b. tamaño o anchura de los intervalos. c. límite real superior de un intervalo.

234. en un conjunto de datos, el valor calculado de la mediana siempre se encuentra entre los valores calculados de la media aritmética y la moda. v. f.

236. el valor central de un conjunto de datos, viene a ser representado por la: a. media aritmética. b. mediana. c. moda.

236. una tabla de distribución de frecuencias utiliza intervalos o clases mutuamente excluyentes. v. f.

237. una de las razones para estudiar la estadística es: a. saber qué significa una variable matemática y para qué se utiliza. b. tener criterio para la toma de decisiones en función de los datos analizados. c. conocer qué es la media, mediana y la moda.

239. la frecuencia acumulada "menor qué", muestra el número de datos que se encuentran: a. debajo de un determinado valor. b. sobre un determinado valor. c. en un determinado valor.

239. el rango recorrido de una variable discreta nos muestra: a. la diferencia entre los valores extremos de la variable. b. el número de puestos que recorre la variable. c. la distancia media entre los valores extremos.

240.La medida que nos indica que las tres cuartas partes de las observaciones, se encuentran bajo ese valor y que la cuarta parte restante se encuentra sobre aquel valor, es el: a. D3. b. Q3. c. P3.

241. La medida de dispersión que permite conocer que el 25% de las observaciones son menores que él y que el 75% de las observaciones se encuentran sobre el mismo, se denomina: a. Q1. b. P1. c. D1.

242. Cuando nos referimos al proceso que induce a que ocurra una y sólo una de varias posibles observaciones, estamos definiendo un: a. evento. b. resultado. c. experimento.

243. Para el cálculo de la probabilidad binomial se utilizan: a. permutaciones. b. combinaciones. c. cuartiles.

244. . En la distribución de probabilidad de Poisson, la media y la varianza se calculan con la misma fórmula, que dice: a. n*π. b. n+π. c. n/π.

245. En una tabla de distribución de probabilidades, se considera el concepto de frecuencia. a. absoluta simple. b. relativa simple. c. absoluta acumulada.

246. Se considera como una buena aproximación de la distribución normal a la binomial cuando, nπ y n(1 – π) son por lo menos: a. 5. b.1. c. 10.

247.La media aritmética es la única medida de tendencia central donde la suma de las desviaciones de cada valor respecto de la media es siempre igual a: a. cero. b. uno. c. dos.

248. En una distribución de frecuencias con un intervalo de clase abierto, se puede calcular la: a. moda y la mediana pero no la media aritmética. b. media aritmética y la moda pero no la mediana. c. media aritmética y la mediana pero no.

249. Dentro de la estadística, el término población indica que se analiza: a. casi todos los sujetos u objetos de un fenómeno o evento. b. una pequeña parte de todos los sujetos u objetos. c. todos los sujetos u objetos son considerados.

250. Un ejemplo de variable nominal es: a. el sexo de una persona. b. la estatura de una persona. c. el puntaje alcanzado en un examen.

251. La estadística inferencial es aquella parte de la ciencia estadística que describe los datos sin ningún arreglo previo. v. f.

252. Entre las propiedades de las frecuencias relativas, se tienen que: a. son siempre valores fraccionarios. b. la suma de las frecuencias relativas es igual a 0. c. el último valor de las frecuencias relativas acumuladas es igual a n.

253. Para calcular la mediana en una tabla de distribución de frecuencias, se debe considerar la frecuencia: a. relativa simple. b. absoluta acumulada. c. relativa acumulada.

254. Para determinar la posición del valor mediano en un conjunto de datos no agrupados primero se debe: a. contar el número de datos. b. ordenar los datos. c. aplicar la ecuación (n+1)/2.

255. La muestra es una parte de la población y a partir de su análisis se puede llegar a conclusiones sobre esta población. v. f.

256. Un ejemplo de estadístico es el ingreso medio obtenido del análisis de una muestra de los trabajadores de una ciudad. v. f.

257. La representación gráfica de una distribución de frecuencias mediante barras verticales se denomina polígono de frecuencias. v. f.

258. Para calcular la media aritmética se deben considerar todos los datos y por ello es muy sensible a la presencia de valores extremos. v. f.

259. Para calcular la mediana en un conjunto de datos, se debe sumar los valores y dividirlo para el número total de datos observados. v. f.

260. Las variables continuas, son aquellas que se originan en el conteo o la enumeración. v. f.

261. El nivel de medición de intervalo es el nivel inmediato superior, que incluye todas las características del nivel ordinal, pero además, la diferencia entre valores constituye una magnitud constante. v. f.

262. La media geométrica es una de las medidas de tendencia central que permite calcular el promedio de crecimiento anual de una variable. v. f.

263. Una de las características de la media aritmética es que la suma de las diferencias entre cada uno de los valores y la media aritmética de dicho conjunto siempre es igual a 1 o 100%. v. f.

264. La variable discreta es aquel tipo de variable que puede asumir solo ciertos valores y se originan en la enumeración. v. f.

265. Para el cálculo de la mediana, se toma en cuenta: a. los valores extremos. b. la posición de los valores. c. todos los valores analizados.

266. Al construir una tabla de distribución de frecuencias, se sugiere que el número de intervalos de clase sea: a. menor que 5 y mayor que 20. b. menor o igual a 5 pero mayor o igual que 20. c. mayor o igual a 5 pero menor o igual.

267.Cuando se refiere a aquel valor que se encuentra ocupando la posición central dentro del conjunto de datos, se trata de la: a. mediana. b. moda. c. media aritmética.

268. Una de las razones que justifica el estudio de la estadística es que permite tomar decisiones que afectan a la vida diaria. v. f.

269. Cuando se realiza un censo, se toma una muestra de la población y allí se aplica la estadística inferencial. v. f.

270. Cuando una tabla de distribución de frecuencias tiene un intervalo abierto, no es posible calcular la media aritmética. v. f.

271. El tamaño o anchura de un intervalo de clase, se obtiene al sumar los valores de los límites inferior y superior. v. f.

272. En el nivel de medición ordinal, se establece un orden que puede ser creciente o decreciente. v. f.

273. El número de niños atendidos en los principales hospitales de un territorio es 50, 100, 74, 61, 112, 100 y 85. La mediana de éstas variables, es: a. 85. b. 100. c. 61.

274. La semisuma de los límites inferior y superior de un intervalo de clase, se denomina: a. límite real superior. b.marca de clase. c. frecuencia relativa.

275. El estadístico es una medida descriptiva de la población de todas las observaciones de interés para el investigador. v. f.

276. Tanto en el nivel de medición ordinal como en el de razón, una de las propiedades indica que las categorías de datos son mutuamente excluyentes y exhaustivas. v. f.

277. Se conoce como parámetro a aquel elemento que describe una muestra y sirve como una estimación del estadístico poblacional. v. f.

278. Un dato cualitativo o atributo, puede a su vez diferenciarse entre discreto y continuo. v. f.

279. Para construir un polígono de frecuencias se debe utilizar la marca de clase y la frecuencia observada en cada intervalo. v. f.

280.El primer paso para elaborar una distribución de frecuencias es establecer los límites de cada clase. v. f.

281. Cuando el rango, amplitud de variación o recorrido de la variable es mayor que 15, debe emplearse una tabla de intervalos o distribución de frecuencias. v. f.

282. La marca de clase se obtiene luego de sumar los valores de los límites de clase y dividir ese resultado para 2. v. f.

283. La frecuencia absoluta en un arreglo de datos, viene a ser la cantidad de observaciones que se ubican en cada uno de los intervalos o clases en los que se encuentra distribuida una variable. v. f.

284.Es recomendable que una distribución de frecuencias tenga más de cinco pero menos de veinte intervalos de clase. v. f.

285. El ancho de clase puede ser identificado a través de la diferencia entre las marcas de clase consecutivas. v. f.

286. Si el conjunto de datos contiene 60 observaciones, según la condición 2k ≥ n, el número de intervalos a construir será 6. v. f.

287. Una tabla de frecuencias debería tener entre 5 y 20 intervalos de clase, porque menos de cinco no revelarían mayores detalles de los datos. v. f.

288. La frecuencia relativa de una clase, muestra el número de datos contenido en dicha clase o intervalo. v. f.

289.Una distribución de frecuencias, se constituye en una forma de resumir información estadística cuando ésta es abundante, a través de distintos niveles o intervalos de clase. v. f.

290.La frecuencia relativa se refiere a la suma sucesiva de las frecuencias absolutas que van quedando después de cada límite superior. v. f.

291. Las distribuciones de frecuencia pueden tener el mismo ancho de intervalo de clase o pueden ser diferentes. v. f.

292. La media geométrica es una medida útil para calcular índices de crecimiento o tasas de crecimiento promedio de una determinada variable, como por ejemplo la población de un lugar. v. f.

293. Para calcular la media aritmética en una tabla de frecuencias se requiere trabajar con las marcas de clase y las frecuencias absolutas simples. v. f.

294. La media aritmética ponderada, es una medida que permite determinar el valor característico de un conjunto de datos en los que a cada valor está asociado un valor que determina el peso o importancia. v. f.

295. Podemos utilizar la media ponderada como una medida de tendencia central cuando a cada uno de los datos que conforman el conjunto de observaciones se les ha establecido un determinado peso o importancia. v. f.

296. A través de las tres medidas de tendencia central la media, mediana y moda se puede identificar la forma en la que se encuentran distribuidos los datos. v. f.

297. El valor mediano de un conjunto de datos, significa que por debajo del mismo y sobre él se encuentran la mitad de las observaciones. v. f.

298. Una distribución de datos puede ser simétrica, asimétrica positiva o asimétrica negativa. v. f.

299. La mediana se constituye en el valor que ocupa la posición central de todos los datos y que por lo tanto divide al conjunto en dos partes iguales. v. f.

300.La media aritmética como una medida de tendencia central, es aquella que representa a un conjunto de datos y además la que contiene características válidas sobre el mismo. v. f.

301. Si la distribución es simétrica, entonces no debe utilizarse la media para representar a los datos. v. f.

302. La asimetría negativa de una distribución se observa cuando la media es mayor a la mediana y a la moda. v. f.

303. En un conjunto de datos, se pueden tener un solo valor de la media y la mediana pero varios o ningún valor modal. v. f.

304. El valor de la mediana se puede determinar para cualquier tipo de datos, excepto aquello nominales. v. f.