GALAN 1.2. E

1. Indica cuál de los siguientes no es un objetivo de la estadística descriptiva respecto a la información recogida: a. Ordenar. b. Describir. c. Fragmentar. d. Sintetizar.

2. Los cuartiles dividen la distribución en: a. Intervalos iguales. b. Cuatro partes iguales. c. Diez partes iguales. d. Cien partes iguales.

3. Los intervalos se utilizan para estudiar variables: a. Cualitativas. b. Cuantitativas discretas. c. Cuantitativas continuas. d. Todas las opciones anteriores son correctas.

4. Si el coeficiente de asimetría de Fisher es g1 = 0, entonces la distribución es: a. Simétrica. b. Asimetría positiva. c. Simétrica impar. d. Simétrica par.

5. Calcula la mediana del siguiente conjunto de datos: Hermanos 0 1 2 3 4 Familias 18 20 20 10 12. a. 1. b. 2. c. 3. d. 4.

6. La observación de una variable estadística bidimensional (X, Y) comporta la representación de los puntos obtenidos en un: a. Diagrama de concentración. b. Diagrama de barras. c. Diagrama de líneas. d. Diagrama de dispersión.

7. La fórmula corresponde al: a. Coeficiente de correlación. b. Coeficiente de regresión. c. Coeficiente de determinación. d. Coeficiente de curtosis.

8. El coeficiente de determinación es: a. Mayor que 1. b. La raíz cuadrada del coeficiente de correlación. c. El cuadrado del coeficiente de correlación. d. Negativo.

9. Si el coeficiente de correlación tiene como resultado 6, entonces: a. Existe un alto grado de correlación directa. b. Existe un alto grado de correlación inversa. c. El coeficiente de correlación no puede ser negativo. d. El coeficiente de correlación tiene que estar entre −1 y 1.

10. Si la covarianza en cierto ejercicio da como resultado −2, indica que: a. Existe una relación lineal directa o positiva entre X e Y, lo que significa que las dos variables crecen o decrecen a la vez. b. Existe una relación lineal inversa o negativa entre X e Y, lo que significa que cuando una variable crece, la otra tenderá a decrecer. c. No hay relación lineal entre las variables X e Y. d. Existe una relación leve entre X e Y que crecerá con el tiempo.

11. Valores que permiten conocer las fluctuaciones de los valores de una variable o grupo de variables a lo largo del tiempo. a. Números flujos. b. Números índices. c. Números variables. d. Números racionales.

12. Consiste en eliminar el efecto de los precios que puede existir en la variación total de una magnitud: a. Enlazar. b. Fraccionar. c. Deflactar. d. Devengar.

13. La fórmula corresponde a la: a. Tasa media acumulativa. b. Media agregativa simple. c. Cantidad índice de Laspeyres. d. Base de índices simples.

14. Calcula S2016, 2015 dada la siguiente tabla: a. 100. b. 97,5. c. 100,8. d. 101,8.

15. Dada la siguiente tabla, calcula B2017, 2015: a. 100. b. 103. c. 105. d. 107.

16. Dados dos sucesos A y B, diremos que son disjuntos o incompatibles si: a. Su unión es 0. b. Su unión es el total. c. Su intersección es 0. d. Su intersección es el total.

17. La probabilidad de un suceso: a. Puede ser cualquier número real. b. Está entre 0 y 1 (ambos incluidos). c. Puede ser cualquier número positivo. d. Está entre 0 y 1 (sin incluir ninguno de los dos).

18. Matemático francés que define la probabilidad de un suceso como el cociente entre el número de casos favorables y el número total de casos, siempre que todos sean igualmente posibles: a. Gauss. b. Bayes. c. Laplace. d. Pascal.

19. Un caza dispara tres misiles sobre un objetivo militar. La probabilidad de que un misil dé en el blanco es 0,70, independientemente del resto. Halla la probabilidad de que al menos uno de los misiles alcance el objetivo: a. 0,75. b. 0,95. c. 0,9627. d. 0,973.

20. Calcula la probabilidad de que salgan dos caras en el experimento aleatorio de lanzar tres monedas y anotar el resultado: a. 0,67. b. 0,25. c. 0,375. d. 0,5.

21. Nombre del teorema que establece que, a la hora de realizar un experimento en el que se suman los efectos de un conjunto de causas que tienden a infinito, la variable resultante sigue una distribución normal. a. Teorema central del límite. b. Teorema de Bayes. c. Teorema normal. d. Teorema de la distribución infinita.

22. En una distribución normal reducida: a. La media es 1, y la desviación típica, 0. b. La media es 0, y la desviación típica, 1. c. La media es μ, y la desviación típica, 0. d. La media es μ, y la desviación típica, 1.

23. La representación gráfica de la distribución normal es conocida como: a. Triángulo de Pascal. b. Campana de Gauss. c. Binomio de Newton. d. Regla de Laplace.

24. Dada una distribución normal X~N(4, 2), la probabilidad de P(X > 6) coincide con la de: a. P(Z > 2). b. P(Z > 1). c. P(Z > 0,5). d. P(Z > 0,25).

25. Los salarios mensuales de los recién graduados que acceden a su primer empleo se distribuyen, según una ley normal, de media, 1300 €, y desviación típica, 600 €. Calcula la probabilidad de graduados que cobran más de 2200 € al mes. a. P(Z > 2). b. P(Z > 0,5). c. P(Z > 1). d. P(Z > 1,5).

26. La distribución exponencial es una distribución: a. Cualitativa. b. Discreta. c. Continua. d. Divergente.

27. Indica cuál de las siguientes no es una distribución continua: a. Bernoulli. b. Uniforme. c. Gamma. d. Chi-cuadrado.

28. La media de una distribución gamma γ(a, r) es: a. m = r · a. b. m = r/a. c. m = r. d. m = a/r.

29. La probabilidad de que un tornillo de determinada marca sea defectuoso es igual a 0,04. Se asume independencia entre todos los tornillos. Si se venden 80 tornillos, calcula la probabilidad de que exactamente dos sean defectuosos. a. 0,1639. b. 0,1846. c. 0,2087. d. 0,2223.

30. La probabilidad de que un saltador de triple salto cometa algún nulo en el salto es de 0,25 para cada salto. Hallar la probabilidad de que no cometa un nulo en cinco saltos. a. b. c. d.

1. ¿Qué afirmación describe mejor la función de densidad de una distribución uniforme?. a. Tiene forma de escalera. b. Es una línea recta horizontal. c. Es una curva que crece exponencialmente. d. Es una curva con forma de campana.

2. ¿Qué es una variable estadística bidimensional?. a. Aquella que se representa en un gráfico de dispersión. b. Aquella que mide dos características de un individuo a la vez. c. Aquella que solo puede tomar dos valores. d. Aquella que se estudia a través de una tabla de contingencia.

3. ¿Qué distribución se utiliza para modelar el número de sucesos raros que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio determinado?. a. Distribución normal. b. Distribución binomial. c. Distribución exponencial. d. Distribución de Poisson.

4. ¿Qué diferencia hay entre un índice complejo ponderado y uno sin ponderar?. a. No hay ninguna diferencia, ambos índices miden lo mismo. b. El índice ponderado se calcula con medias aritméticas, mientras que el no ponderado se calcula con medias geométricas. c. El índice ponderado tiene en cuenta la importancia relativa de cada variable, mientras que el no ponderado no lo hace. d. El índice ponderado solo se puede aplicar a precios, mientras que el no ponderado solo se puede aplicar a cantidades.

5. ¿Qué mide la covarianza entre dos variables?. a. El grado de relación lineal entre las dos variables. b. La independencia entre las dos variables. c. La distribución de frecuencias de cada variable. d. La variación conjunta de las dos variables.

6. El Teorema Central del Límite establece que: a. La varianza de la muestra siempre es igual a la varianza de la población. b. La suma de variables aleatorias independientes siempre sigue una distribución normal. c. La media muestral de cualquier distribución se aproxima a una normal al aumentar el tamaño de la muestra. d. La distribución normal solo se aplica a muestras grandes.

7. ¿Qué función nos permite calcular la probabilidad de una distribución normal general a partir de la tabla de la normal reducida?. a. Función característica. b. Función de distribución. c. Función generatriz de momentos. d. Función de densidad.

8. La distribución de Bernoulli se utiliza para modelar experimentos con: a. Tres resultados posibles. b. Un número infinito de resultados posibles. c. Dos resultados posibles. d. Resultados que varían continuamente.

9. ¿Qué es un número índice?. a. Un porcentaje que representa la variación de un precio respecto a un año base. b. Un valor que indica el crecimiento de una variable a lo largo del tiempo. c. Una medida estadística que compara una magnitud económica en dos situaciones distintas. d. Todas las anteriores.

10. ¿Qué es un experimento aleatorio?. a. Un experimento que solo puede tener dos resultados posibles. b. Un experimento cuyo resultado es desconocido y puede variar. c. Un experimento que siempre da el mismo resultado. d. Un experimento que requiere un análisis estadístico complejo.

11. La distribución normal reducida se caracteriza por: a. Media = 0, Varianza = 0. b. Media = 1, Varianza = 1. c. Media = 1, Desviación típica = 0. d. Media = 0, Desviación típica = 1.

12. ¿Qué es la frecuencia relativa de un valor?. a. El número de veces que aparece ese valor dividido por el total de observaciones. b. El número de veces que aparece ese valor multiplicado por el total de observaciones. c. El número de veces que aparece ese valor. d. El porcentaje de veces que aparece ese valor.

13. ¿Qué es la probabilidad condicionada?. a. La probabilidad de que un suceso ocurra en un experimento aleatorio. b. La probabilidad de que ocurra un suceso dado que ya ha ocurrido otro suceso. c. La probabilidad de que un suceso no ocurra. d. La probabilidad de que dos sucesos ocurran al mismo tiempo.

14. ¿Cuál de las siguientes NO es una razón por la que la distribución normal es importante?. a. Modela un gran número de fenómenos reales. b. Las variables causadas por muchos efectos pequeños tienden a la normalidad. c. Es la única distribución que puede representar datos económicos. d. Muchas distribuciones se aproximan a la normal bajo ciertas condiciones.

15. ¿Qué es una distribución condicionada de frecuencias?. a. La distribución conjunta de las dos variables. b. La distribución de una variable para un valor fijo de la otra variable. c. La distribución marginal de una de las variables. d. La distribución de una variable sin tener en cuenta la otra.

16. ¿Qué es un histograma?. a. Un gráfico de sectores que representa frecuencias de variables cuantitativas. b. Un gráfico de líneas que representa la evolución de una variable a lo largo del tiempo. c. Un gráfico de barras que representa frecuencias de variables cualitativas. d. Un gráfico de barras que representa frecuencias de variables cuantitativas continuas.

17. ¿Cuál de las siguientes describe mejor la probabilidad de un suceso?. a. Una medida de la incertidumbre asociada a un experimento. b. El promedio de los resultados de un experimento. c. Un valor numérico entre 0 y 1 que indica la posibilidad de que ocurra el suceso. d. El número de veces que ocurre un suceso en un experimento.

18. ¿Cuál de las siguientes NO es una propiedad de los números índices simples?. a. Facilitan la comparación de magnitudes en diferentes periodos. b. Siempre toman el valor 100 en el periodo base. c. Son independientes de las unidades de medida de las variables. d. Permiten conocer las fluctuaciones de una variable a lo largo del tiempo.

19. ¿Qué es la mediana de un conjunto de datos?. a. El valor central cuando los datos están ordenados de menor a mayor. b. La media aritmética de los datos. c. El valor que más se repite. d. La diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo.

20. ¿Qué es una variable estadística cualitativa?. a. Aquella que solo puede tomar dos valores. b. Aquella que se representa en un histograma. c. Aquella que se puede medir numéricamente. d. Aquella cuyos valores son categorías o atributos.

21. ¿Qué mide la desviación típica?. a. El grado de asimetría de una distribución. b. El grado de apuntamiento de una distribución. c. El grado de dispersión de los datos alrededor de la media. d. La diferencia entre la media y la mediana.

22. ¿Para qué se utiliza la deflación de series económicas?. a. Para comparar magnitudes económicas en diferentes unidades de medida. b. Para eliminar el efecto de la inflación en las series de valores. c. Para todas las anteriores. d. Para calcular la tasa de crecimiento real de una variable.

23. Si una variable aleatoria X se distribuye normalmente, ¿qué ocurre si la multiplicamos por una constante y le sumamos otra constante?. a. La variable resultante ya no es normal. b. La variable resultante sigue una distribución uniforme. c. La variable resultante sigue una distribución normal con la misma media y varianza. d. La variable resultante sigue una distribución normal con diferente media y varianza.

24. ¿Cuándo se dice que dos variables son independientes?. a. Cuando la covarianza entre las dos variables es cero. b. Cuando sus distribuciones condicionadas son iguales entre sí y a la marginal. c. Cuando sus distribuciones marginales son iguales. d. Cuando el coeficiente de correlación es igual a uno.

25. ¿Qué es el espacio muestral en un experimento aleatorio?. a. Un subconjunto de resultados posibles del experimento. b. El número de veces que se repite el experimento. c. La probabilidad de que ocurra un resultado específico. d. El conjunto de todos los resultados posibles del experimento.

26. ¿Cuál es la diferencia entre una variable aleatoria discreta y una continua?. a. Una variable discreta se utiliza para modelar experimentos con resultados finitos, mientras que una continua se utiliza para modelar experimentos con resultados infinitos. b. Una variable discreta puede tomar cualquier valor, mientras que una continua solo puede tomar valores enteros. c. No hay diferencia entre una variable aleatoria discreta y una continua. d. Una variable continua puede tomar cualquier valor, mientras que una discreta solo puede tomar valores específicos.

27. ¿Qué son las distribuciones marginales de frecuencias?. a. Las frecuencias conjuntas de las dos variables. b. Las distribuciones de una variable condicionada a un valor de la otra. c. Las frecuencias relativas de las dos variables. d. Las distribuciones de cada una de las variables por separado.

28. ¿Qué es el efecto multiplicativo de los índices simples?. a. La capacidad de un índice para reflejar la variación de varias variables a la vez. b. La forma de calcular la tasa de crecimiento medio de una variable. c. La técnica para deflactar series económicas. d. La propiedad que permite encadenar índices de diferentes periodos.

29. ¿Qué distribución se utiliza para modelar el tiempo de espera hasta que ocurre un evento?. a. Distribución uniforme. b. Distribución normal. c. Distribución exponencial. d. Distribución de Poisson.

30. ¿Cuál de las siguientes NO es una distribución discreta de probabilidad?. a. Binomial. b. Bernoulli. c. Exponencial. d. Poisson.