Herramientas Matemáticas III - Estadistica P2 (resagadas)

EN EL HOSPITAL DE CLÍNICAS REALIZAN UN PROCESO DE REVISIÓN DE STOCK DE VACUNAS ANTI GRIPALES PARA AFRONTAR EL NUEVO PERÍODO INVERNAL. POCO ANTES DE FINALIZAR EL RECUENTO, LE SOLICITARON CON URGENCIA, DESDE LA FARMACIA DEL HOSPITAL, 100 VACUNAS. SE DECIDE ENVIAR LAS 100 VACUNAS TOMADAS AL AZAR Y QUE LA FARMACIA VERIFIQUE EL VENCIMIENTO DE LAS MISMAS. SUPONIENDO QUE EL 8% DE LAS VACUNAS QUE EL HOSPITAL TIENE EN STOCK ESTÁN VENCIDAS, ¿Cuál ES LA PROBABILIDAD DE QUE EN LA MUESTRA DE 100 VACUNAS TOMADAS AL AZAR, HAYA COMO MÁXIMO 90 EN BUEN ESTADO?. P (x ≤ 90) = 0,2296. P (x ≤ 08) = 0,0233. P (f ≤) = 0,2296.

LAS CONDICIONES QUE DEBEN DARSE PARA QUE UNA DISTRIBUCIÓN BINOMIAL PUEDA CALCULARSE POR APROXIMACIÓN CON LA NORMAL, SON: n.p ≥ 5 y n.q ≥ 5 siendo q = 1 – p. n.p ≥ 5 y n.q ≥ 5 siendo q = p - 1. n.q ≥ 5 y n.p ≥ 5 siendo q = 1 – p.

Cuál es la probabilidad de ocurrencia en una distribución Poisson siendo lambda=2.5, X=0?. 0.0821. 0.0098. 0.9921. 0.0081.

Cuáles son los parámetros necesarios para calcular la probabilidad de una distribución hípergeométrica? Seleccione 3 respuestas correctas. N, n, k. N, n, x. N, x, k.

Cuando todas las muestras se pueden extraer con la misma probabilidad de ocurrencia estamos hablando de muestreo estratificado: VERDADERO. FALSO.

• El error muestral estándar para la media puede ser negativo para indicar que el intervalo de confiabilidad posee dos extremos. VERDADERO. FALSO.

• El nivel de confianza. Es la probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza. Es la probabilidad de que la confianza a estimar se encuentre en el parámetro.

• El teorema de limite central se puede aplicar cuando la muestra pertenece una variable aleatoria cuyo es siempre un valor constante. VERDADERO. FALSO.

• Elija la respuesta correcta, la distribución binominal maneja variables continuas. VERDADERO. FALSO.

• Elija la respuesta. En la distribución normal se manejan variables continuas. VERDADERO. FALSO.

• La expresión para el límite superior de estimación para la media poblacional es. X + Z a/√n. X - Z a/√n.

• Las variables aleatorias continuas siempre toman valores enteros. VERDADERO. FALSO.

• Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z=1.95, o=14 y E=2. 186. 144. 132. 168.

• Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z=1.96, o=30 y E=5. 138. 164. 112. 183.

• Se desea estimar intervalarmente con el 95% de confianza la media de una población. Se sabe que el desvió es 2. Se toma una muestra de tamaño 35 resultando una media de 7. La estimación intervalar es: µ ∈ [6,34; 7,66]. µ ∈ [4.32; 7,24]. µ ∈ [2.34; 7,24].

• Se ha obtenido una muestra de 25 alumnos de una Facultad para estimar la calificación media de los expedientes de los alumnos en la facultad. Se sabe por otros cursos que la desviación típica de las puntuaciones en dicha facultad es de 2.01 puntos. La media de la muestra fue de 4.9. un intervalo de confianza al 99% para la media es: (3.86, 5.94). (5.94, 3.86). (3.86, 7.22).

• Se ha obtenido una muestra de 25 alumnos de una Facultad para estimar la calificación media de los expedientes de los alumnos en la Facultad. Se sabe por otros cursos que la desviación típica de las puntuaciones en dicha facultad es de 2.01 puntos, La media de la muestra fue de 4.9. Un intervalo de confianza al 90% para la media es: (4.24; 5,56). (5.56, 4.24). (4.24, 8.33).

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.2, q=0.8 y n=18?. 0.0942. 0.6354.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?5, q=0.5 y n=5. 0.2236. 0.3542.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿cuál es el error muestral estándar si p=0.35 y n=50?. 0.087. 0.008.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?1, q= 0.9 y n=4?. 0.15. 0.17.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?1, q=0.9 y n=7?. 0.1133. 0.3131.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0.7 y n=23?. 0.0955. 0.0595.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.5 y n=28?. 0.0944. 0.0490.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.2, q=0,8 y n=2?. 0.2828. 0.2827.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0,3, q=0?7 y n=13?. 0.127. 0.271.

• Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0,85 y n=17?. 0.0866. 0.0686.

• Según el concepto de error muestral estándar, cual es el error muestral estándar si p=0.2 y n=28. 0.0755. 0.7575.

• Según el concepto de error muestral estándar, cual es el error muestral estándar si p=0.9 y n=40. 0.047. 0.057.

• Según el concepto de error muestral estándar, cual es el error muestral estándar si q=0.55 y n=17. 0.1205. 0.2357.

• Según el concepto de error muestral estándar, cual es el error muestral estándar si p=0.7 q=0.3 y n=3. 0.2605. 0.2506.

• Según el concepto de error muestral estándar. ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0,1 y n=5?. 0.1341. 0.2312.

• Seleccione la respuesta correcta. Siendo una distribución de probabilidad normal. ¿Cuál es Z si μ=7, σ=2 y x=9. 1. 0. -1. -0.

• Si el 0,5% de las palabras de las novelas escritas por una editorial en cierto taller tiene escritura defectuosa, la varianza de las palabras con escritura defectuosa, en una novela de 40.000 palabras es: 200. 150. 400. 500.

• Si el 2% de los libros encuadernados en cierto taller tiene encuadernación defectuosa, obtener la probabilidad de que 5 de 400 libros encuadernados en este taller tengan encuadernaciones defectuosas. 0.092. 0.029. 0.009. 0.0202.

• Si el 2% de los libros encuadernados en cierto taller tiene encuadernación defectuosa, el valor esperado de libros defectuosos, en un grupo de 400 libros encuadernados es: 8. 6. 2. 1.

• Si el tamaño de la muestra es grande, podemos aplicar el teorema del Limite central a la distribución de muestreo de la varianza. FALSO. VERDADERO.

• Si ganamos $6 cuando de un dado cae en 1 o 2 y perdemos $3 cuando cae 3,4,5 o 6, la esperanza matemática. 0. 1. 2.

• Si se sabe que la dureza Rockwell de pernos de cierto tipo tiene un valor medio de 50 y desviación estándar de 1,5. Si la distribución de la dureza es normal, ¿Cuál es la probabilidad de que la dureza muestral media para una muestra aleatoria de 9 pernos sea por lo menos 52. 0. 1. 2. 5.

• Si tenemos una población de 100 individuos y queremos seleccionar una muestra de 20, actuaríamos de la siguiente forma: Numeramos los elementos o personas. Tenemos que elegir un elemento de cada 100/20=5(coeficiente de elevación). Elegimos al azar un elemento o persona entre los 5 primeros. Supongamos que elegimos el número 2. Posteriormente seleccionamos un elemento cada 5, es decir, 2+5=7,7+5=12, etc. El ultimo sería el elemento número ¿A qué tipo de muestreo hace referencia?. Muestreo Sistemático. Muestreo Global. Muestreo Aleatorio.

• Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, ¿cuáles son las probabilidades de que reciba 4 cheques sin fondo en un dia dado?. 0.1339. 0.3913. 0.1313.

• Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, sea x la variable aleatoria, numero de cheques recibidos en dos días consecutivos. 12. 10. 8. 0.

• Si una variable aleatoria X se distribuye Binomial con n=50 y p=0.3 entonces se puede aproximar a una variable aleatoria que se distribuye. Normal con media 15 y varianza 10.5. Normal con media 50 y varianza 15.

• Si X es una variable aleatoria binominal con parámetros n y p entonces. Elegir las 4 correctas. Los n sucesos son independientes entre sí. p=1-q. El valor esperado es n. p. La varianza es n. p. q. Los n sucesos son dependientes entre sí.

• Si X es una variable aleatoria cuya función de densidad de probabilidad es f(-1)=1/4, y f(1)=x tal que el valor esperado de X es 1. 3/4. 1/2. 1/4.

• Si X es una variable aleatoria cuya función de densidad de probabilidad es f(-1)=1/4,f(x)=0 y f(1)=x/2 tal que el valor esperado de X es 0, entonces x es: 1/2 o 0.5. 1/4 o 2.5. 3/4 o 7.5.

• Si X es una variable aleatoria cuya función de densidad de probabilidad es f (1) =1/4,f(2)=1/4 y f(3)=1/2, entonces el valor esperado de x es: 1/4+2/4+3/2. 2/4+1/2+3/2.

• Si X es una variable Aleatoria que se distribuye hipergeométrica entonces modela una situación donde: 2 correctas: En la población hay dos tipos bien distinguidos: tipo 1 y tipo 2. Se elige una muestra de objetos al azar. En la población hay dos tipos bien distinguidos: tipo 0 y tipo 1. Se elige una poblacion de objetos al azar.

• Si X es una variable aleatoria que se distribuye normal con media 1 y varianza 2 entonces. El grafico de la función de densidad de probabilidad, es simétrico respecto de la recta x=1. El grafico de la función de densidad de diferencia, es asimétrico respecto de la recta x=1.

• Si X es una variable aleatoria que se distribuye normal con parámetros y sigma entonces. Elegir las tres (3) opciones correctas. La función de densidad de probabilidades es simétrica respecto a la media (u). La función de densidad de probabilidades tiene forma de campana. La media y la moda coinciden. La media y el tamaño coinciden.

• Si X es una variable aleatoria que se distribuye Poisson con parámetro Lambda, entonces: elegir las 4 opciones correctas. El valor esperado de x es lambda. La varianza es lambda. La variable es Discreta. El dominio de la función de densidad de probabilidad es el conjunto de los números naturales incluyendo el cero. La media es igual a la variable.

• Si X es una variable aleatoria, entonces su varianza nunca es nula. VERDADERO. FALSO.

• Si Z se distribuye normal (0,1), entonces el intervalo de confianza entorno de 0 al nivel de confianza es un intervalo (-z, z), donde z cumple: P [(-z, z)]= 1-alpha. P [(-z, z)]= 0-alpha.

• Si Z se distribuye normal (0,1), entonces el intervalo de confianza entorno de 0 al 80% es: (-1.28, 1.28). (-2.21, 2.21).

• Si Z se distribuye normal estándar entonces un intervalo de confianza para la media, al 90% de confiabilidad (- 1.645, 1.645). (-1.645, 1.645). (-1423, 1.423).

• Siendo 3 el desvío estándar de una distribución binomial, ¿cuál es su varianza?. 9. 6. 4. 1.

• Siendo 9 el desvió estándar de una distribución binominal, ¿cuál es su varianza?. 81. 18. 9. 12.

• Siendo 9 la varianza de una distribución binomial ¿Cuál es su desviación estándar?. 3. 6. 9. 12.

• Siendo el valor de la desviación estándar 6, ¿Cuál sería la varianza?. 36. 63. 34. 43.

• Siendo el valor de la desviación estándar 8 ¿Cuál ser la varianza?. 64. 44. 66. 31.

• Siendo el valor de la varianza 16, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 4. 2. 1. 6.

• Siendo el valor de la varianza 25 ¿Cuál sería la desviación estándar?. 5. 4. 3. 2.

• Siendo el valor de la varianza 4, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 2. 23. 1. 5.

• Siendo el valor de la varianza 9, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 3. 6. 9. 10.

• Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población, esta variable solo posee valores de 1-1. En una muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1,1,-1,-1,-1,1,-1,-1,-1,1 una estimación puntual para la media de esta distribución es: 2/10. 2/1. 2/4.

• Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. En una muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1. Una estimación puntual para el rango en esta distribución es. 2. 4. 6.

• Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. En una muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1. Esa estimación puntual para el rango en esta distribución es: 1. 0. -1.

• Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. En una muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, 1. Una estimación puntual para la proporción de unos de esta distribución es: 4/10. 2/4. 10/4.

• Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. En una muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1. Una estimación puntual para la proporción de unos en esta distribución es: 0.5. 1. 1.5.

• Suponga que X es una variable aleatoria discreta cuyos valores son: 0, 1, 2, 3, 4,5. Entonces el valor esperado de X es? f (1) +2f (2) +3f (3) +4f (4) +5f (5). f (1) +2f (2) +3f (3) +4f (4) +5f (5). f (2) +2f (3) +3f (4) +4f (5) +5f (1).

• Sus cualidades son similares a las vistas en el muestreo aleatorio simple. Se listan los elementos de la población. Posteriormente, se obtiene el cociente entre el número de componentes de la población y el número de componentes de la muestra, cociente que me indicará la cantidad de intervalos en que dividiremos a nuestra población ¿A qué tipo de muestreo se hace referencia?. Muestreo sistemático. Muestreo globalizado. Muestreo conglomerado.

• Un agente de seguros vende pólizas a 5 personas de la misma edad y que disfrutan de buena salud. Según las tablas actuales la probabilidad de que una persona en estas condiciones viva 30 años o más es 2/3. Hallase la probabilidad de que, transcurridos 30 años, vivan 2 personas: 0.1645. 0.1461. 0.4516.

• Un agente de seguros vende pólizas a 5 personas de la misma edad y que disfrutan de buena salud. Según las tablas actuales la probabilidad de que una persona en estas condiciones viva 30 años o más es 2/3. El valor esperado de esta variable es: 3,33. 1.31.

• Un agente de seguros vende pólizas a 5 personas de la misma edad y que disfrutan de buena salud. Según las tablas actuales la probabilidad de que una persona en estas condiciones viva 30 años o más es 2/3. La varianza de esta variable es: 1,11. 1.01. 11.0.

• Un agricultor quiere estimar el peso medio de las naranjas que produce, con un error menor de 10g, empleando una muestra de 81 naranjas. Sabiendo que la desviación típica poblacional es de 36g ¿Cuál será el máximo nivel de confianza con que realizará la estimación?. 0.9876. 0.7611. 0.1276.

• Un ejemplo de distribución de una variable aleatoria continua es: Normal. Anormal. Renormal.

• Un equipo provincial incluye cinco biólogos especialistas en microbiología y nueve médicos. Si eligen al azar 5 personas y se le asigna un proyecto, ¿Cuál es la probabilidad de que el equipo del proyecto incluya exactamente a dos biólogos?. 0.4196. 0.1946.

• Un examen de tipo test consta de 38 preguntas a contestar verdadero o falso. El examen se aprueba si se contesta correctamente al menos 20 preguntas. Un alumno responde el examen lanzando al aire una moneda y contestando verdadero si sale cara y falso si sale cruz. Probabilidad de acertar más de 24 y menos de 31. P(1.77<Z<3.71) donde Z se distribuye normal estándar. P(1.77<Z<3.71) donde Z se distribuye normal sistemática.

• Un examen de tipo test consta de 38 preguntas a contestar verdadero o falso. El examen se aprueba si se contesta correctamente al menos 20 preguntas. Un alumno responde el examen lanzando al aire una moneda y contestando verdadero si sale cara y falso si sale cruz. La probabilidad de aprobar el examen es: P(Z>0.16) donde Z es una normal estándar. P(Z>0.16) donde K es una normal estándar.

• Un intervalo de confianza c/confiabilidad 1-ɑ para1 parámetro μ es un intervalo (a, b) que cumple: P (a< µ<b)=1-a. P (a< µ<b)=a-1.

• Un intervalo de confianza para la proporción cumple: Estar contenido en el intervalo [0, 1]. Estar contenido en el intervalo [1, 0].

• Un sociólogo afirma que solo el 40% de todos los alumnos del último año de la secundaria que puedan realizar carrera universitaria ………esto suced así, utilice la fórmula de la distribución binomial para calcular la probabilidad de que entre 8 alumnos del último año de la secundaria que puedan realizar carreras universitarias solo 3 de ellos asistirán a la universidad: 0,2787. 0.8727. 0.0027.

• Una compañía cuenta con 25 ejecutivos de los cuales 5 son ingenieros de planta. La dirección desea realizar un sorteo para seleccionar aleatoriamente 10 ejecutivos que finalizaran un curso de especialización en el exterior ¿Cuál es la probabilidad que en el curso participen exactamente 2 ingenieros de planta?. 0.3854. 0.5438. 0.0038.

• Una empresa de investigación llevo a cabo una encuesta para determinar la cantidad media que los fumadores gastan en cigarrillos durante una semana, la semana……que la distribución de cantidades gastadas por semana tendía a seguir una distribución normal, con una desviación estándar de 5, una muestra desde 64 fumadores revelo que. X’=$20, cual es el intervalo de confianza de 95% para la mu. (18.77, 21.25). (21.25, 18.77).

• Una estimación de un parámetro: Es un valor aproximado de un parámetro de una población a partir de los datos proporcionados por una muestra. Es un valor aproximado de una muestra de una población a partir de los datos proporcionados por un parámetro.

• Una estimación por intervalo: Consiste en un intervalo dentro del cual estará el valor del parámetro estimado con una cierta probabilidad. Consiste en un intervalo dentro del cual estará el valor de la muestra estara estimado con una cierta probabilidad.

• Una estimación puntual es: Consiste en la estimación del valor del parámetro med ante un solo valor, obtenido de una fórmula determinada. Consiste en la estimación del parámetro med ante un varios valores, obtenido de una fórmula determinada.

• Una muestra aleatoria de tamaño 100, extraída de una población normal de varianza 81, presenta una media muestral igual a 150. Los extremos del intervalo de…. 150-1.96*9/10 y 150-1,96*9/10. 196-1.50*9/10 y 250-1,96*9/10.

• Una muestra aleatoria de tamaño 100, extraída de una población normal de varianza 81, presenta una media muestral igual a 150. ¿Cuántas personas es necesario anexar para alcanzar una confianza al 95% con un error no mayor a 0.25?. 117. 17. 171.

• En el Hospital de clínicas, estuvieron realizando un proceso de revisión de stock de las vacunas antigripales para poder afrontar el nuevo periodo inv rnal. Antes de que finalice el recuento, le solicitaron de forma urgente desde la farmacia del Hospital, 20 vacunas. Decide enviar 20 vacunas tomadas al zar y que la farmacia verifique el vencimiento de las vacunas. Suponiendo que el 8% de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas. ¿Cuál es la probabilidad de que, entre las vacunas seleccionadas al azar para enviar a la farmacia, no haya ninguna vencida?. La probabilidad de que no haya vacunas vencidas en la muestra es de 0,1887. La probabilidad de que no haya vacunas vencidas en la muestra es de 0. La probabilidad de que no haya vacunas vencidas en la muestra es de 0,8718.