herramientas matematicas v

1.2 una financiera con la finalidad de estimar futuras contingencias, nece sita una estimación rápida al nivel de endeudamiento de sus clientes. Analiza una muestra al azar de 36 clientes, de los que obtiene que en promedio el endeudamiento es de $8168 por cliente. si conoce que la desviación estándar poblacional es de $1200, entonces el estimador muestral tiene distribución normal. verdadero. falso.

1.2 qué condición debe garantizar el método de muestreo a los fines de p oder realizar una estimación con error muestral conocido. que cada elemento que conforma la muestra tenga una probabilidad no nula y conocida de formar parte de la muestra". que cada elemento que conforma la muestra tenga una probabilidad no nula y conocida de formar parte de la no muestra".

.2 el error de estimación corresponde a: una diferencia aleatoria entre el verdadero valor del parámetro y el valor del estimador. una diferencia aleatoria entre el verdadero valor del parámetro y el valor del no estimador.

1.2 cuando nos referimos a la desviación estándar de la distribució n de las proporciones muestrales, Cuál es el término convencional que utilizamos. error estándar de las proporciones muestrales. el error estándar no sólo indica el tamaño del error accidental qu e se ha cometido sino además la exactitud que seguramente alcanzaremos y usamos un estadístic o muestral para estimar un parámetro de la población. error estándar de las proporciones muestrales. el error estándar no sólo indica el tamaño del error accidental qu e se ha cometido sino además la exactitud que seguramente alcanzaremos y usamos un estadístic o muestral para estimar un parámetro de la población.

1.2 cuando nos referimos a la desviación estándar de la distribución de l as medias muestrales Cuál es el término convencional que utilizamos?. error estandar de la media. error estandar del intervalo.

.2 cuando nos referimos a la desviación estándar de la distribución de intervalos musicales Cuál es el término convencional que utilizamos?. error estándar del intervalo. error estándar de la media.

1.2 cuáles son las propiedades de las distribución de muestreo de la media, cuando la población está distribuida normalmente? Seleccione las 3 correctas. la distribuciión de muestreo tiene una media igual a la media poblacional. la distribucion de muestreo tiene desviación estándar (error estándar) igual a la desviación estándar de la población, dividida e ntre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. La distribución de muestreo está distribuida normalmente. “La distribución de muestreo tiene una dispersión TODAVÍA menor entre las medias mues trales” y “La distribución de muestreo que obtenemos al tomar todas las muestras de determina do tamaño, es una distribución TEÓRICA de muestreo”.

1.2 Cuál es la fórmula que se emplea para derivar el error estándar de la media cuando la población es infinita. σx(con la rayita arriba)=σ/√n justif: cuando los elementos de la población no pueden ser enumerados en un período razonable o cuando realizamos muestreo con reemplazo. σx(con la rayita arriba)=σ/√n justif: cuando los elementos de la población pueden ser enumerados en un período razonable o cuando realizamos muestreo con reemplazo.

1.2 Cuál es la base conceptual de la distribución muestral?. tiene una media u y una desviación estándar σ Para que la distribución de muestreo esté distribuida normalmente, d ebe tener una media igual a la media de la población y una desviación estándar igual a la d esviación estándar de la población. no tiene una media u y una desviación estándar σ Para que la distribución de muestreo esté distribuida normalmente, d ebe tener una media igual a la media de la población y una desviación estándar igual a la d esviación estándar de la población.

.2 ¿Cómo se obtiene el error estándar de la proporción?. • σρ= √ p.q n Se toma la raíz cuadrada del producto de las probabilidades de éxito y fracaso y se divide entre el número de asientos. • σρ= √ p.q n Se toma la raíz cuadrada del producto de las probabilidades de éxito y fracaso y no se divide entre el número de asientos.

1.2 Cuál es el concepto de error estándar?. la desviación estándar de la distribución del estadístico muestral recibe el nombre de error estándar del estadístico. la desviación estándar de la distribución del estadístico muestral recibe el nombre de error estándar del no estadístico.

1.1. Se puede afirmar que la estimación puntual consiste. Una sola estadística de muestra que se utiliza para estimar el valor verdadero del parámetro de la población. Una sola estadística de muestra que se utiliza para estimar el valor verdadero del no parámetro de la población.

1.1. La mayoría de las aplicaciones actuales de Estadística se relacion an con la obtención de conclusiones referidas a la población, a partir de evidencia recogid a en una muestra correspondiente a una pequeña porción de casos, en situaciones prácticas como las s ig. Cuantificar la variabilidad de un producto surgido de cierto proceso industrial estandarizado. Bien ¡!!!!!!. Cuantificar la variabilidad de un producto surgido de cierto proceso industrial estandarizado.

1.1. El procedimiento de selección de una muestra. determina la posibilidad de realizar estimaciones válidas. etermina la posibilidad de realizar estimaciones válidas.

1.1. Cual de las siguientes explicaciones es más precisa del concepto estimar. Aproximar el valor del parámetro de interés, de manera de obtener un valor lo más cercano posible al verdadero valor. Aproximar el valor del parámetro de interés, de manera de obtener un valor lo más cercano posible al verdadero no valor.

1.1.4 una estimación por intervalos se necesita reducir el error mues tral máximo qué estrategia de la siguiente se puede elegir?. aumentar el tamaño de la muestra. no aumentar el tamaño de la muestra.

1.1.2 Usted trabaja en la compañía una compañía de artículos de ferrete ría que producen tornillos especiales los tornillos se envuelven en paquetes (falta)... la muestra de 35 cajas (falta).... Cuál es la medida de la muestra?. 102. 103.

1.1.2 Usted trabaja en la compañía una compañía de artículos de ferrete ría que producen tornillos especiales. Los tornillos se envuelven en paquetes especiales. El e mpaque hace que las cajas contengan distintos números de tornillos. Los tornillos se venden po r unidades, por ello la compañía necesita una estimación del número de las que se incluyen en cada ca ja para realizar la facturación. La muestra de 35 cajas con el número de tornillos en cada una cuyo s resultados se pueden observar. ¿Cuál es la MEDIA MUESTRAL? 101, 103, 112, 102, 98, 97, 93, 105, 100, 97, 107, 93, 94, 97, 97, 100, 110, 106, 110, 103, 99, 93, 98, 106, 100, 112, 105, 100, 114, 97, 110, 102, 98, 112, 99. 102 se utilizó como estimador de la media de la muestra al X, La estimación puntual de la media de la población u, cuyo valor fueron 102 tornillos. 103.

1.1.2 un supermercado analiza las compras de sus clientes para deter minar el promedio de compra de cierta fruta. Estudia una muestra aleatoria de 15 clientes, identificados a partir de sus tarjetas de fidelización, y obtiene una media de 63,9 kilogramos al año de compra , con una desviación estándar muestral de 2,8. El estimador para la obtención de intervalos de confia nza se distribuye t con 15 grados de libertad. Falso. La distribución en este caso es t con n-1 grados de libertad, es decir, con 14 grados de libertad. verdadero.

1.1.2 Un supermercado analiza las compras de sus clientes para dete rminar el promedio de compra de cierta fruta. él hizo una muestra aleatoria de clientes identificados a p artir de sus tarjetas de fidelización y obtiene una medida de 63.9 kg al año de compra con una d esviación estándar muestral de 2.8. Determine intervalo de confianza del 90% para la media de comp ra de este producto en todos sus clientes y los valores de la distribución del estadístico asociado s eleccione las 4 correctas. . • LIC: 62,627. lsc 65.173. -1.761. 1.761. 0.358.

1.1.2 Un director de un colegio necesita estimar la clasificación promedio anual de sus alumnos. Se conoce a través de información brindada por la inspección que la desv iación estándar es de 3 puntos. Una muestra de 64 alumnos de colegio granja, un promedio anual de 7,50. La estimación de intervalo de confianza de 95% de la calificación promedio anual verdadero de los alumnos del establecimiento es. 6765-8235. 6768-8236.

1.1.2 una muestra velocidad de 10 automóviles al pasar por cierto punto de control arrojó los siguientes valores {100 120 90 80 85 120 100 95 100 80} Cuál es la estimación puntual de la media poblacional: 97. 98.

1.1.2 una muestra de la velocidad de 10 automóviles al pasar por cie rto punto de control arrojó los siguientes valores (expresados en km/h): {100; 120; 90; 80; 85; 12 0; 100; 95; 100; 80 } si interesa considerar que tanta diferencia hay en las velocidades de conducción en ese pa raje ¿Qué parámetro corresponde estimar?. desviación estándar poblacional. desviación estándar no poblacional.

1.1.2 una muestra de la velocidad de 10 automóviles al pasar por cie rto punto de control arrojó los siguientes valores (expresados en km/h): {100; 120; 90; 80; 85; 120 ; 100; 95; 100; 80 } Cuál es la estimación puntual de la varianza poblacional?. 206.67. 207.67.

1.1.2 Una estimación de un intervalo de confianza es un rango de núme ros llamdo intervalo. Verdadero. El intervalo de confianza se construye de manera que permita cono cer la probabilidad de que el intervalo incluya el parámetro poblacional. falso.

1.1.2 si se realiza una estimación por intervalos con el 95% de confianz a. Qué valor de Z se aplicará en el cálculo de los límites de los intervalos?. +/-1.96. +/-1.97.

1.2 si necesitamos aumentar la precisión de la estimación sin redu cir la confianza que deberíamos hacer ?. aumentar el tamaño de la muestra. no aumentar el tamaño de la muestra.

1.1.2 Se requiere estimar, dentro de una confiabilidad de un 90%, la med ia poblacional de una variable razonablemente normal, donde los datos relevados son los siguiente s: media muestral: 78, desviación estándar muestral: 17, tamaño de la muestra: 17. El valor de la variable aplicable será. 1.76. 1.78.

1.1.2 se realizó un estudio para determinar la presencia de un hongo en c ierta plantación se realiza una muestra de 40 plantas y se detecta la presencia del hongo en 18 de las plantas qué proporción se estima que posee la infección con un nivel de confianza del 99%. 25%; 65%) ́ Ya que surge del cálculo de los intervalos de confianza al 99%. 25%; 66%) ́ Ya que surge del cálculo de los intervalos de confianza al 99%.

1.1.2 se realiza una muestra de las cantidades fraccionadas de por una máquina envasadora automática desinfectante Industrial. Se conoce por estudios previos que la desviación estándar del proceso de rellenado es de 0,15 litros. En la muestra de 25 casos de re llenado se obtuvo una media de 2.25 l Cuáles de los siguientes valores forman parte el intervalo del 9 5% de confianza para el total de unidades desinfectante que envasa la máquina. 2.238, 2.1912, 2.2 99 y 2.3088. 2.238, 2.1912, 2.2 99 y 2.3089.

1.1.2 Se realiza una estimación de una media poblacional en base a los d atos de una media muestral tomada de una (...) desviación estándar de 3 años. Sabiendo que la pobl ación sigue una distribución normal, el intervalo de estimación para una confianza (... 13.26-16.74. 13.28-17.74.

1.1.2 Se pretende estimar un intervalo de confianza para la proporción de empleados de una empresa (que emplea a una gran cantidad de personas) que poseen vivienda pr opia. Se desea una estimación con un error del 5% (en términos absolutos) y una confianza del 90%. E l tamaño de muestra a obtener es. 271. 272.

1.1.2 Se le ha encomendado estimar el costo de ventas promedio en Estad os de Resultados de empresas que emplean de 5 a 10 empleados. Se pretende estimar est e concepto con un error en más o en menos 20.000 $ y una confianza del 99%. De estudios anteriores se es tima que el valor a estimar puede rondar los 500.000$ y el desvío estándar 150.000$. El tamaño de muestra necesario es. 373. 374.

1.1.2 se ha obtenido una muestra al azar de 150 vendedores de una cad ena de concesionarias de autos para estimar la proporción de vendedores en la empresa que no alc anza un mínimo establecido ventas por mes, definido por la dirección. De los seleccionados, 5 0 no han conseguido llegar al mínimo de ventas establecidas. Estime un intervalo con 80% de confianza par a la proporción de vendedores que no llegan mínimo y corrobore que conclusiones son válidas sele ccione las cuatro opciones correctas: el límite inferior del intervalo es 0,28". el límite inferior del intervalo es 0,38. a estimación de la varianza ronda los 0.2222. el intervalo de confianza obtenido at rapa con la confianza de 80% al verdadero valor de la proporción poblacional. a estimación de la varianza ronda los 0.2223.

1.2 se dispone de información de una muestra de 100 casos para la cua l estimación puntual de la media es 100 unidades ¿cuál intervalo estimado tendrá menor amplitud?. ?: • el que corresponda a un menor error de muestreo tolerado . La amplitud del intervalo corresponde al error muestral máximo (tanto por encima del valor de la estimación puntual como por debajo de este valor. ?: • el que corresponda a un menor error de muestreo tolerado . La amplitud del intervalo corresponde al error muestral máximo (tanto por encima del valor de la estimación puntual como por encima de este valor.

1.2 Se desea estimar con una confianza del 95% los gastos en impues tos y servicios por familia de los empleados de una localidad de la provincia de Córdoba, dentro de +/- $50, suponiendo que la desviación estándar es $200. El tamaño de la muestra necesario es. 62. 63.

1.1.2 Se conoce que una población tiene una distribución con una varianza igual a 3025 ($)2 . Se pretende estimar la media con un intervalo de + - 7,55 $ con un 90% de c onfianza. La muestra necesaria es de. 144. 145.

1.1.2 qué estimador puntual utilizaría para anticipar el resultado de un candidato en las próximas elecciones?. La proporción muestral de la intención de Voto por ese candidato. La proporción muestral de la no intención de Voto por ese candidato.

1.1.2 procedimiento de inferencia estadística que permite calcular u n único valor numérico que para estimar un parámetro poblacional. estimación puntual. estimación no puntual.

1.1.2 procedimiento de inferencia estadística que permite calcular dos valores numéricos que proporcionan un Rango de valores para estimar un parámetro poblacional: estimación por intervalos. estimación por muestra.

1.1.2 Por un estudio anterior se sabe que la proporción de niños que p refieren un cierto juguete es 0.45. se requiere hacer un nuevo estudio de mercado para el lanzamiento de un juguete de ese tipo que permite estimar qué proporción de niños elegirán ese juguete ¿que t amaño de muestra permitirá obtener estimación con un nivel de confianza de 95% y un error máxim o es 0.5%. o es 0,5% : • 38032 surge de aplicar la fórmula de tamaño de muestra: n= (z2.s2)/e2 en este caso n= (1.96) 2. (0,5.0,5)/(0,005)2. 38032 surge de aplicar la fórmula de tamaño de muestra: n= (z2.s2)/e2 en este caso n= (1.96) 2. (0,5.0,5)/(0,005)2.

1.1.2 Por estudios previos se cree que la proporción de individuos que tienen una característica A es del 15%. ¿Cuál es la cantidad de muestra necesaria para estimar un inter valo de más/menos un 1,5% con una confianza del 95%?. 2177. 2178.

1.1.2 podemos obtener una estimación aproximada de la desviación e stándar de una población en el caso de. : tener la información sobre su intervalo. : no tener la información sobre su intervalo.

1.1.2 La estimación puntual es un número que sirve para estimar un p arámetro conocido de una población. falso. verdadero.

1.1.2 La estimación por intervalos tiene la ventaja respecto de la estimación puntual. • Proporciona un intervalo de valores que, con una confianza conocida, atrapan al verdadero valor del parámetro. • Proporciona un intervalo de valores que, con una confianza conocida, atrapan al verdadero valor del no parámetro.

1.1.2 La estimación por intervalos de confianza nos proporciona. Un rango de valores entre los que tenemos cierta confianza de que se encuentre el parámetro poblacional desconocido. Un rango de valores entre los que tenemos cierta confianza de que se encuentre el parámetro poblacional no desconocido.

.1.2 La estimación por intervalo es una gama de valores que sirven pa ra estimar el parámetro de una población. verdadero. falso.

1.1.2 la distribución t se aplica la estimación por intervalo de la media. Cuando se desconoce el valor de la varianza. Cuando no se desconoce el valor de la varianza.

1.1.2 La distribución t de student esta conformada por: Variables aleatorias continuas. Variables aleatorias no continuas.

1.1.2 estimación por intervalos tiene la ventaja respecto a la intimación puntual. proporciona un intervalo de valores que con una referencia conocida atrapan al v erdadero valor del parámetro. En otra igual sale “con la confianza conocida”. proporciona un intervalo de valores que con una referencia conocida atrapan al v erdadero valor del parámetro. En otra igual sale “con la confianza no conocida”.

1.1.2 en nivel de confianza una estimación por intervalos. lo define el investigador. no lo define el investigador.

1.1.2 en la estimación puntual de un parámetro permite obtener: un único valor estimado. un único no valor estimado.

1.1.2 En la estimación puntual ¿Cuál es el mejor estimador de la poblaci ón μ?. la media de la muestra X es el mejor estimador de la media de la μ. la media de la muestra X no es el mejor estimador de la media de la μ.

1.1.2 en el caso de una estimación por intervalo podemos decir que. la probabilidad de que el parámetro de una población se encuentre dentro de determinada estima ción por intervalo recibe el nombre de nivel de confianza. la probabilidad de que el parámetro de una población se encuentre dentro de determinada estima ción por intervalo NO recibe el nombre de nivel de confianza.

1.1.2 el resultado de una investigación sobre ingreso anual promed io para un cierto puesto la ciudad arroja, con un 95% de confianza, que el ingreso anual promedio está en el intervalo de $118000 - $136000 Cuál de las siguientes conclusiones es correcta?. Rta: con un nivel de confianza al 95%, el intervalo aleatorio [$118000 ; $136000] atrapa al verdadero valor de l promedio poblacional del ingreso de ese puesto. Rta: con un nivel de confianza al 95%, el intervalo aleatorio [$118000 ; $136000] atrapa al verdadero valor de l promedio poblacional del no ingreso de ese puesto.

1.1.2 El nivel de confianza de una estimación por intervalos. Lo define el investigador De acuerdo con el grado de seguridad que necesita brindar de no estar equivocado co n el conjunto de valores que atrapan al verdadero valor poblaciona. Lo define el investigador De acuerdo con el grado de seguridad que necesita brindar de no estar equivocado co n el conjunto de valores que atrapan al verdadero valor no poblaciona.

1.1.2 determine el error estándar que debe emplearse para estimar una proporción poblacional en base a una muestra de 49 individuos extraída de una población de 500 i ndividuos, si la proporción muestral de éxitos es igual a un $40%. 0.06629. 0.6639.

2 Dada una media de 150 y una desviación estándar de 40, obtenidas en base a una muestra de 400 casos la estimación de la media poblacional con una confiabilidad de 90% es…. 146,70-153,30. 146,70-153,35.

1.2 Dada una media de 150 y una desviación estándar de 40, obtenidas e n base a una muestra de 25 casos, normal, la estimación de la media poblacional con una confiabilidad de 90% es. 136.73-163.27. 136.73-164.27.

.1.2 cuando se escoge el estimador del parámetro de una población, ¿ que es necesario tener en cuenta? seleccione las dos respuestas correctas: suficiencia. eficiencia Eficiencia designa al tamaño del error estándar del estadístico. Suficiencia si utiliza la información contenida en la muestra. deficiencia.

1.1.2 Cuál habrá sido la desviación estándar de la variable en estudio si de una muestra de 900 casos el intervalo de estimación para una confiabilidad del 99 % fue. 294.84-305.16 60. 295.84.

1.1.2 calcular un intervalo de confianza a nivel 0.95 para la proporc ión de recién nacidos varones en una muestra de tamaño 123 con 67 niños. selecciona 4 opciones correctas. el límite inferior del intervalo es 0.457. el límite superior del intervalo es 0.633. la estimación puntual indica que la estimación de P= 0.545 la proporción de varones, forma parte de la estimación por intervalos. no se dispone información de la varianza poblacional Pero puede estimarse". se dispone información de la varianza poblacional Pero puede estimarse".

1.1.2. Tomando una confiabilidad del 95% la estimación de la proporción poblacional de mujeres en base a una muestra de 100 casos en la que se encontraron 70 hombres es. 0.22-0.38. 0.24-0.40.

1.1.2. Se estima una media poblacional en base a una muestra de tamaño fijo. A los fines de aumentar la confiabilidad se decide. Un aumento del ancho de intervalo. no Un aumento del ancho de intervalo.

1.1.2. Para estimar la cantidad de individuos con una característica x (productos defectuosos, asientos contables erróneos, familias bajo el nivel de pobreza, transaccion es por la comunidad Europea). Se ha tomado una muestra de 400 individuos. De estos solo 60 poseen la car acterística x. un intervalo de confianza 95% tendrá una amplitud de. 0.090. 0.010.

1.1.2. La cantidad de individuos a revelar para determinar la proporción de mayores de edad en centros vacacionales dentro de un error admisible del 5% y con una confiabilidad del 95% es: 384,16. 1.1.2. Para estimar el promedio de gastos en tramitaciones en empresas pymes exportadoras se ha tomado una muestra de 16 empresas, De las muestras se calcula que la media era de $ 1250/mes y la varianza $ 115600 / mes. El intervalo de confianza del 95 % es. 1068.80-1431.20. 1069.80-1432.20.

1.1.2. Determine el error estándar que debe emplearse para estimar una proporción poblacional en base a una muestra de 49 individuos extraída de una población de 500 i ndividuos, si la proporción muestral de éxitos es igual a un 40%?. 0.06629. 0.06727.

1.1.2 ¿qué estimador puntual utilizaría para anticipar el resultado de un candidato en las próximas elecciones?. La proporción muestral de la intención de Voto por ese c andidato no porque es el estimador muestral de la proporción poblacional. La proporción muestral de la intención de Voto por ese candidato porque es el estimador muestral de la proporción poblacional.

1.1.2 ¿Cuál es la definición de estimación puntual?. • La estimación puntual es un número que sirve para estimar un parámetro DESCONOCIDO de una población. • La estimación puntual es un número que sirve para estimar un parámetro CONOCIDO de una población.

1.1.2 ¿Con qué tamaño de muestra se trabajó la estimación de la media poblacional que se muestra en el intervalo 246,08 - 253,92 si los datos relevados fueron media: 250, d esvío estándar: 40, confiabilidad: 95%?. 400. 500.

1.1.2 ¿Con qué confiabilidad se trabajó la estimación de la media poblacional que se muestra en el intervalo 246,70 - 253,30 si los datos relevados fueron media: 250, d esvío estándar: 40, tamaño de muestra: 400?. 90%. 92%.

1.1.1 un estimador es consistente si. l valor esperado tiende al verdadero valor del parámetro cuando la muestra tiene un tamaño cada vez más grande. l valor esperado tiende al verdadero valor del parámetro cuando la muestra tiene un tamaño cada vez menos grande.

1.1.1 un estimador insesgado consistente y eficiente es mejor que otros si. utiliza toda la información muestral disponible. no: utiliza toda la información muestral disponible.

1.1.1 un estimador es eficiente si: entre diferentes estimadores insesgados posee la menor varianza. entre diferentes estimadores insesgados no posee la menor varianza.

1.1.1 un estimador es CONSISTENTE si. El valor esperado tiende al verdadero valor del parámetro cuando la muestra tiene un tamaño cada vez más grande (+L). El valor nol esperado tiende al verdadero valor del parámetro cuando la muestra tiene un tamaño cada vez más grande (+L).

1.1.1 Una de las características de un buen estimador es la Imparcialidad, que indica que. un estimador es imparcial o insesgado cuando su valor esperado coincide co n el parámetro poblacional que estima. n estimador es imparcial o insesgado cuando su valor esperado coincide co n el parámetro poblacional que no estima.

1.1.1 Una de las características de un buen estimador es la Eficiencia, que indica: Un estimador es eficiente si en promedio se acerca más al parámetro estimado que cualquier otro estimador. Un estimador es eficiente si en promedio se acerca más al parámetro estimado que no cualquier otro estimador.

1.1.1 si se estima un parámetro en base un estimador insesgado entonces. en promedio la estimación no diferirá del parámetro de interés cuando se realice un número de estim ación es suficientemente grande justif: propiedad de consistencia. en promedio la estimación no diferirá del parámetro de interés cuando se realice un número de estim ación es suficientemente grande.

1.1.1 Se realiza un estudio para comparar la altura promedio de dos pobla ciones, de modo de contrastar la hipótesis de igualdad entre ambas medias. La varianza e s igual para ambas poblaciones los datos muestrales resultaron muestra 1:{ 1.65; 1.80; 1.73; 1.52; 1.75; 1.65; 1.75; 1.78} Muestra 2: {1.50; 1.52; 1.48; 1.55; 1.60; 1.49; 1.55; 1.63 } ¿con un nivel de significación de 0,05 se pu ede considerar. se rechaza la hipótesis de igualdad de medias, si suponemos distrib ución normal de la variable en ambas poblaciones. se rechaza la hipótesis de igualdad de medias, si suponemos distrib ución normal de la variable no en ambas poblaciones.

.1.1 Se dice que un estimador es INSESGADO si: Su valor ESPERADO es IGUAL al parámetro que se desea estimar. Su valor ESPERADO no es IGUAL al parámetro que se desea estimar.

1.1.1 se denomina sesgo de estimación: a la diferencia entre el valor esperado del estimador y el valor del parámetro a estimar. a la diferencia entre el valor esperado del estimador y el valor del parámetro a no estimar.

1.1.1 Qué es un estimador?. El estimador es un estadístico muestral que sirve para estimar un parámetro de la población. El estimador es un estadístico muestral que sirve para estimar un no parámetro de la población.

1.1.1 Qué es la estimación?. Es un valor numérico específico de un estimador que resulta de una muestra particular observada. Es un valor numérico específico de un estimador que no resulta de una muestra particular observada.

.1.1 No sabemos nada del parámetro objeto de interés, y formulamos una propuesta en base a la información que proporciona la muestra. Esta situación corresponde a un problema de: estimacion. muestra.

los parametros son: : Las medidas de resumen poblacionales que permiten describir el conjunto de datos analizados. : Las medidas de resumen poblacionales que no permiten describir el conjunto de datos analizados.

1.1.1 La eficiencia se refiere a la precisión de la muestra estadística com o un estimador del parámetro de la población, ya que para una muestra de tamaño n, la media de mue stra se acercará. más, en promedio, a la media de población que cualquier otro estimador imparcial. más, en promedio, a la media de población que cualquier otro estimador parcial.

Indique cuál de las siguientes afirmaciones es correcta en relación a la media muestral: Las medias de muestras son menos variables que los datos de población. Las medias de muestras son mas variables que los datos de población.

1.1.1 En una estimación se desconoce : Al menos un parámetro poblacional. Al menos un parámetro no poblacional.

1.1.1 En la estimación puntual ¿Cuál es el mejor estimador de la media de la población u?. la media de la muestra x no es el mejor estimador de la media de la población μ Es insesgada, congruente, el estimador más eficiente y mientras la muestra sea lo bastante am plia, su distribución de muestreo puede ser aproximada por la distribución normal. la media de la muestra x es el mejor estimador de la media de la población μ Es insesgada, congruente, el estimador más eficiente y mientras la muestra sea lo bastante am plia, su distribución de muestreo puede ser aproximada por la distribución normal.

FINITA, partiendo de una estimación de la derivación estándar de la población?. σ x= σ︿/√N X √N-n/ N−1. σ x= σ︿/√N X √N-n/ N+1.

1.1.1 Cuáles son los criterios de un buen estimador? Seleccione las 4 corr. IMPARCIALIDAD. EFICIENCIA. CONGRUENCIA. SUFICIENCIA. INSUFICIENCIA.

1.1.1 Cuál es la fórmula que indica la desviación estándar de la muestra que puede servir de estimador de la desviación estándar de la población. δ = s = √ Σ(x−x) /n−1 justif: no conocemos la desviación estándar de la población Por lo cual usamos la división estándar de la muestra. δ = s = √ Σ(x−x) /n−1 justif: conocemos la desviación estándar de la población Por lo cual usamos la división estándar de la muestra.

1.1.1 Cuál es la definición de estimador?. todo estadístico muestral se usa para estimar un parámetro de la población y recibe el nombre de estimador. todo estadístico muestral no se usa para estimar un parámetro de la población y recibe el nombre de estimador.

1.1 Cuál es la definición de estimación?. la estimación es un valor específico observado de un estadístico. la estimación es un valor específico no observado de un estadístico.

1.1.1 Cuál es el estimador insesgado de la media poblacional: media muestral. parametros.

Cuál de las siguientes son propiedades de la media aritmética?. mparcialidad, eficiencia, consistencia. mparcialidad, eficiencia, inconsistencia.

1.1.1 Cuál de las siguientes no es una propiedad de un buen estimador : inferencia. no inferencia.

1.1.1 Cómo se comporta un estimador con muestras grandes?. El estimador es más confiable en muestras grandes la media de la muestra tiene error estándar más pequeño. El estimador es más confiable en muestras grandes la media de la muestra tiene error estándar menos pequeño.

1.1 Usted después de tomar una muestra y calcular x, le dice a su jefe “tengo confianza que el 85% de la media de la población, varía entre 107 y 123” ¿A qué se refiere? El 85% las muestras de ese tamaño CONTENDRÁN la media de la población. (+L). Existe una posibilidad del 85% que μ fluctúe entre 107 y 123. Existe una posibilidad del 85% que μ fluctúe entre 107 y 124.

1.1 Se puede afirmar que una muestra.. es un subconjunto de la población. no es un subconjunto de la población.

1.1 Qué es un parámetro?. es una característica de la población. no es una característica de la población.

1.1 Qué es un estadístico?. el estadístico es una característica de la muestra. el estadístico no es una característica de la muestra.

1.1 por qué es necesario en muchos casos estimar parámetros en luga r de calcularlos en base a los datos de la población seleccione dos opciones correctas. la población de interés puede ser de difícil o costoso acceso. la información es más precisa cuándo se estima por menos errores no muestrales". la información es más precisa cuándo se estima por menos errores muestrales".

1.1 la población es un grupo de elementos que van a ser considerados cuya características son, seleccione las cuatro respuestas correctas. media de la población. desviación estándar de la población. parametro. tamaño de la poblacion. desviación no estándar de la población.

1.1 la población es un grupo de elementos que van a ser considerados c on sus símbolos son, seleccione las cuatro respuestas correctas. parametro p. tamaño de la poblacion N. desviacion estandar de la poblacion o. media de la poblacion u. tamaño de la poblacion n.

1.1 La muestra es una parte o porción de la población seleccionada para el estudio cuya características son? Seleccione las 4 correctas. tamaño de la muestra. media de la muestra. desvicion estandar de la muestra. estadisticos. estadistica.

1.1 La mayoría de las aplicaciones actuales de la Estadística se relacio nan con la obtención de conclusiones referidas a la población, a partir de la evidencia reco gida en una muestra correspondiente a una pequeña porción de casos, en situaciones pr ácticas como las SIGUIENTES. Medir el gasto promedio de las familias en cierto rubro de interés. no Medir el gasto promedio de las familias en cierto rubro de interés.

1.1 La mayoría de las aplicaciones actuales de la Estadística se relacio nan con la obtención de conclusiones referidas a la población, a partir de la evidencia reco gida en una muestra correspondiente a una pequeña porción de casos, en situaciones pr ácticas como las siguientes. Analizar la evolución del total de desempleados en las grandes ciudades del país. Analizar la evolución del total de empleados en las grandes ciudades del país.

1.1 La mayoría de las aplicaciones actuales de Estadística se relacion an con la obtención de conclusiones referidas a la población, a partir de evidencia recogid a en una muestra correspondiente a una pequeña porción de casos, en situaciones prácticas como la s siguientes. conocer el porcentaje de votantes que prefieren a cierto candidato con anterioridad a una elección. conocer el porcentaje de votantes que no prefieren a cierto candidato con anterioridad a una elección.

1.1 en el caso que el estadístico tiende asumir valores más altos que el parámetro de la población con la misma frecuencia con que tiende asumir valores que son más bajos podemos decir que. : el estadístico es una estimación insesgada del parámetro. podemos decir que: el estadístico es una estimación insesgada del parámetro.

1.1 El siguiente concepto: La diferencia entre el valor del parámetro y e l estimador obtenido en la muestra corresponde a la definición de: Error de Muestreo. Error de no Muestreo.

1.1 al momento estimar un parámetro con la media poblacional se deb e contar con cierta información cuál de los siguientes indicadores resultan poco relevante para esta finalidad. máximo valor de la variable en la población. minimo valor de la variable en la población.