Herramientas Matematicas V 1er Parcial

1.1 Al momento estimar un parámetro con la media poblacional se debe contar con cierta información cuál de los siguientes indicadores resultan poco relevante para esta finalidad: Máximo valor de la variable en la población. Mínimo valor de la variable en la población. Máximo valor del parámetro de la población.

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. El estadístico es una estimación insesgada de la variable. El estático es un análisis sesgado del parámetro.

(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. Desviación estándar de la muestra. Estadísticos. Población.

1.1 La población es un grupo de elementos que van a ser considerados cuyas características son, seleccione las cuatro respuestas correctas: Media de la población. Desviación estándar de la población. Parámetro. Tamaño de la población. Muestra.

1.1 ¿Qué es un "estadístico"?. El estadístico es una característica de la muestra. El estadístico es una característica de la población. El estadístico es un parámetro de la muestra.

1.1 ¿Que es un parámetro?. Es una característica de la población. Es una característica de la muestra. Es una estadística de la población.

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? Seleccione las dos correctas. El 85% de los intervalos calculados de las muestras de ese tamaño CONTENDRÁN la media de la población. Existe una posibilidad del 85% que µ fluctúe entre 107 y 123. Existe una posibilidad del 85% que µ fluctúe entre 207 y 232.

1.1.1 ¿Cómo se comporta un estimador con muestras grandes?. El estimador es más confiable. El estimador es menos confiable.

1.1.1 Cuál es el estimador insesgado de la media poblacional?. Media Muestral. Parametro Muestral. Media total.

1.1.1 ¿Cuál es la definición de estimación?. La estimación es un valor específico observado de un estadístico. La estimación es un valor variado observado de un estadístico. La estimación es un valor específico de un parámetro.

1.1.1 ¿Cuál es la diferencia entre un estimador y una estimación?. Un estimador es un estadístico de la muestra utilizado para estimar un parámetro poblacional. Una estimación es un valor específico observado de un estadístico. Un estimador es un estadístico de la muestra utilizado para estimar un parámetro poblacional. Un estimador es una estimación es un valor específico observado de un estadístico.

1.1.1 Cuales son los criterios de un buen estimador? Seleccione las 4 correctas: Imparcialidad. Eficiencia. Congruencia. Suficiencia. Excelencia.

1.1.1 ¿Cuáles son las principales características de un buen estimador?. Insesgado. Eficiente. Consistente. Suficiente. Sesgado.

1.1.1 ¿Cuándo es un estimador estimador es insesgado?. Cuando el valor esperado del estimador coincide con el parámetro poblacional que se quiere estimar. Cuando el valor inesperado del estimador NO coincide con el parámetro poblacional que se quiere estimar. Cuando el valor esperado del estimador coincide con el parámetro muestral que se quiere desestimar.

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 es el mejor estimador de la media de la población µ. La media de la muestra µ es el mejor estimador de la media de la población x.

1.1.1 En una estimación se desconoce: Al menos un parámetro poblacional. Al menos una muestra poblacional. Al menos dos parámetros poblacionales.

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 parámetro estadístico que sirve para estimar un muestral de la población.

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 inesperado del estimador y el valor muestral a estimar. A la diferencia entre el parámetro esperado del estimador y el valor del poblacional a desestimar.

1.1.1 Se dice que un estimador es insesgado si: Su valor esperado es igual al parámetro que se desea estimar. Su valor inesperado es distinto al parámetro que se desea estimar. Su valor esperado es igual al muestra que se desea desestimar.

1.1.1 Se realiza un estudio para comparar la altura promedio de dos poblaciones, de modo de contrastar la hipótesis de igualdad entre ambas media. La varianza es 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 puede considerar válida la hipótesis?. Se rechaza la hipótesis de igualdad de medias, si suponemos distribución normal de la variable en ambas poblaciones. Se acepta la hipótesis de igualdad de medias, si suponemos distribución fija de la variable en una de las poblaciones. Se rechaza la hipótesis de diferencias de medias, sin suponer la distribución normal de la variable.

1.1.1 Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. ¿Qué estadísticos serían más apropiados utilizar para las estimaciones, según las condiciones que se explican para cada caso?. Estadístico z o estadístico t, independientemente de la forma de la distribución de la variable en estudio, cuando no se conoce la varianza de la población y la muestra es mayor o igual a 30. Estadístico t: si la variable en estudio tiene una distribución poblacional normal, cuando se desconoce la varianza poblacional y la muestra es menor a 30. Estadístico z: si se desconoce la forma de la distribución poblacional de la variable en estudio, pero la muestra es mayor o igual a 30. Estadístico z: si la variable en estudio tiene una distribución poblacional normal, cualquiera sea el tamaño de la muestra. Estadístico z: si se desconoce la forma de la distribución poblacional de la variable en estudio, pero la muestra es menor o igual a 30.

1.1.1 Si se estima un parámetro en base a un estimador insesgado entonces. En PROMEDIO, la estimación no diferirá del parámetro de interés, cuando se realice un número de estimación es suficientemente grande. En PROMEDIO, la estimación es suficientemente grande. En PROMEDIO, la estimación diferirá del parámetro de interés, que es suficientemente pequeño.

1.1.1 Un buen estimador es consistente cuando: Al ir aumentando el tamaño de la muestra, el estimador se acerca más al parámetro que está estimando. Al ir aumentando el tamaño del paramentro, el estimador se aleja más de la muestra que está estimando. Al ir disminuyendo el tamaño de la muestra, el estimador se acerca más al parámetro que está estimando.

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. El valor inesperado tiende al verdadero valor del parámetro cuando la muestra tiene un tamaño cada vez más grande. El valor esperado tiende al valor de la muestra cuando el parámetro tiene un tamaño cada vez más pequeño.

1.1.1 Un estimador insesgado, consistente y eficiente es mejor que otros si: Utiliza toda la información muestras disponible. Utiliza una parte la información muestras disponible.

1.1.1 Un estimador es eficiente si: Entre diferentes estimadores insesgados posee la menor varianza. Entre diferentes estimadores insesgados posee la mayor varianza. Entre varios estimadores sesgados posee la menor estimación fija.

1.1.2 A partir de una muestra aleatoria de 18 individuos se desea estimar la media poblacional mediante un intervalo de confianza. Sabiendo que la desviación estándar muestral es de 1,23 determina el margen de error (o error estimado)… construcción del intervalo. Se desconoce la desviación estándar poblacional. Considere que la población en aproximadamente…. El margen de error es 0,5044. El margen de error es 0,5088. El margen de error es 1,5044.

1.1.2 partir de una muestra aleatoria de 7 individuos se desea estimar la media poblacional mediante un intervalo con el 99% de confianza. Sabiendo que la desviación estándar muestral es de 0,28, determina el margen de error (o error estimado) que interviene en la construcción del intervalo.Se desconoce la desviación estándar poblacional. Considera que la población es aproximadamente normal. El margen de error es 0,3922. El margen de error es 1,3922. El margen de error es 0,9233.

1.1.2 ¿Cuál es la definición de estimación por intervalo?. Es una gama de valores que sirven para estimar el parámetro de una población desconocida. Es una gama de valores que sirven para estimar la muestra de una población desconocida. Es una gama de valores que sirven para estimar el parámetro de una población conocida.

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. La estimación puntual es un número que sirve para estimar una muestra DESCONOCIDA de una población.

1.1.2 Cuando se escoge el estimador del parámetro de una población, ¿que es necesario tener en cuenta? seleccione las dos respuestas correctas: Suficiencia. Eficiencia. Eficacia.

1.1.2 El ministerio de Transporte del país está estudiando los tiempos requeridos de los ciudadanos para tran.. trabajo, en las ocho ciudades con más densidad de población del país. Para estimar la desviación estándar poblacional realizado un estudio precio y se estableció que es 6,25 minutos ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra co… tomar para estimar la media poblacional del ti empo que necesitan los trabajadores para transportarse a sus trabajos .. margen de error de 2 minutos y un nivel de confianza de 95%. Para estimar la media poblacional con un 95% de confianza respetando un margen de error de más/menos 2 minutos, la muestra que se debe tomar es como mínimo 38 trabajadores. Para estimar la media poblacional con un 95% de confianza respetando un margen de error de más/menos 2 minutos, la muestra que se debe tomar es como maximo 68 trabajadores. Para estimar la media poblacional con un 75% de confianza respetando un margen de error de más/menos 4 minutos, la muestra que se debe tomar es como mínimo 38 trabajadores.

1.1.2 El nivel de confianza de una estimación por intervalos: Lo define el investigador. Lo define el estimador.

1.1.2 El resultado de una investigación sobre ingreso anual promedio 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?. CON un nivel de confianza al 95%, el intervalo aleatorio [$118000; $136000] atrapa al verdadero valor del promedio poblacional del ingreso de ese puesto. CON un nivel de confianza al 75%, el intervalo aleatorio [$118000; $136000] atrapa al verdadero valor del promedio poblacional del ingreso de ese puesto.

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 estimación por intervalo recibe el nombre de: Nivel de confianza. Nivel de oportunidad. Confianza medida.

1.1.2 En el último reporte anual de la revista EL PULSO DEL MERCADO, se publicó un estudio realizado por la Asociación de Supermercadistas del País. Para el estudio se ha tomado una muestra aleatoria de 250 supermercados y se les ha consultado entre otros ítems, cual fue el rubro que más sufrió una disminución en sus ventas, en el último año. El 45% de los encuestados coincidió en que fue el rubro de quesos y fiambres. Genere un intervalo de confianza del 99% para estimar la proporción poblacional de las supermercadistas que respondieron que el rubro que más sufrió una disminución en sus ventas fue el de quesos y fiambres. Suponga que la Asociación supervisa a más de 6000 supermercados en todo el país. Con un 99% de confianza el intervalo [0,3689; 0,5311] contiene a la proporción poblacional de supermercadistas que respondieron sobre el rubro que tuvo más disminución en las ventas el último año. Con un 88% de confianza el intervalo [0,3689; 0,5311] contiene a la proporción poblacional de supermercadistas que respondieron sobre el rubro que tuvo más aumento en las ventas el último año. Con un 66% de confianza el intervalo [0,3689; 0,5311] contiene a la proporción poblacional de supermercadistas que respondieron sobre el rubro que tuvo más disminución en las ventas el último año.

1.1.2 En la Universidad IE, de lo ciudad de Rosario, se dictan, en forma virtual cursos de posgrado para profesores de todas las áreas. En la última cohorte la distribución de los puntajes de los exámenes de diagnóstico tiene una forma aproximadamente..posgrado desconoce la media y la desviación estándar de las calificaciones de todos los ingresantes. Con el objeto de...a través de un intervalo de confianza del 95%, se han tomado una muestra aleatoria de 15 alumnos. El director desea. del intervalo de confianza para estimar la media de los puntajes, sabiendo que la media de los puntajes de los alumnos. , 5 puntos y la desviación estándar muestral de 2,8 puntos. Considera una población de más de 1200 ingresantes. Con un 95% de confianza n el intervalo: (4,949 – 8,051) contiene a la media poblacional de los puntajes. Con un 75% de confianza n el intervalo: (4,949 – 8,051) contiene a la media poblacional de los puntajes. Con un 90% de confianza n el intervalo: (4,949 – 8,051) contiene a la media poblacional de los puntajes.

1.1.2 En la Universidad IE, de lo ciudad de Rosario, se dictan, en forma virtual cursos de posgrado para profesores de todas las áreas. En la última cohorte la distribución de los puntajes de los exámenes de diagnóstico tiene una forma aproximadamente..posgrado desconoce la media y la desviación estándar de las calificaciones de todos los ingresantes. Con el objeto de...a través de un intervalo de confianza del 95%, se han tomado una muestra aleatoria de 15 alumnos. El director desea. del intervalo de confianza para estimar la media de los puntajes, sabiendo que la media de los puntajes de los alumnos. , 5 puntos y la desviación estándar muestral de 2,8 puntos. Considera una población de más de 1200 ingresantes. Para un nivel del confianza del 95%, el margen de error para estimar la media poblacional de los puntajes debe ser: E = 1,551. Para un nivel del confianza del 90%, el margen de error para estimar la media poblacional de los puntajes debe ser: E = 1,551. Para un nivel del confianza del 85%, el margen de error para estimar la media poblacional de los puntajes debe ser: E = 2,552.

1.1.2 En la Universidad IE, de lo ciudad de Rosario, se dictan, en forma virtual cursos de posgrado para profesores de todas las áreas. En la última cohorte la distribución de los puntajes de los exámenes de diagnóstico tiene una forma aproximadamente..posgrado desconoce la media y la desviación estándar de las calificaciones de todos los ingresantes. Con el objeto de...a través de un intervalo de confianza del 95%, se han tomado una muestra aleatoria de 15 alumnos. El director desea. del intervalo de confianza para estimar la media de los puntajes, sabiendo que la media de los puntajes de los alumnos. , 5 puntos y la desviación estándar muestral de 2,8 puntos. Considera una población de más de 1200 ingresantes. Para poder construir un intervalo de confianza para la media de puntajes tendría que considerar un error estándar estimado de ơx = 0,723. Para poder construir un intervalo de confianza para la media de puntajes tendría que considerar un error estándar estimado de ơx = 1,723. Para poder construir un intervalo de confianza para la media de puntajes tendría que considerar un error estándar estimado de ơx = 0,732.

1.1.2 En una de las sucursales del restaurant "El Aljibe" asisten, en promedio, 6500 personas por semana.Se toma una muestra de 250 clientes en forma aleatoria, y se determina que el 30% ha gastado mas de $700 individualmente. El gerente de la sucursal quiere estimar la proporción de clientes que gastan mas de $700 por día con un intervalo de confianza, de tal manera que dicho intervalo contenga a la proporción poblacional con un 99% de confianza. ¿Puedes ayudar al gerente a determinar dicho intervalo?. Con el 99% de confianza, el intervalo (0,2253 - 0,3747) contiene a la proporción poblacional de los clientes que gastaron individualmente más de $700. Con el 88% de confianza, el intervalo (0,2253 - 0,3747) contiene a la proporción poblacional de los clientes que gastaron individualmente más de $750. Con el 90% de confianza, el intervalo (0,2253 - 0,3747) contiene a la proporción poblacional de los clientes que gastaron individualmente más de $990.

1.1.2 En una de las sucursales del restaurant "El Aljibe" se realiza todos los meses un informe de la opinión de sus clientes sobre la calidad de sus productos y servicios. Se viene observando que la distribución de puntajes tiene una forma aproximadamente normal. Se toma una muestra aleatoria de 20 clientes que asistieron durante el mes. El promedio de puntuaciones (sobre 100) de la muestra fue de 82 y la desviación estándar de los puntajes de todos los clientes de la muestra es de 1,25 puntos. ¿Con una confianza del 99%, ¿Cuáles son los límites del intervalo de confianza que contiene a la puntuación promedio de los clientes que asistieron en el último mes?. Con una confianza de 99% la puntuación promedio de la población está en el intervalo (81,2 – 82,8). Con una confianza de 88% la puntuación promedio de la población está en el intervalo (81,2 – 82,8). Con una confianza de 90% la puntuación promedio de la población está en el intervalo (81,2 – 82,8).

1.1.2 En una de las sucursales del restaurant el aljibe se realiza todos los meses un informe de la opinión de sus clientes sobre la calidad de sus productos y servicios. Se toma una muestra aleatoria de 100 clientes que asistieron durante el ultimo ano y el promedio de puntuaciones sobre 100 fue 85….. media muestral = 85 puntos, desviación estándar muestral 0.25 puntos. El error estándar que tendrá que tener en cuenta el dueño para hacer la estimación es de 0.024. El error estándar que tendrá que tener en cuenta el dueño para hacer la estimación es de 1.024. El error estándar que tendrá que tener en cuenta el dueño para hacer la estimación es de 0.042.

1.1.2 En la estimación puntual de un parámetro permite obtener: Un único valor estimado. Dos valores estimado. Un único valor puntual.

1.1.2 La empresa de vuelos FREEDOM quiere actualizar los sueldos de sus pilotos y por ello le pide al área de Administración que realice un estudio sobre el promedio de sueldos liquidados el último mes por las empresas de la misma categoría con sede en el país. Por experiencias anteriores, se sabe que la distribución de sueldos de los pilotos en todo el país es aproximadamente normal y que la desviación estándar de todos los sueldos en los últimos meses fue de U$S 80. Si se toma una muestra de 1200 pilotos, ¿Cuál es el margen de error o error permitido, si desea tener una confianza del 95% en su estimación?. El margen de error para estimar la media de sueldos poblacional es de U$S 4,53. El margen de error para estimar la media de sueldos poblacional es de U$S 8,53. El margen de error para estimar la media de sueldos poblacional es de U$S 4,35.

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 conocido. Un rango de valores entre los que se encuentre la muestra poblacional desconocido.

1.1.2 La distribución t se aplica la estimación por intervalo de la media: Cuando se desconoce el valor de la varianza. Cuando se desconoce el valor de la distribución. Cuando se conoce el valor de la varianza.

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 atrapan al verdadero valor del parámetro. Proporciona un intervalo de valores que atrapan al verdadero valor de la estimación.

1.1.2 La forma general de expresar conceptualmente un intervalo de confianza es: Estimación puntual ± margen de error. Estimación puntual + margen de error. Estimación puntual - margen de error.

1.1.2 Podemos obtener una estimación aproximada de la desviación estándar de una población en el caso de: Tener la información sobre su intervalo. No contar con la información sobre su intervalo. Tener la información sobre la desviación.

1.1.2 ¿Podemos utilizar el estadístico z si a partir de la media muestral se desea estimar un parámetro de una población que sabemos que no es normal?. Si, siempre que el tamaño de la muestra sea mayor a 30. Si, siempre que el tamaño de la muestra sea menor a 30. Si, siempre que el tamaño de la muestra sea mayor a 40.

1.1.2 Por un estudio anterior se sabe que la proporción de niños que prefieren 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 tamaño de muestra permitirá obtener estimación con un nivel de confianza de 95% y un error máximo es 0,5%: 38.032. 38.023. 34.032.

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 parametros. Intervalos insesgados.

1.1.2 Procedimiento de inferencia estadística que permite calcular un UNICO valor numérico que para estimar un parámetro poblacional: Estimación puntual. Estimación unica. Estimación numérica.

1.1.2 ¿Qué es coeficiente de confianza?. Es el grado de certeza para asegurar que el estadístico muestral esté dentro de un intervalo. Es el grado de certeza para asegurar que el estadístico muestral esté dentro de un parametro. Es el grado de certeza para asegurar que el coeficiente estadístico esté dentro de un intervalo.

1.1.2 ¿Qué es una estimación de intervalo?. Un rango de valores que se utiliza para estimar un parámetro de la población. Un rango de valores que se utiliza para estimar una muestra de la población. Un rango de valores que se utiliza para estimar un parámetro del intervalo.

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 puntual de la intención de Voto por ese candidato. La estimación muestral de la intención de Voto por ese candidato.

1.1.2 Se dispone de información de una muestra de 100 casos para la cual estimación puntual de la media es 100 unidades ¿cuál intervalo estimado tendrá menor amplitud?: El que corresponda a un menor error de muestreo tolerado. El que corresponda a un mayor error de muestreo tolerado. El que corresponda a un menor error de muestreo NO tolerado.

1.1.2 Se ha obtenido una muestra al azar de 150 vendedores de una cadena de concesionarias de autos para estimar la proporción de vendedores en la empresa que no alcanza un mínimo establecido ventas por mes, definido por la dirección. De los seleccionados, 50 no han conseguido llegar al mínimo de ventas establecidas. Estime un intervalo con 80% de confianza para la proporción de vendedores que no llegan mínimo y corrobore que conclusiones son válidas seleccione las cuatro opciones correctas: El límite inferior del intervalo es 0,28. El límite inferior del intervalo es 0,38. La estimación de la varianza ronda los 0.2222. El intervalo de confianza obtenido atrapa con la confianza de 80% al verdadero valor de la proporción poblacional. La estimación de la varianza ronda los 0.4444.

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 rellenado se obtuvo una media de 2.25 l Cuáles de los siguientes valores forman parte el intervalo del 95% de confianza para el total de unidades desinfectante que envasa la máquina. 2.238, 2.1912, 2.2 99 y 2.3088. 4.238, 4.1912, 4.2 99 y 4.3088.

1.1.2 se realizó un estudio para determinar la presencia de un hongo en cierta 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%). (65%; 25%). (20%; 60%).

1.1.2 Se realiza un muestreo aleatorio de 60 individuos, los cuales 15 poseen una característica que se está estudiando. La población es de 1.000 individuos. Se quiere estimar dicha característica en la población con un 95% de confianza. Indica el error estimado o margen de error conveniente para realizar la estimación. E = 0.1063. E = 1.1063. E = 0.2096.

1.1.3 Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. ¿Cuál de estas relaciones son correctas? Suponer que el resto de las variables y/o parámetros son constantes... A medida que aumenta el nivel de confianza, mayor es la amplitud del intervalo de confianza. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, aumenta el error muestral estándar... A medida que disminuye la amplitud del intervalo de confianza la estimación es más precisa. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, disminuye el error maestral estándar... A medida que aumenta el nivel de confianza, menor es la amplitud del intervalo de confianza.

1.1.2 Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Las autoridades de de tránsito de la Ciudad de Buenos Aires desean estimar el porcentaje de conductores de su parque automotor que no tienen actualizado el tránsito CTV. A tal fin se llevó a cabo una encuesta anónima. En dicha encuesta, el 15% de los conductores reconocieron que no tenían actualizada el CTV. La encuesta (...) realizó en forma aleatoria a 3200 conductores. Si las autoridades del municipio desean estimar mediante un intervalo de confianza del 90% la proporción de la población que no tiene hecho (...) CTV ¿puede seleccionar las opciones que servirán a las autoridades para llaa estimación?. El margen de error para la estimación de la proporción poblacional con un 90% de confianza es: E = 0,104. Con un 90% de confianza el intervalo [0,1396; 0,1604] contiene a la proporción poblacional de los conductores que no tienen actualizado el CTV. El porcentaje de conductores estimado que no tienen actualizado el CTV está entre 13,96 % y 16,04 % de la población, considerando un nivel de confianza del 90%. El error estándar de la proporción muestral es ơp= 0,0063. El margen de error para la estimación de la proporción poblacional con un 90% de confianza es: E = 0,124.

(1.1.2) Seleccione las 3 (tres) opciones correctas. Las autoridades del municipio de la ciudad de Catamarca están abocadas en conocer, con gran aproximación, el porcentaje de conductores que, haciendo caso omiso de las normas en vigencia, usan su teléfono celular mientras conducen un vehículo. A tal fin se llevó a cabo una encuesta anónima. En dicha encuesta, el 30% de los conductores reconocieron que tuvieron que efectuar maniobras bruscas justamente por el uso del celular. La encuesta se realizó en forma aleatoria a 1200 personas. Las autoridades del municipio desean estimar mediante un intervalo de confianza del 98% la proporción de la población que utilizan su teléfono celular mientras conducen. ¿Cuáles de las siguientes opciones servirán a las autoridades para la estimación?. Con un 98 % de confianza el intervalo [0,2692; 0,3308] contiene a la proporción poblacional de los conductores que tuvieron maniobras bruscas por el uso del celular. El margen de error para la estimación de la proporción poblacional con un 98 % de confianza es: E = 0,0308. El error estándar de la proporción muestral es: ơp= 0,0132. El margen de error para la estimación de la proporción poblacional con un 98 % de confianza es: E = 0,059.

1.1.2 Si necesitamos aumentar la precisión de la estimación, sin reducir la confianza. Qué deberíamos hacer?. Aumentar el tamaño de la muestra. Aumentar el tamaño de la estimación. Disminuir el tamaño de la muestra.

1.1.2 Si se realiza una estimación por intervalos con el 95% de confianza. Qué valor de Z se aplicará en el cálculo de los límites de los intervalos?. ± 1.96. - 1.96. + 1.96.

1.1.2 Usted trabaja en la compañía una compañía de artículos de ferretería que producen tornillos .... Envuelven en paquetes especiales. El empaque hace que las cajas contengas distintos. Venden por unidades, por ello la compañía necesita una estimación del número de las .. la facturación.. La muestra es de 35 cajas con el número de tornillos en cada una cuyos... la media muestral?. 102. 202. 104.

1.1.2 Un mayorista compra a un proveedor bolsas de harina 0000. Encarga a su equipo de administradores una auditoria con el fin de estudiar si el pesaje de las bolsas recibidas en el último mes esta dentro de las especificaciones. El mayorista recibe más de 600 bolsas aproximadamente por mes... margen de error permitido con una confianza de 98%. Para un nivel de confianza del 98% el margen de error para estimar la media poblacional de pesajes de las bolsas debe ser E= ± 0.717 kg. Para un nivel de confianza del 88% el margen de error para estimar la media poblacional de pesajes de las bolsas debe ser E= + 0.717 kg. Para un nivel de confianza del 90% el margen de error para estimar la media poblacional de pesajes de las bolsas debe ser E= + 1.727 kg.

1.1.2 Un supermercado analiza las compras de sus clientes para determinar el promedio de compra de cierta fruta. él hizo una muestra aleatoria de clientes identificados a partir de sus tarjetas de fidelización y obtiene una medida de 63.9 kg al año de compra con una desviación estándar muestral de 2.8. Determine intervalo de confianza del 90% para la media de compra de este producto en todos sus clientes y los valores de la distribución del estadístico asociado. Seleccione las 4 correctas. LIC: 62,627. LSC: 65,173. 1,761. -1,761. LIC: 72,726.

(1.1.2) Una gran cantidad de argentinos utilizan internet para adquirir sus pasajes en avión para sus planes vacacionales. En una encuesta realizada por ellos se reportó que el 72% adquiere un pasaje de avión mediante internet... Con un 98% de confianza el intervalo (0.6734: 0.766) contiene a la proporción poblacional de los argentinos que adquieren pasaje de avión através de internet. Con un 89% de confianza el intervalo (0.6734: 0.766) contiene a la proporción poblacional de los argentinos que adquieren pasaje de avión através de internet. Con un 90% de confianza el intervalo (0.6734: 0.766) contiene a la proporción poblacional de los argentinos que adquieren pasaje de avión através de internet.

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. 79. 90.

1.1.2 Una muestra de la velocidad de 10 automóviles al pasar por cierto 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. 406,67. 260,76.

1.1.2 Una muestra de la velocidad de 10 automóviles al pasar por cierto punto de control arrojó los siguientesvalores (expresados en km/h): {100; 120; 90; 80; 85; 120; 100; 95; 100; 80} si interesa considerar que tanta diferencia hay en las velocidades de conducción en ese paraje ¿Qué parámetro corresponde estimar?. Desviación estándar poblacional. Desviación estándar muestral. Desviación media poblacional.

1.1.4 Una estimación por intervalos se necesita reducir el error muestral máximo qué estrategia de la siguiente se puede elegir?. Aumentar el tamaño de la muestra. Aumentar el tamaño de la estimación. Disminuir el tamaño de la muestra.

1.1.5 Calcular un intervalo de confianza a nivel 0.95 para la proporción 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. El límite inferior del intervalo es 0.857.

1.2 ¿Cuáles son las propiedades de la distribución de muestreo de la media, cuando la población está distribuida normalmente? Seleccione las 3 (tres) respuestas correctas. La distribución de muestreo tiene una desviación estándar (error estándar) igual a la desviación estándar de la población, dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. La distribución de muestres está distribuida normalmente. La distribución de muestreo tiene una media igual a la media poblacional. La distribución de muestreo tiene una media distinta a la media poblacional.

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 de la estimación.

1.2 Cuál es la base conceptual de la distribución muestral?. Tiene una media µ y una desviación estándar ơ. Tiene una media µ y una desviación media ơ. Tiene una media ơ y una desviación estándar µ.

(1.2) ¿Cuál es la definición de la distribución de muestreo de la media?. La distribución de probabilidad de todas las medias posibles de las muestras es una distribución de medias muestrales. La distribución de probabilidad de todas las medias posibles de las muestras. La distribución de probabilidad de medias muestrales.

1.2 Cuando nos referimos a la desviación estándar de la distribución de INTERVALOS muestrales. ¿Cuál es el término convencional que utilizamos?. Error estándar del intervalo. Error medio del intervalo.

1.2 Cuando nos referimos a la desviación estándar de la distribución de las medias muestrales, ¿Cuál es el término convencional que utilizamos?. Error estándar de la media. Error medio de la media.

1.2 Cuando nos referimos a la desviación estándar de la distribución de las proporciones muestrales, Cuál es el término convencional que utilizamos?. Error estándar de las proporciones muestrales. Error medio de las proporciones muestrales.

1.2 Cuando se toma una muestra con el fin de inferir un parámetro poblacional ¿se puede llegar a la conclusión de que el parámetro de la población es idéntico al valor del estadístico de la muestra?. No, porque es probable que existan errores debido a las diferencias entre las muestras. No, porque es probable que existan errores debido a las similitudes entre las muestras. Si, porque no existe errores debido a las diferencias entre las muestras.

1.2 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. Una diferencia aleatoria entre el verdadero valor del estimador.

1.2 La definición del error estándar de la estadística es: La desviación estándar de la distribución de una estadística de muestra. La desviación media de la distribución de una estadística de muestra. La desviación estándar de la distribución de una estadística de la población.

1.2 Qué condición debe garantizar el método de muestreo a los fines de poder 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 el error muestral tenga una probabilidad no nula de formar parte de la muestra. Que cada elemento que conforma la muestra tenga una probabilidad conocida de formar parte de la población.

(1.2) Seleccione las 2 (dos) opciones correctas. En una sucursal del Banco Azul, el gerente quiere analizar los cheques rechazados en las 2800 cuentas corrientes que tienen activas en llaa sucursal. Se sabe que el promedio de cheques rechazados por cuenta en un año es de 4,5. La distribución de las medidas de rechazos tiene forma acampanada, con una desviación estándar de 1,5 rechazos. Si toma un (...) (margen de error) si desea un 90% de confianza?. El error estándar de la distribución de medias muestrales. El margen de error con una confianza del 90% es E = 0,8637. El margen de error con una confianza del 90% es E = 1,8637.

1.2 Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Indique las opciones que están relacionadas con el caso que se plantea a continuación. Se sabe que la proporción poblacional de una determinada característica de la población de estudio es de 0,40. Se realiza un muestreo aleatorio de 60 individuos, en el que se estudia dicha característica poblacional. ¿Cuál es el error estándar para la proporción?¿Cuál es la probabilidad de que menos del 25% de los individuos de la muestra hayan tenido la característica en estudio? ¿Cuál es la probabilidad de que en la muestra más del 60% de los individuos hayan tenido la característica del estudio? ¿Cuántos individuos representan ese más de 60% en una población de 10.000 individuos?. ơp = 0,0632. La cantidad de individuos que contiene la muestra con la característica en estudio, teniendo en cuenta una población de 10.000 individuos es 8. La probabilidad de que más del 60% de los individuos muestreados tengan la característica en estudio es de 0,008. La probabilidad de que menos del 25% de los individuos muestreados tengan la característica en estudio es de 0,0089. ơp = 0,0964.

1.2 Una financiera con la finalidad de estimar futuras contingencias, necesita una estimación rápida del nivel de endeudamiento de sus clientes. Analiza una muestra al azar de 36 clientes, de lo que obtiene en promedio, el endeudamiento es de $8168 por cliente. Si conoce que la desviación estándar poblacional es de $1200 ¿Cuáles de las siguientes características enmarcan este problema? Seleccione las 3 opciones correctas: Se desconoce la media poblacional. Varianza poblacional conocida. El tamaño de muestra es lo suficientemente grande. Varianza poblacional desconocida.

1.2 Usted es presidente de una empresa de productos dentales y quiere conocer el promedio de ventas. Para ello pide a 100 distribuidores de sus productos seleccionados aleatoriamente encuestar a 70 en forma aleatoria y que le entreguen el promedio. Usted recibiría una muestra extraída de la población o de alguna otra distribución y con que tamaño de muestra?. Desde la distribución de muestreo de la media de las muestras de tamaño 70, extraídas de la población. Desde la distribución de muestreo de la media de las muestras de tamaño 60, extraídas de la población. Desde la distribución de muestreo de la media de las muestras de tamaño 77, extraídas de la población.

1.2 Una consultora, que realiza encuestas sobre elecciones a intendentes, desea pronosticar la probabilidad de que, en un muestreo de 1200 ciudadanos, se repita la elección del intendente actual. En elecciones anteriores, al candidato lo votaron el 57% de los ciudadanos de esa localidad. La distribución poblacional es aproximadamente normal. Teniendo en cuenta los datos históricos poblacionales, ¿Cuál es la probabilidad de que, en la muestra, el candidato obtenga más del 52% de los votos?. La probabilidad de que en la muestra el candidato obtenga más del 52% de los votos es de 1. La probabilidad de que en la muestra el candidato obtenga más del 52% de los votos es de 2.

1.2 Una gran cantidad de argentinos utilizan internet para adquirir sus pasajes de avión para sus planes vacacionales. En una encuesta realizada entre ellos, se reportó que el 65% adquiere sus pasajes de avión mediante internet. Si la encuesta abarco a 750 personas, determina el error estándar de la distribución de proporciones muestrales considerando una población infinita. El error estándar de la distribución de proporciones muestrales es: ơp = 0,0174. El error estándar de la distribución de proporciones muestrales es: ơp = 1,0174. El error estándar de la distribución de proporciones muestrales es: ơp = 0,0348.

(1.2.1) ¿Cómo se interpreta el valor obtenido mediante la fórmula del tamaño de la muestra?. Es el tamaño de muestra mínimo necesario para obtener el margen de error deseado. Es el tamaño de muestra máximo necesario para obtener el margen de error deseado. Es el tamaño de estimación mínima necesaria para obtener el margen de valor deseado.

1.2.1 Cuál es la importancia del teorema del límite central en la investigación estadística y posterior toma de decisiones?. Permite utilizar estadísticos de una muestra para hacer inferencias con respecto al parámetro poblacional correspondiente cualquiera sea la forma de la población. Permite utilizar estadísticos de una muestra para hacer inferencias con respecto al parámetro poblacional. Permite utilizar estadísticos de una muestra correspondiente cualquiera sea la forma de la población.

1.2.1 Cuál es la importancia del teorema del límite central?. Permite utilizar el estadístico muestral para hacer inferencias sobre los parámetros de la población, sin conocer la forma de la distribución de frecuencia de esa población, salvo la información obtenida de la muestra. Permite utilizar el Parametro muestral para hacer inferencias sobre los parámetros de la población, conociendo la forma de la distribución de frecuencia de esa población, salvo la información obtenida de la muestra.

1.2.1 Cuántos intervalos de confianza se pueden obtener de una muestra de tamaño n?. Tantos como muestras distintas de tamaño n pueden seleccionarse de la población de tamaño N. Tantos como muestras distintas de tamaño m pueden seleccionarse de la población de tamaño M.

1.2.1 Dado un nivel de confianza y un tamaño muestral de que dependerá la amplitud del intervalo de estimación de cierto parámetro: De la distribución del estadístico en el muestreo. De la distribución del promedio en el muestreo. De la distribución del estadístico en el intervalo de estimación.

1.2.1 El teorema del límite central es uno de los más importantes de todos en la inferencia estadística ¿Por qué?. Garantiza que la distribución muestral de la media se acerque a la distribución normal a medida que crece el tamaño de la muestra. Garantiza que la distribución muestral de la media se aleje a la distribución normal a medida que disminuye el tamaño de la muestra.

1.2.1 En una planta envasadora de cierto aditivo Industrial se desea verificar la Ho de que los envases resultan en promedio con un peso no inferior a un kg. se sabe que ciertos factores como la temperatura ambiente al momento de envasado pueden generar una variación en los pesos de las latas, por lo cual los pesos se distribuyen de manera normal con una dispersión de 0,08 kg. El fabricante debe cumplir con el nivel de peso neto comprometido en el envase en términos razonables se analiza una muestra de 100 latas en la que se determinan los pesos resultando la media muestral igual a 980 gr esta muestra comprueba o rechaza la Ho: µ≥1kg con un nivel de significación de 0,05?. No se rechaza la Ho. Se rechaza la Ho.

1.2.1 la distribución de las ganancias anuales de todas las cajas de una cadena de supermercados con 5 años de experiencia tiene un sesgo negativo. Esta distribución tiene una media de $15000 y una desviación estándar de $2000. Si realizamos una muestra aleatoria de 30 cajas, Cuál es la probabilidad de que las ganancias sean más de 15750 al año?. 0,202 = 2%. 0,303 = 3%. 0,404 = 4%.

1.2.1 Qué es el teorema del límite central?. La relación existente entre la forma de la distribución de la población y la forma de la distribución muestral de la media recibe el nombre de teorema del límite central. La relación existente entre la forma de la distribución de la población recibe el nombre de teorema del límite central. La relación existente entre la forma de la distribución muestral de la media recibe el nombre de teorema del límite central.

(1.2.1) Se quiere estimar la media de edades de los individuos de cierta ciudad. Se sabe que la distribución de edades tiene forma aproximadamente normal. Para ellos, se toma una muestra aleatoria de tamaño 150. A partir de esta muestra se estimará la media poblacional. ¿Cuál es el valor del error estándar que se utilizara para hacer una estimación por intervalos si la desviación estándar muestral es de 12.5 años?. ơx = 1.02. ơx = 1.24. ơx = 2.02.

1.2.1 Un instituto de promoción social de una pequeña localidad de 1200 familias, desea estimar la media de ingresos por familia mediante un intervalo de confianza de 90%. Se ha tomado una muestra aleatoria de 16 familias. Los datos arrojan una media de $40.000 por familia, con una desviación estándar de $5.000. Determina el error estándar de medias muestrales. El error estandar es de $1.250. El error estandar es de $1.500. El error estandar es de $3.250.

1.2.1 Un investigador selecciona, de una población de 2120 individuos, una muestra aleatoria de 400 individuos para realizar un experimento. La varianza poblacional es conocida e igual 2.6 ¿Cuál es el valor del error estándar de la media en la distribución de muestreo?. Ox = 0.0726. Ox = 0.1452. Ox = 1.0726.

2.1 Con Qué premisas debe comenzar una prueba de hipótesis seleccione las cuatro respuestas correctas: Una suposición denominada hipótesis. Referido un parámetro de la población. Se reúnen datos muestrales. Se producen estadisticos de la muestras. Se realizan análisis de las suposiciones, para servirnos de esta información y decidir la probabilidad de que El parámetro supuesto de la población sea correcto.

2.1 ¿Cómo es el procedimiento de la prueba de hipótesis? seleccione las cuatro respuestas correctas: Suponer una hipótesis relativa a una población. Reunir los datos muestrales. Calcular un estadístico muestral. Usar el estadístico muestral para evaluar la hipótesis. Usar el estadístico calcular la media aritmética y la desviación estándar.

2.1 Cuáles son los elementos de una prueba estadística? Seleccione las 4 correctas: Hipótesis Nula. Hipótesis alternativa. Estadística de prueba. Región de rechazo. Parámetros y estimaciones.

2.1 Cuáles son las áreas principales que involucra la estadística inferencial?. Estimación y prueba de hipótesis. Estimación de hipótesis. Prueba de hipótesis.

2.1 En la prueba de hipótesis cuando debemos formular el supuesto valor del parámetro de la población?. Antes de empezar el muestreo. Despues de empezar el muestreo. Antes de finalizar el muestreo.

2.1 La hipótesis nula, ¿Qué representa en el proceso de prueba de hipótesis?. La hipótesis nula representa la hipótesis que usted está tratando de rechazar. La hipótesis nula representa la hipótesis que usted está tratando de aceptar. La hipótesis nula representa la conclusión que usted está tratando de rechazar.

2.1 Qué diferencias hay entre el valor crítico y el estadístico de prueba en una prueba de hipótesis?. El estadístico de prueba es un valor calculado con los datos de la muestra de acuerdo a una distribución de probabilidad adecuada, y el valor crítico es un valor de la misma distribución que separa las zonas de rechazo y no rechazo de la Ho y se busca en base a las características de la prueba. El estadístico de prueba es un valor calculado con los datos del Parametro de acuerdo a una distribución de probabilidad adecuada, y el valor crítico es un valor de la misma distribución que une las zonas de la Ho.

2.1 Qué significa la factibilidad de rechazar una hipótesis basándonos en una muestra?. Significa que razonablemente no podríamos haber esperado encontrar esa muestra particular si efectivamente la hipótesis hubiera sido verdadera. Significa que razonablemente podríamos haber esperado encontrar esa muestra particular si la hipótesis hubiera sido verdadera. Significa que razonablemente no podríamos haber esperado encontrar esa muestra particular si efectivamente la hipótesis hubiera sido falsa.

2.1 Si el estadístico de prueba caen en la zona de rechazo de la hipótesis nula ¿cómo se expresa la conclusión... prueba?. Existe (o hay) evidencia estadística suficiente para rechazar la Ho. Existe evidencia probabilística suficiente para no aceptar la Ho. Hay evidencia estadística suficiente para aceptar la Ho.

2.1 Un procedimiento de prueba de hipótesis que no tiene alteraciones cuando los supuestos se modifican levemente, se denomina: Robusto. Endeble.

2.1.1 Cuál de los siguientes niveles de significación se utiliza de manera convencional, en particular en ciencias sociales?. 0,05. 0,50. 0,04.

2.1.1 Cuál es la estrategia de una prueba de hipótesis?. Someter a juicio una afirmación o idea y rechazarla si la evidencia muestral no es consistente con ella, o no rechazarla si lo es. Someter a juicio una afirmación o idea si la hipotesis muestral no es consistente con ella.

2.1.1 Cuál es la finalidad del estadístico de prueba?. Relacionar el parámetro sobre el cual nos interesa comprobar una afirmación, con un estimador de dicho parámetro. Relacionar el parámetro sobre el cual nos interesa comprobar una prueba. Vincular el parámetro con un estimador de dicho parámetro.

2.1.1 El estadístico p en una prueba de hipótesis unilateral derecha indica. La probabilidad acumulada en la distribución del estadístico muestral para valores mayores que el estadístico de prueba basado en evidencia muestral. La probabilidad acumulada en la distribución del estadístico muestral para valores menores que el estadístico de prueba basado en evidencia muestral.

2.1.1 El valor p de una prueba corresponde: Al nivel de significación más bajo en el que valor observado del estadístico de prueba es significativo. Al nivel de significación más alto en el que valor observado del estadístico de prueba es significativo. Al nivel de significación más bajo es insignificante.

2.1.1 En el contexto de las pruebas de hipótesis, cuando detectamos evidencia que refute la hipótesis nula, decimos que. Se rechaza la hipótesis nula. Se rechaza la hipótesis alternativa. Se acepta la hipótesis nula.

2.1.1 En el contexto de las pruebas de hipótesis cuando NO detectamos evidencias que refuten la hipótesis nula decimos que: No se rechaza la hipótesis nula. No se rechaza la hipótesis alternativa. Se rechaza la hipótesis nula.

2.1.1 En la hipótesis nula referida al valor de un parámetro: Siempre aparece un signo de igualdad. Siempre aparece un signo de diferencia. Nunca aparece un signo de igualdad.

2.1.1 En una fábrica encargada de envasar puré de tomate, la línea de producción está diseñada para llenar cajas con un peso medio de 300 gr. En forma periódica se selecciona una muestra de los empaques y se pesan para determinar si se están llenando de manera insuficiente o con algún exceso. Si con los datos muestrales se llega a la conclusión de que hay un llenado insuficiente o excesivo, la producción se suspende y se ajusta al llenado correcto. Comenta sobre la conclusión y la decisión en caso de que H0 no se pueda rechazar. Ho: U = 300 Y H1: u distinto 300. Ho: U = 700 Y H1: u distinto 700. Ho: U = 430 Y H1: u distinto 430.

2.1.1 En una fábrica encargada de envasar puré de tomate, la línea de producción está diseñada para llenar cajas con un peso medio de 300 gr. En forma periódica se selecciona una muestra de los empaques y se pesan para determinar si se están llenando de manera insuficiente o con algún exceso. Si con los datos muestrales se llega a la conclusión de que hay un llenado insuficiente o excesivo, la producción se suspende y se ajusta al llenado correcto. Comenta sobre la conclusión y la decisión en caso de que H0 no se pueda rechazar. No se rechaza H0. No existe evidencia estadística para descartar el supuesto que el llenado promedio de las cajas es el correcto. Por lo tanto, no se tomaría ninguna acción adicional y la producción no se suspende. No se acepta H0. Se rechaza.Por lo tanto, se tomaría una acción adicional y la producción suspende.

2.1.1 En una prueba de hipótesis las decisiones correctas se asocian con: Rechazar una hipótesis (nula y alternativa) falsa y no rechazar una hipótesis (nula y alternativa) verdadera. Rechazar una hipótesis (nula y alternativa) verdadera y no rechazar una hipótesis (nula y alternativa) falsa. Rechazar una hipótesis (nula y no nula) falsa y no rechazar una hipótesis (nula y no nula) verdadera.

2.1.1 En una prueba de hipótesis se deben cumplir ciertas situaciones de las siguientes opciones al 4 que son correctas. Las conclusiones se determinan a partir de muestras aleatorias. Establece el nivel de significación con que se tolera decidir. La decisión puede contener errores debido al uso de información muestral. Se requiere contar con un estadístico con distribución muestral conocida. Las conclusiones se determinan a partir de muestras fijas.

2.1.1 Qué es la hipótesis nula en una prueba de hipótesis? Seleccione las 2 (dos) respuestas correctas. Es la idea previa sobre el valor del parámetro que se va a probar. Es un supuesto acerca de uno o más parámetros de la población, que debe ser rechazado o no en base a la evidencia muestral. Es la idea preexistente sobre el valor de la hipótesis que se va a probar.

2.1.1 ¿Qué pasos de la prueba de hipótesis, de los que se presentan a continuación, deben hacerse indefectiblemente antes de definir la (...) de decisión? Selecciona las 4 (cuatro) respuestas correctas. Seleccionar el nivel de significación. Establecer la hipótesis alternativa. Calcular el o los valores críticos. Establecer qué estadístico muestral, con distribución conocida, se utilizará en la prueba. Establecer la hipótesis nula.

2.1.1 Es verdadera cuando la hipótesis nula es falsa: La hipótesis alternativa. La hipótesis no nula.

2.1.1 La hipótesis nula se refiere al valor. De un parámetro poblacional. De un parámetro muestral. De una hipótesis poblacional.

2.1.1 Si una prueba de hipótesis para la media poblacional es bilateral con estadístico z y utilizas un nivel de significancia de 0,05 ¿Cómo enunciarías la regla de decisión para rechazar una hipótesis nula donde la media población es de 355?. Si el estadístico de prueba es mayor que 1,96 o menos que -1,96, se rechaza la H0: µ=355. Si el estadístico de prueba es mayor que 2,96 o menos que -2,96, se rechaza la H0: µ=355. Si el estadístico de prueba es menor que 1,96 o mayor que -1,96, se aprueba la H0: µ=355.

2.2 Cuál es la definición de error tipo 2?. El aceptar una hipótesis nula que sea falsa. El aceptar una hipótesis nula que sea verdadera. El aceptar una hipótesis alternativa que sea falsa.

2.2 Determine cuáles son las propiedades de α y β. Seleccione las 4 respuestas correctas: El valor de α se fija al escoger la región de rechazo. El valor de β dependerá de la hipótesis alternativa que se utilice. Para un tamaño muestral fijo, al aumentar la región de rechazo β disminuye. Si α decrece, β aumentará. Al aumentar el tamaño muestral n, α y β decrecen juntas. El valor de β se fija al escoger la región de rechazo.

2.2 El aceptar una hipótesis nula que sea falsa recibe el nombre de error tipo 2 ¿Cómo se representa?. Β es su probabilidad que se representa con beta. A es su probabilidad que se representa con beta. D es su probabilidad que se representa con beta.

2.2 El dueño de un restaurante de comida china supone que el promedio de demora de los delivery, dentro de la ciudad, ha cambiado respecto al mes anterior. La demora promedio del mes anterior es de 12, 5 minutos por pedido. Últimamente, desea hacer un relevamiento de la demora de los pedidos porque entro a trabajar nuevo personal. Por tal motivo te encarga que realices una prueba de hipótesis para aseverar que se venía dando los meses anteriores. ¿A qué conclusión llegarías si cometieras error tipo I?. Afirmar que el promedio de entrega por pedido no es de 12,5 minutos, cuando en realidad lo es. Afirmar que el promedio de entrega por pedido es de 12,5 minutos, cuando en realidad no lo es. Afirmar que la duración de entrega por pedido no es de 15,2 minutos, cuando en realidad lo es.

El dueño de un restaurante de comida china supone que el promedio de demora de los delivery, dentro de la ciudad, ha cambiado respecto al mes anterior. La demora promedio del mes anterior es de 12, 5 minutos por pedido. Últimamente, desea hacer un relevamiento de la demora de los pedidos porque entro a trabajar nuevo personal. Por tal motivo te encarga que realices una prueba de hipótesis para aseverar que se venía dando los meses anteriores. ¿Puedes determinar la hipótesis nula y alternativa adecuada para (...)?. H0: μ = 12,5 y H1 : μ ≠ 12, de bondad. H0: μ = 12,5 y H1 : μ ≠ 14, de bondad. H0: μ = 12,5 y H1 : μ ≠ 21, de bondad.

2.2 La probabilidad de no rechazar una hipótesis nula siendo esta falsa se denomina: Riesgo de cometer el error tipo II. Riesgo de cometer el error tipo I.

2.2 Mientras mayor sea el riesgo de error tipo 1, bajo hipótesis nula cierta. Menor el riesgo de cometer el error de tipo II. Menor el riesgo de cometer el error de tipo I.

(2.2) ¿Para qué calculamos "el o los" valores críticos del estadístico de prueba en una prueba de hipótesis? Seleccione las 3 (tres) opciones correctas. Para determinar las zonas de rechazo y no rechazo de la hipótesis nula en la distribución del estadístico de prueba. Para compararlo con el valor calculado del estadístico de prueba y decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. Para definir "el o los" puntos de corte que permitan tomar la decisión estadística. Para determinar las zonas de rechazo de la hipótesis alternativa en la distribución del estadístico de prueba.

2.2 Se sabe que en una investigación del error tipo 1 es muy peligroso, ¿Cómo podrá el investigador disminuir el riesgo del error tipo 1, teniendo bajo control el riesgo del error tipo 2?. Seleccionar un a pequeño y midiendo el riesgo del error tipo 2. Seleccionar un a grande y midiendo el riesgo del error tipo 2. Seleccionar un a pequeño y midiendo el riesgo del error tipo 1.

2.2 Usted pertenece al equipo de especialistas de la empresa L y debe asesorar sobre la siguiente situación. Si comete un error del tipo 1 significa tiempo y trabajo de reelaborar un lote de sustancias bioquímicas que debería haber sido aceptado. Por otro lado el incurrir un error de tipo 2 significa correr el riesgo de que se ven en un grupo entero de clientes. ¿Qué error tomaría?. Tipo 1. Tipo 2.

2.2 Usted pertenece al equipo de especialistas de la Empresa "H" y debe asesorar sobre la siguiente situación si comete un error de tipo 1 exige desarmar totalmente un motor en la concesionaria. Por otro lado, el incurrir en un error de tipo 2, requiere reparaciones garantizadas y baratas por parte del distribuidor ¿qué error tomaría?. Tipo 2. Tipo 1. Ninguna de las dos respuestas es correcta.

2.2.1 El laboratorio M&G está desarrollando una vacuna para la nueva cepa de un virus. Los científicos suponen que esta nueva vacuna será más efectiva que la anterior que está utilizándose si se logra superar un 90% de efectividad. Por la fase en que se encuentra la vacuna, comienzan a hacer las pruebas seleccionando a los voluntarios tomados con un método que asegure la aleatoriedad de los mismos. El tamaño de la muestra es de 130 voluntarios, de los cuales se registró que 15 no llegaron a la efectividad requerida. Con una significancia de 0,05 ¿Cuál es la regla de decisión para este caso?. Si el estadístico de prueba es mayor a 1.645 se rechaza la hipótesis nula. Si el estadístico de prueba es inferior a 1.645 no se rechaza la hipótesis nula. Si el estadístico de prueba es mayor a 2.645 se rechaza la hipótesis nula. Si el estadístico de prueba es inferior a 2.645 no se rechaza la hipótesis nula. Si el estadístico de prueba es mayor a 1.645 se rechaza la hipótesis alternativa. Si el estadístico de prueba es inferior a 1.645 no se rechaza la hipótesis alternativa.

2.2.1 El laboratorio M&G está desarrollando una vacuna para la nueva cepa de un virus. Los científicos suponen que esta nueva vacuna será más efectiva que la anterior que está utilizándose. Por la fase en que se encuentra la vacuna, comienzan a hacer las pruebas seleccionando a los voluntarios tomados con un método que asegure la aleatoriedad de los mismos. ¿A qué conclusión llegarían los científicos si cometieran un error tipo II?. No rechazar que la nueva vacuna es igual o más efectiva que la anterior, cuando en realidad es menos efectiva que la anterior. No rechazar que la nueva vacuna menos efectiva que la anterior, cuando en realidad es mas efectiva que la anterior.

3.3.1 El laboratorio M&G está desarrollando una vacuna para la nueva cepa de un virus. Los científicos suponen que esta nueva vacuna será más efectiva que la anterior que está utilizándose si se logra superar un 90 % de efectividad. Por la fase en que se encuentra la vacuna, comienzan a hacer las pruebas seleccionando a los voluntarios tomados con un método que asegure la aleatoriedad de los mismos. El tamaño de la muestra es de 130 voluntarios, de los cuales se registró que 15 no llegaron a la efectividad requerida. Calcula el valor del estadístico de prueba correspondiente. Realiza las operaciones utilizando cuatro decimales aproximando el último. El estadístico de prueba para esta investigación es: z calc. = - 0,5855. El estadístico de prueba para esta investigación es: z calc. = - 0,8588. El estadístico de prueba para esta investigación es: z calc. = - 5,3833.

2.2.1 El procedimiento de prueba de hipótesis brinde resultados más concluyentes cuando: Se rechaza una hipótesis. Se aprueba una hipótesis. No se rechaza una hipótesis.

2.2.1 La probabilidad de cometer un error tipo I se llama: Nivel de significancia α (alfa). Nivel de insignificancia α (alfa). Nivel de significancia B (beta).

2.2.1 Para realizar la selección de un nivel de significancia. Qué se debe tener en cuenta?. Cuanto más alto sea el nivel de significancia que utilizamos al probar una hipótesis, mayor probabilidad de rechazar una hipótesis nula que sea verdadera. Cuanto bajo alto sea el nivel de significancia que utilizamos al probar una hipótesis, menor probabilidad de rechazar una hipótesis nula que sea verdadera. Cuanto más alto sea el nivel de significancia que utilizamos al probar una hipótesis, mayor probabilidad de rechazar una hipótesis nula que sea falsa.

2.2.1 ¿Suponiendo que la hipótesis es correcta como interpretamos en nivel de significancia?. El nivel de significancia indica la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula. El nivel de significancia indica la probabilidad de tomar la decisión de aprobar la hipótesis nula. El nivel de significancia indica la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis alternativa.

2.2.2 Cómo se llama la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa?. Potencia de la prueba de hipótesis. Diferencia de la prueba de hipótesis.

2.2.2 Qué se produce cuando un investigador rechaza la hipótesis nula, cuando en realidad es verdadera?. Un error tipo 1. Un error tipo 2.

2.2.2 ¿Qué se produce cuando un investigador evita rechazar la hipótesis nula cuando es falsa?. Un error tipo II. Un error tipo I. Ninguna de las dos respuestas es correcta.

(2.3) Se realiza un estudio de niños con dificultades de aprendizaje en una institución, se selecciona una muestra de 36 observaciones de una población normal, para estudiar la edad promedio del grupo. La media muestral es de 12 años, y el tamaño de la muestra es 36. La desviación estándar de la población es 3 años. Utilice el nivel de significancia 0,02. Dadas las siguientes hipótesis: H0: µ≤10 ; H1: µ>10 ¿Cuáles son las 4 afirmaciones correctas respecto de este problema?. Es una prueba de cola. Se rechaza H0 si el Z critico es mayor a 2,06. El estadístico de prueba tiene valor 4. En base a la información considerada, corresponde rechazar H0. La H0 también se podría haber planteado como µ < 10.

2.3.1 El peso del contenido neto de 12 frascos de aceituna en gramos es 119, 123, 126, 118 ,121, 115,127, 113, 119, 120, 118, 121. La VARIANZA ESPECIFICA es de 5 gr. ¿se cumple la especificación (considere un nivel de significación del 1%)?. Las hipótesis de prueba son H0: s2 = 5 y H1: s2 ≠ 5. Las hipótesis de prueba son H0: s5 = 2 y H1: s5 ≠ 2. Las hipótesis de prueba son H0: s4 = 10 y H1: s4 ≠ 10.

2.3.1 En qué condiciones conviene aplicar la prueba de dos extremos?. Aplicamos la prueba de dos extremos para determinar si la media de la población es diferente... Aplicamos la prueba de tres extremos para determinar si la muestra de la población es diferente... Aplicamos la prueba de dos extremos para determinar si la media de la población es idéntica...

2.3.2 Qué condición debe reunir una prueba de un extremo (extremo inferior) referido a las hipótesis?. Hipotesis nula µ = µ Ho Hipotesis alternativa µ < µ Ho. Hipotesis nula µ = µ Ho Hipotesis alternativa µ > µ Ho. Hipotesis nula µ < µ Ho Hipotesis alternativa µ = µ Ho.

2.3.2 Qué condición debe reunir una prueba de un extremo (extremo superior) referido a las hipótesis?. Hipotesis nula µ = µ Ho Hipotesis alternativa µ > µ Ho. Hipotesis nula µ = µ Ho Hipotesis alternativa µ < µ Ho. Hipotesis nula µ > µ Ho Hipotesis alternativa µ = µ Ho.

2.3.2 Una empresa constructora decidí probar la capacidad de carga de la autopista que tiene 30 años de construida. La capacidad mínima de carga de 15 tn, cuáles son la hipótesis nula (Ho) y la hipótesis alternativa (H1) para decidir?. La hipótesis nula u = 15tn Hipótesis alternativa u > 15tn. La hipótesis nula u = 15tn Hipótesis alternativa u < 15tn. La hipótesis nula u > 15tn Hipótesis alternativa u = 15tn.

3.1 El dueño de un restaurante de comida china: El valor del estadístico de prueba es 0.5882 si es menor a 2.069 o mayor a 2.069 la Ho se rechaza. Si esta entre -2.69 y 2.069 la Ho no se rechaza. No se rechaza Ho. En conclución no existe evidencia estadística para afirmar que el promedio de demoras en los pedidos del ultimo mes sea distinto que en los meses anteriores. El valor del estadístico de prueba es 0.5882 si es mayor a 4.069 o menor a 4.069 la Ho se rechaza. Si esta entre -4.69 y 4.069 la Ho no se rechaza. No se rechaza Ho. En conclución no existe evidencia estadística para afirmar que el promedio de demoras en los pedidos del ultimo mes sea distinto que en los meses anteriores.

(3.1) La fábrica Oliva S.A. es una empaquetadora de una conocida marca de especies. Un a d(...) cuyo contenido neto es de 70 gr en promedio. Con el fin de ajustar el proceso de producción, se ex(...) 35 envases empaquetados en la última semana por dicha máquina. El peso promedio de cada unid(...) gramos y la desviación estándar muestral de 1 gramo. Con nivel de significación de 0,01 ¿Cuál(...) conclusión para esta prueba? Se desconoce si la distribución poblacional es o no normal. Se rechaza H0. Existe evidencia estadística para afirmar que la máquina está empaquetando fuera de las especificaciones que son, en promedio, 70 gr. y se necesitará quitarla de la producción para realizar un ajuste. Se rechaza H0. Existe evidencia estadística para afirmar que la máquina está empaquetando fuera de las especificaciones que son, en promedio, 75 gr. y se necesitará quitarla de la producción para realizar un ajuste. Se rechaza H0. Existe evidencia estadística para afirmar que la máquina está empaquetando fuera de las especificaciones que son, en promedio, 80 gr. y se necesitará quitarla de la producción para realizar un ajuste.

3.1 Una distribuidora de autopartes necesita que usted calcule la estimación de la vida media de los frenos en condiciones normales de manejo para n=100 x=21 meses (media muestral) o=6 meses (desviación estándar de la población) nivel de confianza = 95%. La vida media de la población de los limpiaparabrisas fluctúa entre 19.82 y 22.18. La vida media de la población de los limpiaparabrisas fluctúa entre 29.82 y 44.18. La vida media de la población de los limpiaparabrisas fluctúa entre 19.28 y 22.81.

3.1.1 En la sucursal de un banco D toma una muestra de 100 cuentas donde se calculó que las cuentas individuales tiene una media de $2000 y una desviación estándar de de 600. Cuál es la probabilidad que la media se encuentre entre 1900 y 2050?. 0,7492 es la probabilidad total que la media muestral se encuentre entre 1900 y 2050. 0,7492 es la probabilidad total que la media muestral se encuentre entre 1600 y 2250. 0,7492 es la probabilidad total que la media muestral se encuentre entre 2900 y 1050.

3.1.1 Se arroja un dado 60 veces y se obtiene que en 20 de 3 tiradas salió el número 2 en la cara posterior se infiere que el dado está "arreglado" es decir no todas las caras tienen la misma chance de salir Qué tipo de inferencia se realizó para sacar esta conclusión?. Prueba de hipótesis de la proporción poblacional. Prueba de hipótesis de la mediación poblacional. Prueba de hipótesis de la proporción muestral.

3.1.1 Una máquina rellena automáticamente un envase de material de construcción El fabricante la máquina asegura que el llenado se realiza al cabo de 20 segundos. Se realiza una prueba a patir de 36 pruebas al azar de llenado y 20,75 segundos. Si se conoce por estudios previos que la desviación estándar de ese tiempo de llenado es de 2,4 segundos ¿Cuánto vale el estadístico de la prueba?. 1.875. 2.875. 1.750.

3.1.1 Una máquina rellena automáticamente un envase de material de construcción. El fabricante de la máquina asegura que el llenado automático se lleva a cabo en menos de 20 segundos. Se realiza una prueba a partir de 36 pruebas al azar de llenado y 20,75 segundos. Si se conoce por estudios previos que la desviación estándar de ese tiempo de llenado es de 2,4 segundos. ¿Puede considerarse valida la afirmación del proveedor?. Con un nivel de significación del 1% se rechaza la afirmación. Con un nivel de significación del 2% se rechaza la afirmación. Con un nivel de significación del 1% se aprueba la afirmación.

3.1.2 Cuáles son las características de la distribución t, con respecto a una distribución normal?. Es menor en la media y más alta en los extremos. Es menor en la media y más baja en los extremos. Es mayor en la media y más alta en los extremos.

3.1.2 Cuáles son las condiciones que nos llevan a aplicar la distribución t? Seleccione las 2 (dos) respuestas correctas. El tamaño de la muestra es 30 o menos. La desviación estándar de la población se desconoce. El tamaño de la muestra es 30 o mas.

3.1.2 En qué caso utilizaremos los grados de libertad?. Cuando seleccionamos la distribución t, para estimar una media de la población. Cuando seleccionamos la distribución t, para estimar una media de la muestra. Cuando seleccionamos la distribución t, para estimar un grado de la población.

1.1.1 ¿Cuál formula nos permite derivar un error estándar estimado de la media de una población finita… estimación de la desviación estándar de la población?. ơx = ơ/√n x √N - n/N - 1. ơx = ơ/√n x √N - n/N - 2. ơx = ơ/√n x √N - n/N + 1.

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. ơ = S = √∑ (X - x)². ơ = S = √∑ (Y - y)². ơ = S = √∑ (X + x)².

1.1.3 Cuando la desviación estándar poblacional es desconocida, esta debe ser estimada mediante la desviación estándar de la muestra. Sin embargo, la distribución muestral del estadístico que resulta de esta estimación no es Normal pues la estimación de la desviación estándar poblacional introduce una variabilidad en el estadístico. Puedes decir cuál es la fórmula que mejor define al estadístico en estos casos?. t = x̅ - μ/S/√n. t = x̅ - μ/S/√x.

1.2 Cómo se obtiene el error estándar de la proporción?. ơp/n = √p.q. ơp/n = √q.p. ơp.n = √p/q.

1.2 Cuál es la fórmula que se emplea para derivar el error estándar de la media cuando la población es infinita. Ox = √n. nx = √O.

1.2.1 El siguiente intervalo de confianza corresponde a la estimación de: La media poblacional, cuando el tamaño de la muestra es grande y la varianza poblacional conocida. La media muestral, cuando el tamaño de la muestra es grande y la varianza poblacional deconocida. La media poblacional, cuando el intervalo de la muestra es pequeña y la varianza poblacional conocida.

2.1.1 En una fábrica encargada de envasar puré de tomate, la línea de producción está diseñada para llenar cajas con un peso medio de 300 gr. La distribución de los pesos es aproximadamente normal. En forma periódica se selecciona muestra de los empaques y se pesan para par a determinar si se están llenando de manera insuficiente o con algún exce… muestrales llegan a la conclusión de que hay llenado insuficiente o excesivo, la producción se suspende y se ajusta… correcto. Se hace una investigación tomando una muestra de 120 cajas y se obtiene un promedio de peso de 297 gr.. desviación estándar de 0.25 gr. Con un nivel de significación de 0.05 ¿Cuáles la fórmula del estadístico de prueba.. distribución adecuada y el valor crítico de ese estadístico. El estadístico a utilizar es z: (x - u) / (o/√n).. el z critico es ± 1,96. El estadístico a utilizar es z: (x - u) / (o/√n).. el z critico es + 1,96. El estadístico a utilizar es z: (x - u) / (o/√n).. el z critico es - 1,96.

3.2 Cuál de las siguientes fórmulas se utiliza para calcular el estadístico correspondiente a una prueba de hipótesis diferencia de medias para muestras independientes con varianza conjunta?. (x̅1 - x̅2) - (μ1 - μ2)/√S1²(1/n1 + 1/n2). (x̅1 + x̅2) + (μ1 + μ2)/√S1²(1/n1 - 1/n2). (μ1 - μ2) - (x̅1 - x̅2)/√S1²(1/n1 + 1/n2).

La fórmula que se utiliza para calcular el error muestral estándar en una distribución de medias muestrales, cuando la población e(...) es: ơx̅ = ơ/√n x √N - n/N - 1. ơx̅ = ơ/√n x √N - n/N - 2. ơx̅ = ơ/√n x √N - n/N + 1.

3.4 En una fábrica de empaquetado de perfumes de una determinada marca internacional, el peso promedio de los frascos es de 40 gr. Históricamente, la desviación estándar de los pesos de llenado de la maquina A es de 0,25 gr. Pero, en la última producción una muestra al azar de 20 frascos dio una desviación estándar de 0,32 gr. El gerente de producción está pensando que la maquina A necesita mantenimiento, pero antes quiere poner a prueba la variabilidad histórica de la máquina, para saber si tiene que sacarla de la línea de producción por un tiempo para ajustarla. Determina la hipótesis nula y alternativa del test de hipótesis y determina la distribución y la fórmula del estadístico a utilizar en esta prueba. H0: ơ² = 0,25 y H1: ơ² ≠ 0,25. Se utilizara la distribución chi cuadrado cuyo estadistico tiene la formula: X² = (n - 1)s²/ơ² con (n - 1) grados de libertad. H0: ơ² = 1,25 y H1: ơ² ≠ 1,25. Se utilizara la distribución chi cuadrado cuyo estadistico tiene la formula: X² = (n - 1)s²/ơ² con (n - 1) grados de libertad. H0: ơ² = 0,50 y H1: ơ² ≠ 0,50. Se utilizara la distribución chi cuadrado cuyo estadistico tiene la formula: X² = (n + 1)s²/ơ² con (n + 1) grados de libertad.

3.4.1 Cuál es la distribución adecuada y su estadístico para realizar una prueba de hipótesis para la varianza?. Distribución chi cuadrado cuyo estadistico tiene la formula: X² = (n - 1)s²/ơ² con n - 1 grados de libertad. Distribución chi cuadrado cuyo estadistico tiene la formula: X² = (n + 1)s²/ơ² con n + 1 grados de libertad. Distribución chi cuadrado cuyo estadistico tiene la formula: X² = (n - 2)s²/ơ² con n - 2 grados de libertad.

Cuál es la fórmula para determinar la distancia de la media muestral X a partir de la media poblacional µ. z = x̅ - μ/ơx. z = x̅ - ơx/μ.

El siguiente intervalo de confianza corresponde a la estimación de: La media poblacional cuando el tamaño de muestra es grande y la varianza poblacional conocida. La media muestral cuando el tamaño de población es grande y la varianza poblacional conocida. La media poblacional cuando el intervalo de muestra es pequeña y la varianza poblacional desconocida.

En la Clínica Mar Azul se llevará a cabo una investigación en el sector nutrición acerca de las dietas para diabéticos. Se quiere comprobar si la dieta dio los resultados esperados. Para el estudio se toma una muestra aleatoria de 6 personas que hicieron la dieta, a las que se les tomó el nivel de glucemia antes de empezar la dieta y 15 días después. Los resultados fueron en (mg/dl) en ayunas: Se quiere probar un nivel de significancia del 5% si la dieta es ventajosa, para lo cual se te pide que identifiques la hipótesis alternativa más apropiada y el tipo de prueba que debe aplicarse. H1 : μD > 0 siendo μD = μ1 - μ2. La prueba adecuada es la prueba t para muestras apareadas. H1 : μD < 0 siendo μD = μ1 + μ2. La prueba adecuada es la prueba t para muestras apareadas. H1 : μD > 1 siendo μD ≠ μ1 - μ2. La prueba adecuada es la prueba t para muestras apareadas.

Según el Teorema del Límite Central, independientemente de la distribución que tenga la variable aleatoria X, siempre que tenga media μ y varianza α2 finitas, al hacerse lo bastante grande el tamaño de muestra n (n ≥ 30) entonces la distribución del estadístico z es normal normal y se calcula mediante la fórmula: Se desea estimar la intensidad y dirección de la relación lineal entre la cantidad de delitos y el número de policías asignados... Tabla grande. La intensidad y dirección de la relación lineal es: -0.93. La intensidad y dirección de la relación lineal es: 0.93. La intensidad y dirección de la relación lineal es: -0.39.

Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Indica las opciones relacionadas con la fórmula: Es la fórmula del error estándar de la media cuando se conoce la desviación estándar poblacional y el tamaño de la muestra. Es la fórmula de la desviación estándar de la distribución de muestreo para la media cuando se conoce la desviación estándar poblacional y el tamaño de la muestra. Expresa cuanto la media muestral entre una muestra y otra. Esta fórmula es aplicable para calcular el error estándar de la media solo cuando la población se considera infinita o muy grande frente a la muestra. Expresa cuanto el promedio muestral entre una formula.

Selecciona las 4 (cuatro características de una prueba de hipótesis para la media, con muestras apareadas. Si H0: μp ≥ 0 y H1 : μp < 0, y se rechaza H0, significa que en la población, el promedio de las segundas mediciones es mayor al promedio de las primeras mediciones. Puede tomarse la misma muestra en forma aleatoria (los mismos individuos) de una población con cierta característica y hacer mediciones en dos momentos distintos a cada individuo, para poner a prueba si una determinada acción realizada sobre los mismos ha tenido alguna influencia en las mediciones posteriores. Pueden tomarse dos distinta, pero de la misma población para asegurarnos que las muestras estén relacionadas de alguna manera, de a pares y pueda tomarse como una sola muestra. Por ejemplo, comparar los precios de un artículo en dos comercios distintos. Siempre teniendo en cuenta la aleatoriedad de las muestras. El estadístico apropiado para muestras relativamente pequeñas es t = D - μD/n1/√n donde D: es el promedio de las diferencias de cada objetivo de mediación con su par, respetando el orden de mediación en cada caso. Si H0: μp ≥ 1 y H1 : μp < 1, y se rechaza H0, significa que en la población, el promedio de las segundas mediciones es mayor al promedio de las primeras mediciones.

Un nutricionista está investigando los niveles de hierro en sangre de dos grupos de pacientes, con el fin de detectar posibles problemas de absorción del hierro. Estos grupos están divididos según el rango etario. EL grupo A es de 20 a 50 y el B es de más de 50 a 60 años. Los datos de la investigación son los siguientes: El nutricionista piensa que no hay diferencias en los niveles de hierro entre las dos franjas etarias y que la absorción del hierro se debe a otros lectores. Pero quiere poner a prueba su idea con una significancia de 0.01. Aclaremos que las muestras son independientes y provienen de poblaciones normales en las que se supone la misma varianza poblacional. Elige las opciones que responden a las siguientes preguntas ¿Cuales a Ho y la H1? ¿cual es el o los valores críticos de t? si el estadístico de prueba es 2.18 ¿cuál es la decisión estadística para esta muestra?. H1: μ1 - μ2 ≠ 0. Las medidas poblacionales de los dos grupos son distintas. H0: μ1 - μ2 = 0. Las medidas poblacionales d e los dos grupos son iguales. El valor crítico de t es ±2,715. Entonces, no se rechaza H0. El valor crítico de t es ±4,730. Entonces, no se rechaza H0.

Un nutricionista está investigando los niveles de hierro en sangre de dos grupos de pacientes, con el fin de detectar posibles problemas de absorción del hierro. Estos grupos están divididos según el rango etario. EL grupo A es de 20 a 50 y el B es de más de 50 a 60 años. Los datos de la investigación son los siguientes: El nutricionista piensa que no hay diferencias en los niveles de hierro entre las dos franjas etarias y que la absorción del hierro se debe a otros lectores. Pero quiere poner a prueba su idea con una significancia de 0.01. Aclaremos que las muestras son independientes y provienen de poblaciones normales en las que se supone la misma varianza poblacional. Elige las opciones que responden a las siguientes preguntas. ¿Cuál es el valor de la varianza conjunta estimada ∫2p y cuantos grados de libertad tiene la distribución t?. Sp2 = 109,74; es el valor de la varianza conjunta. gl = 37; son los grados de libertad de la distribución t. Sp2 = 209,74; es el valor de la varianza conjunta.

Un nutricionista está investigando los niveles de hierro en sangre de dos grupos de pacientes, con el fin de detectar posibles problemas de absorción del hierro. Estos grupos están divididos según el rango etario. EL grupo A es de 20 a 50 y el B es de más de 50 a 60 años. Los datos de la investigación son los siguientes: El nutricionista piensa que no hay diferencias en los niveles de hierro entre las dos franjas etarias y que la absorción del hierro se debe a otros lectores. Pero quiere poner a prueba su idea con una significancia de 0.01. Aclaremos que las muestras son independientes y provienen de poblaciones normales en las que se supone la misma varianza poblacional. Elige las opciones que responden a las siguientes preguntas ¿Cuales a Ho y la H1? ¿cual es el o los valores críticos de t? si el estadístico de prueba es 2.18 ¿cuál es la decisión estadística para esta muestra?. t calc. = 2,32. t calc. = 2,23. t calc. = 4,32.

En una estimación por intervalo de la media, cuanto mayor sea la muestra, el intervalo de confianza será más estrecho: Verdadero. Falso.

1.1.2 El principal objetivo de la estimación por intervalos de confianza es aportar información sobre que tan cerca se encuentra la estimación puntual de la muestra del valor del parámetro poblacional. Verdadero. Falso.

1.1.2 La estimación por intervalo es una gama de valores que sirven para estimar el parámetro de una población. Verdadero. Falso.

1.1.2 un profesor de estadística eta ensenado a calcular un intervalo de confianza a sus alumnos para estimar la media... Verdadero. Falso.

1.1.2 Una estimación de un intervalo de confianza es un rango de números llamado intervalo. Verdadero. Falso.

1.2 Una financiera con la finalidad de estimar futuras contingencias, necesita 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.

3.1.1 El estadístico de prueba de un test de hipótesis referido a la media poblacional, con desviación estándar desconocida se distribuye t de Student: Verdadero. Falso.

4 El riesgo β, es la probabilidad de cometer un error de tipo I. Falso. Verdadero.

1.1.2 La estimación puntual es un número que sirve para estimar un parámetro conocido de una población. Falso. Verdadero.

4.1.3 La desviación estándar puede ser negativa en algunos casos especiales?. Falso. Verdadero.

2.1.1 Las hipótesis nulas y alternativa de una prueba de hipótesis, deben enunciarse en términos de los estadísticos de la muestra. Falso. Verdadero.

En una prueba chi cuadrado, en donde las hipótesis son: se trata de una prueba unilateral derecha. Falso. Verdadero.

3.3.1 En una dependencia del registro civil, informan que se atienden, en una semana, a más del 90% de las personas que asisten a hacer trámites relacionados con el documento de identidad. Pero, en el libro de quejas de la dependencia, varias personas expresan que no se están respetando los turnos y tienen que retirarse sin poder hacer el trámite. El gerente de la dependencia encarga a uno de sus empleados que realice una encuesta a 28 personas tomadas al azar de los registros de turnos de la última semana y les consulte si habían podido hacer el trámite. 21 personas dijeron que sí y el resto tuvieron que volver a solicitar un nuevo turno porque no llegaron a atenderlas. El gerente quiere poner a prueba lo que informan los empleados del sector con un 5 % de significación. Si tiene evidencia que no atienden como mínimo al 90 % de las personas que asisten, tomará medidas correctivas. Enuncia la hipótesis nula y alternativa y la regla de decisión correspondiente. H0 = π ≥ 0,90 y H1 = π < 0,90. Si el estadístico de prueba es menor a -1,645 la hipótesis nula se rechaza y si el estadístico de prueba es mayor a -1,645 la hipótesis nula no se rechaza. H0 = π ≥ 0,60 y H1 = π < 0,60. Si el estadístico de prueba es menor a -1,645 la hipótesis nula se rechaza y si el estadístico de prueba es mayor a -1,645 la hipótesis nula no se rechaza. H0 = π ≥ 0,95 y H1 = π > 0,95. Si el estadístico de prueba es mayor a 1,645 la hipótesis nula se rechaza y si el estadístico de prueba es mayor a -1,645 la hipótesis nula no se rechaza.

3.3.1 En una dependencia del registro civil informan que se atienden, en una semana, a más de 90% de las personas que asisten a hacer trámites relacionados con el documento de identidad... Promoción. El estadistico de prueba es z = -2.6455 se rechaza Ho. El estadistico de prueba es z = -4.6455 se rechaza Ho. El estadistico de prueba es z = 2.4633 se rechaza Ho.

3.1.2 A partir de una muestra de 16 mujeres de cierta etnia, se obtuvo una media de 1,68m de su altura y una varianza de 0,12m. A partir de estos datos ¿Puede sostenerse la Ho que la media en la ciudad es de 1,69m, con un nivel de significación de 0,05?. Con la información disponible no se rechaza la Ho. Con la información disponible se rechaza la Ho. Con la información no disponible no se aprueba la Ho.

3.1.2 El responsable de una distribuidora eléctrica, necesita estimar el consumo semanal medio de leña, que se necesitará para el año y toma una muestra para medir el consumo y obtiene estos datos: n=10 semanas (tamaño de la muestra), gl=9 (grados de libertad), x=14400tn (media muestral), S= 700 tn (desviación estandar de la muestra), nivel de confianza = 95%. El consumo semanal medio de leña fluctúa entre 10,899 tn y 11,901 tn. El consumo semanal medio de leña fluctúa entre 15,899 tn y 16,901 tn. El consumo semanal medio de leña fluctúa entre 20,899 tn y 22,901 tn.

3.1.2 La aplicación de la de una prueba t tiene una serie de requisitos a saber los tres supuestos básicos son, selecciona las tres opciones correctas: Los datos numéricos son tomados de modo independientes. La población tiene distribución normal, aún con una muestra pequeña. La muestra es suficientemente grande. Muestra pequeña y distribución de la variable desconocida y La varianza es conocida.

3.1.2 La siguiente información Reporta la cantidad de tiempo promedio por mes que una muestra de deportistas amateurs, practican su disciplina por mes 30,3; 76; 71,9; 65,6; 61; 95,9; 45.273,8; 78,5; 51,1; 53,8; 73,9; 113.656,1; 74,5; 43,5; 37,9; 91,3; 63,8. La hipótesis nula no se rechaza con un nivel de confianza de 95%. Si la desviación estándar poblacional es mayor o igual a 66,3. Si la desviación estándar poblacional es menor o igual a 99,3. Si la desviación estándar muestral es mayor o igual a 55,6.

3.1.2 La siguiente información reporta la cantidad de tiempo promedio por mes que una muestra de deportistas amateurs practica su disciplina por mes 30,3 76 71,9 65,6 61 95,9 45,273,8 78,5 51,1 53,8 73,9 113,656,1 74,5 43,5 37,9 91,3 63,8. La hipótesis nula es u ≥ 90, la zona de rechazo: Se ubica a la izquierda del valor 90. Se ubica a la izquierda del valor 180. Se ubica a la derecha del valor 90.

3.1.2 Los siguientes sig uientes datos corresponden a una muestra salarios anuales de altos ejecutivos (expresados en miles de cierta moneda) si se sabe que la variable en la población se distribuye normal Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera? 262; 390; 736; 234; 58; 300 - 145; 498; 424; 368.208; 332; 291; 396; 362; 750; 621; 643; 339; 659. El estadístico de prueba para la media poblacional se distribuye té con 19 grados de libertad. El estadístico de prueba para la media poblacional se distribuye té con 29 grados de libertad. El estadístico de prueba para la media muestral se distribuye té con 16 grados de libertad.

3.1.2 Qué son los grados de libertad?. Número de valores elegidos arbitrariamente. Número de valores elegidos aleatoriamente.

3.1.2 Supongamos que tenemos dos elementos en una muestra y conocemos la media muestral de ambos ¿Cuántos grados de libertad tenemos?. 1. 2.

3.2 El error muestral es: Es igual a la desviación estándar. Es distinto a la desviación estándar. Es igual a la desviación proporcional.

3.2.2 Un sanatorio privado anunció un proyecto de reducción de peso, mencionando que una persona promedio del proyecto, pierde como mínimo 17 kg. Los interesados piden certificaciones, por lo tanto, el sanatorio selecciona 10 personas y registran su peso antes y después del proyecto. Tenemos dos muestras que son dependientes entre si. ¿es cierto que existen perdidas de peso en las personas? Antes del proyecto se registraron estos pesos: 189, 202, 220, 207, 194, 177, 193, 202, 208 y 233. Después del proyecto se registraron estos pesos: 170, 179, 203, 192, 172, 161, 174, 187, 186 y 204. H0: µ1-µ2>17 hipótesis alternativa: la pérdida de peso promedio excede de 17 kg. α = 0,05 nivel de significancia. La media muestral es igual a 19,7 kg. La media muestral es igual a 29,7 kg. La media muestral es igual a 16,9 kg.

3.3 La desviación estándar de la proporción de éxitos en una muestra es: op = √p.q/n. op = √q.p/n. op = √n/p.q.

3.3 Una empresa necesita conocer qué proporción de empleados prefieren diseñar por sí mismos, un proyecto de jubilación en contrapartida de una realizada por el gobierno. Con los siguientes datos n= 75 (tamaño de la muestra), p= 0,4 (proporción de la muestra favor), q = 0,6 (proporción de la muestra en contra), nivel de confianza 99%. La proporción de la población de empleados que desean establecer sus propios planes de jubilación fluctúa entre 0.253 y 0.547. La proporción de la población de empleados que desean establecer sus propios planes de jubilación fluctúa entre 1.253 y 1.547. La proporción de la población de empleados que desean establecer sus propios planes de jubilación fluctúa entre 0.453 y 0.947.

3.3.1 En cierta zona de la provincia se afirma que el 90% a los productores cultivan soja de 110 productores de la zona que se encuestaron 95 hacen soja considerando = 0,05. El valor del estadístico muestral es -1.11. El valor del estadístico muestral es 1.11. El valor del estadístico muestral es -2.22.

3.3.1 En cierta zona de la provincia se afirma que el 90% de los productores cultivan soja de 110 productores de la zona que se encuestaron 95 hacen soja considerando =0.05, indicar Cuáles son las dos afirmaciones correctas respecto de este problema. El estadístico muestral se construye a partir de la cantidad de productores que cultivan soja en la muestra. En la base a la información se rechaza la hipótesis nula. En la base a la información se rechaza la hipótesis alternativa.

3.3.1 En una muestra al azar de 400 moradores residenciales el 65% de ellos eran propietarios de la vivienda donde residían, en tanto el 35% restante no son propietarios. Verifique la hipótesis que la muestra proviene de una población de la que el 60% son propietarios. Use una probabilidad de estimar un error de tipo 1 del 5%. Se rechaza la hipótesis nula Ho: P= 0.60. Se aprueba la hipótesis nula Ho: P= 0.60. Se rechaza la hipótesis nula Ho: P= 0.90.

3.3.1 Por investigaciones anteriores se conoce que el 20% de la población mayor de 15 años de cierta región fuma después de efectuar una fuerte campaña televisiva y radial 6 meses se decidió estudiar Si la campaña podría ver afectado este hábito. Para ello se selecciona una muestra aleatoria de 1000 personas en las cuales se obtiene que el 12% de las personas encuestadas fumaba habitualmente, con una significancia de 0,05, Qué conclusiones pueden sacarse sobre la proporción de personas que fuman en esa población respecto de lo registrado Hace 6 meses?. Se rechaza la Ho: p ≥ 0.20 esto da cuenta de un cambio en el sentido esperado. Se rechaza la Ho: p > 0.20 esto da cuenta de un cambio en el sentido esperado. Se rechaza la Ho: p ≤ 0.20 esto da cuenta de un cambio en el sentido esperado.

3.3.1 Se arroja una moneda 200 veces, y en 90 de las tiradas se obtiene cara ¿Con un nivel de significación del 5%, podemos sostener que la moneda es insesgada?. No se rechaza la H0, por lo tanto, con la evidencia disponible podemos sostenerlo. Se rechaza la H0, por lo tanto, con la evidencia disponible no podemos sostenerlo. No se acepta la H0, por lo tanto, con la evidencia disponible podemos tomar medidas.

3.3.2 Una fábrica de calzados se están recibiendo rechazos de proveedores externos, pues se duda de la talla de los calzados fabricados. El gerente de la fábrica encarga que se realice una investigación sobre un tipo de calzados con una determinada talla. En una muestra aleatoria de 240 artículos se encontró que 25 no coinciden con la talla que se... gerente tiene la idea que puede ser que el 15% de la producción tenga algún defecto de talla. El que realiza la... quiere poner a prueba esta suposición con un 0.05 de significancia Elige las opciones que responden a las preguntas. ¿Cuál es la proporción muestral de zapatos defectuosos? ¿Cuál es el valor estadístico de prueba z? ¿De qué... trata? ¿Cuál es la hipótesis nula y cuál es la alternativa?. Hipótesis nula n = 0.15, hipótesis alternativa n distinto 0.15. Siendo n la proporción poblacional de zapatos defectuosos. Z prueba = 1.99 es el estadístico de prueba. P = 0.1042 es la proporción muestral de zapatos defectuosos. Se trata de una prueba de hipótesis bilateral. Z prueba = 9.11 es el estadístico de prueba.

3.4 En una fábrica de empaquetado de perfumes... El valor del estadístico de prueba es x2 calc = 31,1296 y los valores críticos de dicho estadístico con una significancia de 0,01 son: 6,8439 y 38,5839. El valor del estadístico de prueba es x1 calc = 31,1296 y los valores críticos de dicho estadístico con una significancia de 0,02 son: 6,8439 y 38,5839. El valor del estadístico de prueba es x2 calc = 13,1456 y los valores críticos de dicho estadístico con una significancia de 1,01 son: 3,8439 y 83,5839.

3.4.1 El peso del contenido neto de 12 frascos de aceituna en gramos es 119, 123, 126, 116, 121, 115,127, 113, 119, 120, 118, 121 la desviación estándar específica es de 5g analiza la información disponible: La varianza muestral es 16.36. La varianza muestral es 16.63. La varianza muestral es 19.39.

3.4.1 Las pruebas de hipótesis referidas a la varianza poblacional: Contrastan hipótesis sobre la variabilidad de los datos. Contrastan datos sobre la variabilidad de la hipótesis. Contrastan hipótesis sobre la varianza poblacional:.

3.4.1 Las pruebas de chi cuadrado ¿qué nos permite verificar?. Si más de 2 porciones de poblaciones pueden considerarse iguales. Si más de 4 porciones de poblaciones pueden considerarse iguales. Si más de 2 porciones de poblaciones pueden considerarse distintos.

3.4.1 En las pruebas de hipótesis referidas a la varianza poblacional se considera un supuesto fundamental referido: A la distribución normal de los datos de la población. A la distribución compleja de los datos de la población. A la distribución normal de la varianza poblacional.

4 β es: La probabilidad de cometer error tipo II. La probabilidad de cometer error tipo I. Ninguna de las dos respuestas es correcta.

4 ¿Qué indica la (1-β)?. La probabilidad de rechazar Ho cuando esta es falsa. La probabilidad de rechazar Ho cuando esta es verdadera. La probabilidad de aprobar Ho cuando esta es falsa.

4.2.1 Cuál es la regla de decisión y la conclusión para una prueba de independencia de dos variables categóricas?. Si el estadístico de prueba obtenido con los datos muestrales es inferior al valor crítico del estadístico, la hipótesis nula no se rechaza y las variables son independientes. Si el estadístico de prueba es mayor o igual al valor crítico del estadístico, se rechaza la hipótesis nula, y se concluye que hay una relación entre variables. Si el estadístico de prueba obtenido con los datos muestrales es superior al valor crítico del estadístico, la hipótesis nula no se rechaza y las variables son independientes. Si el estadístico de prueba es mayor o igual al valor crítico del estadístico, se rechaza la hipótesis nula, y se concluye que hay una relación entre variables.

4.2.1 Cual es el valor crítico del estadístico t, 12 grados de libertad, en una prueba de hipótesis de cola inferior con un nivel de significancia de 0.01?. t crit= -2,681. t crit= -1,681. t crit= -4,681.

¿Cómo podemos reducir el riesgo beta?. Aumentando el tamaño de la muestra. Aumentando el tamaño de la beta. Disminuyendo el tamaño de la muestra.

¿Cómo se calculan los grados de libertad de una distribución t, cuyo estadístico va a utilizarse en una prueba de diferencia de medias poblacionales, con dos muestras independientes y varianzas poblacionales conjuntas desconocidas?. gl = n1 + n2 - 2. gl = n1 + n2 - 4. gl = n1 + n2 - 1.

¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra requerida si se desea tener en la estimación de la media poblacional un 99% de confianza con un margen de error o error estimado de ± 4, sabiendo que la desviación estándar poblacional estimada es de 12?. N = 60. N = 65. N = 90.

¿Cuál es el comportamiento de la curva de la distribución t con respecto a la curva de la distribución z cuando los grados de libertad de la distribución t aumentan?. La distribución t se acerca a la distribución z. La distribución z se acerca a la distribución t. La distribución t se aleja a la distribución z.

Cuál es el valor práctico de utilizar la distribución muestral de la media?. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia entre la media muestral y la media poblacional. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia de la media muestral. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia de la media poblacional.

Cuál es el valor crítico de chi cuadrado en una prueba unilateral izquierda, para la varianza con una muestra de 16 individuos, si el nivel de significancia es 0,01... x crit: 5,229. x crit: 5,449. x crit: 3,226.

Cuál es el valor crítico del estadístico t, 12 grados de libertad, en una prueba de hipótesis de cola inferior con un nivel de significancia de 0,01?. P (6,45 < x < 8,05) = 0,9232. P (6,45 > x > 8,05) = 0,9232. P (8,05 < x < 6,45) = 0,9232.

Cuál es el valor crítico del estadístico t, 12 grados de libertad, en una prueba de hipótesis de cola inferior con un nivel de significancia de 0,01?. T crit = -2,681. T crit = -4,681. T crit = 2,681.

¿Cuál es el valor crítico en una prueba de hipótesis de cola superior del estadístico z con un nivel de significancia de 0,01?. z crít. = + 2,33. z crít. = - 2,66. z crít. = + 4,33.

Cuál es la hipótesis alternativa de Ho > 5. H1 < 5. H0 < 5. H1 > 5.

¿Cuál es la finalidad del estadístico de pruebas?. Relacionar el parámetro sobre el cual nos interesa comprobar una afirmación, con un estimador de dicho parámetro. Relacionar el parámetro sobre el cual nos interesa comprobar una afirmación, con un desestimador de dicho parámetro.

Determine cuáles son las propiedades de α y β. Seleccione las 4 (cuatro) respuestas correctas. El valor de β dependerá de la hipótesis alternativa que se utilice. Para un tamaño muestral fijo, al aumentar la región de rechazo, β disminuye... Al aumentar el tamaño muestral n, α y β decrecen juntas. El valor de α se fija al escoger la región de rechazo. Para un tamaño muestral fijo, al aumentar la región de rechazo, β aumenta...

El director de personal de una empresa desea estudiar el ausentismo entre los empleados de la casa central durante el año. Una muestra aleatoria de 25 empleados revela lo siguiente: x=9.7 días, s=4 días. Determine los límites de confianza para un intervalo del 95% para estimar la media del número de ausente de todos los empleados de la casa central el último año. Ten en cuenta que la casa central hay 1.300 empleados. Con un 95% de confianza el intervalo (8.05:11.35) contiene al promedio de ausencias de todos los empleados de casa central en el último año. Con un 90% de confianza el intervalo (8.05:11.35) contiene al promedio de ausencias de todos los empleados de casa central en el último año. Con un 85% de confianza el intervalo (8.05:11.35) contiene al promedio de ausencias de todos los empleados de casa central en el primer año.

El gerente de un supermercado está interesado por la frecuencia: X2 0.052 = 5.991. X4 0.052 = 5.991. X2 1.052 = 5.661.

El gerente del Hotel del Río, de la ciudad de Carlos Paz, afirma que la cantidad media que gastan los huéspedes en un fin de semana es como máximo de $5.000 y tiene una distribución normal. El contador advirtió que en los últimos meses la media había aumentado. Decide tomar una muestra aleatoria de 21 cuentas de los fines de semana de los últimos tres meses para poner a prueba la afirmación del gerente. Con un nivel de significancia de 0,05, ¿Cuál es el valor de los puntos críticos del estadístico de prueba?. El valor crítico del estadístico de prueba es: t. crít. = 1,725. El valor crítico del estadístico de prueba es: t. crít. = 1,750. El valor crítico del estadístico de prueba es: t. crít. = 2,725.

Seleccione la opción correcta. El gerente del Hotel del Río, de la ciudad de Carlos Paz, afirma que la cantidad media que gastan los huéspedes en un fin de semana es como máximo de $5.000. El contador advirtió que en los últimos meses la media había aumentado. Decide tomar una muestra aleatoria de las cuentas de los fines de semana de los últimos tres meses para poner a prueba la afirmación del gerente. ¿Cuáles son las hipótesis nula y aalternativa que tendrá que plantear el contador?. H0: μ 5.000 y H1 ≤ : μ > 5.000. H0: μ 5.000 y H1 ≥ : μ < 5.000. H0: μ 2.500 y H1 ≤ : μ > 2.500.

El estimador r es más eficiente que estimador m cuando: La varianza del estimador r es menor que la varianza del estimador m. La varianza del estimador m es menor que la varianza del estimador r. La varianza del estimador r es mayor que la varianza del estimador m.

El instituto A.E... t con 27g de libertad. t con 47g de libertad. t con 72g de libertad.

El intendente necesita conocer el ingreso anual medio de 700 familias que viven en un sector de la comunidad, los datos de la muestra son n=50 (tamaño de muestra) x = $4800 ( media muestral) s = $950 (desviación estándar de la muestra) nivel de confianza = 90%. El ingreso anual medio fluctúa entre $4587,50 Y $5012,50. El ingreso mensual medio fluctúa entre $4587,50 Y $5012,50. El ingreso promedio medio fluctúa entre $4587,50 Y $5012,50.

El ministerio de la producción de la provincia de Córdoba necesita hacer un muestreo aleatorio entre todas las empresas que expenden nafta en la provincia. Para estimar el aumento por litro, que se ha registrado en la última semana, Se sabe por aumentos históricos que este aumento tiene una desviación estándar de $0.05 ¿cual sería el tamaño apropiado de la muestra que deben usar los investigadores del ministerio para tener un margen de error de ± $0.07 por litro de aumento con un nivel de confianza del 99%?. Para estimar la media poblacional con un 99% de la confianza, respetando un margen de error de ± 0.07 pesos/litro, la muestra que se debe tomar es como mínimo de 4 expendedores de nafta. Para estimar la media poblacional con un 66% de la confianza, respetando un margen de error de + 0.07 pesos/litro, la muestra que se debe tomar es como mínimo de 4 expendedores de nafta. Para estimar la media poblacional con un 88% de la confianza, respetando un margen de error de - 0.07 pesos/litro, la muestra que se debe tomar es como mínimo de 4 expendedores de nafta.

El nivel de significancia α y el riesgo β, ¿Están relacionados de alguna manera?. Si, para un mismo tamaño de la muestra, si uno crece el otro disminuye. Si, para un mismo tamaño de la muestra, los dos crecen. Si, para un mismo tamaño de la muestra, los dos disminuyen.

En el último reporte del Monitor Estadistico TIC, un proyecto del Córdoba Technology Cluster, elaborado por la consultora privada Economic Trends, la cantidad de recursos humanos empleados por las empresas cordobesas de software continuó en crecimiento entre marzo de 2018 y marzo de 2019. Sin considerar empresas multinacionales radicadas en la provincia, emplean actualmente a 10.640 trabajadores. Supongamos que tomamos una muestra de 150 trabajadores y calculamos el promedio de sueldos que es de X= $56.500, con una desviación estándar de s=$ 2.500. Cuál es el error estimado (o el margen de error permitido) si se desea calcular un intervalo de confianza que contenga a la media poblacional de sueldos con una confianza del 99%. Para un nivel de confianza del 99% el margen de error para estimar la media poblacional de sueldos debe ser E = ±$26. Para un nivel de confianza del 88% el margen de error para estimar la media poblacional de sueldos debe ser E = $26. Para un nivel de confianza del 99% el margen de error para estimar la media poblacional de sueldos debe ser E = -$26.

En la distribución t con 16 grados de libertad, la probabilidad o área a la derecha de 2,120 es: El área es de 0,025. El área es de 0,050. El área es de 1,025.

En la escuela de negocios IFE, de la ciudad de Pilar, se dictan, en forma virtual cursos de posgrado para profesionales de todas las áreas. El promedio de la última cohorte de los exámenes de diagnóstico para los ingresantes fue de 7,25 puntos. Este promedio fue tomado del de los ingresantes, que fueron 1400 alumnos. Por cohorte anteriores, se estima puntualmente que la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,2 puntos. En la cohorte que se está por abrir se toma aleatoriamente una muestra de 50 alumnos. El director del posgrado desea saber sobre la base de los datos históricos. ¿Cuál es la probabilidad de que la media muestral obtenida sea inferior (o igual) a ± 0,8 puntos de la media poblacional?. P (6,45 < X < 8,05) = 0,9232. P (6,45 < X < 8,05) = 0,6323. P (6,45 > X > 8,05) = 0,9232.

En una distribución t con 12 grados de libertad, la probabilidad o el área que se encuentra a la izquierda de -1,356 es: El área es 0,10. El área es 0,20. El área es 0,15.

En una investigación de hipótesis son Ho: u = 150 y H1: u distinto 150 para un determinador tamaño de la muestra n ¿Por qué b es más grande si el valor real de u es 110, que si el valor real de u es de 90?. Porque cuanto más cerca sea la media poblacional a la media hipotética, más grande será b. Porque cuanto más alejada sea la media poblacional a la media hipotética, más grande será b. Porque cuanto más cerca sea la media poblacional a la media hipotética, más pequeña será b.

En una muestra aleatoria simple con n = 64, la media muestral es de 24.2 y la desviación estándar muestral es de 2.1. Determina el margen de error para estimar la media poblacional con un 90% de confianza. Utiliza la distribución t y repite el cálculo utilizando la distribución z. Compara los resultados y elige la opción correcta. El margen de error, utilizando t es 0.4381 y utilizando x es 0.4318. Ambos errores están muy cercanos. El margen de error, utilizando t es 1.4381 y utilizando x es 1.4318. Ambos errores están muy cercanos. El margen de error, utilizando t es 0.4381 y utilizando x es 0.4318. Ambos errores están muy alejados.

En una muestra de n = 18 seleccionados a partir de una población normal, se obtiene una media x = 48 y la desviación estándar muestral es s = 6 ¿Cuántos grados de libertad hay en la prueba t de un muestra, si quieres probar una hipótesis nula de u = 80?. Gl = 15. Gl = 25. Gl = 13.

En una prueba de bondad de ajuste para datos categóricos ¿Cómo se obtiene la frecuencia esperada de cada categoría?. Multiplicando el tamaño de la muestra por la proporción hipotética de esa categoría bajo hipótesis nula. Dividiendo el tamaño de la muestra por la proporción hipotética de esa categoría bajo hipótesis nula. Multiplicando el tamaño de la prueba de bondad de esa categoría bajo hipótesis alternativa.

En una prueba de hipótesis de cola superior, con distribución t y 7 grados de libertad para H0, el valor del estadístico de prueba t (calculado) es 1,05 ¿Qué decidirías sobre la H0 si el nivel de significancia es de 0,05?. La decisión estadística es: No rechazar H0. La decisión estadística es: No aceptar H1. La decisión estadística es: Rechazar H0.

En una prueba de x2 bilateral. ¿Cuáles son los valores críticos para una prueba de varianzas con 18 grados de libertad y un 1% de significancia y por qué son distintas las áreas que deja los en los extremos?. Los valores críticos son X² 1 - α = 37,1564. No son iguales porque la distribución no es simétrica. Los valores críticos son X² 2 - α = 37,1564. No son iguales porque la distribución no es simétrica. Los valores críticos son X² 1 + α = 37,1564. Son iguales porque la distribución no es simétrica.

En una prueba de hipótesis, de distribución t con 22 gl, el valor del estadístico t calculado para la prueba es 2,658. El parámetro poblacional que se pone a prueba es µ ≤ 150 Elige las respuestas que corresponden a las siguientes preguntas: ¿De qué tipo de prueba se trata? ¿Cuál es el valor crítico de t sise establece un nivel de significancia de 0,01? ¿Cuál es la regla de decisión para rechazar H0? ¿Cuál sería la decisión estadística para este caso? Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Rechazar Ho. Prueba t de cola superior. t crit: -2,508. Si el estadístico de prueba es mayor a 2,508 la Ho se rechaza. t crit: -4,508.

En una sucursal del Banco ABRIL, el gerente quiere analizar la condición financiera de sus clientes y estimar el promedio de la deuda total en las tarjetas de crédito otorgadas por el Banco a SuS clientes.Se sabe que las deudas tienen una distribución aproximadamente normal.Se dispone a tomar una muestra aleatoria de 20 tarjetas. El promedio de deuda calculado en la muestra es de $ 124500, y la desviación estándar muestral de $ 3400. El gerente te solicita que estimes un intervalo para la media de todas las cuentas de la sucursal con un 99% de confianza. Con un 99% de confianza, el intervalo que contiene al promedio de deudas de todas las tarjetas de crédito de la sucursal es: LIC $ 122.324,89. LSC= $126.675,11. Con un 88% de confianza, el intervalo que contiene al promedio de deudas de todas las tarjetas de crédito de la sucursal es: LIC $ 122.324,89. LSC= $126.675,11. Con un 90% de confianza, el intervalo que contiene al promedio de deudas de todas las tarjetas de crédito de la sucursal es: LIC $ 122.324,89. LSC= $126.675,11.

En una sucursal del Banco ABRIL, el gerente quiere analizar la condición financiera de sus clientes y estimar el promedio de saldos negativos de las cuentas corrientes de la sucursal. Se sabe que dichos saldos tienen una distribución normal con una desviación estándar poblacional que se viene manteniendo desde hace varios meses de α = $ 3420. ¿Cuál debe ser el tamaño de muestra, si desea un margen de error que no exceda los $ 500 con un nivel de confianza del 95%?. El tamaño mínimo de la muestra que asegura el margen de error deseado es de 180 cuentas. El tamaño mínimo de la muestra que asegura el margen de error deseado es de 120 cuentas. El tamaño mínimo de la muestra que asegura el margen de error deseado es de 90 cuentas.

La desviación estándar poblacional es α = 15. Calcula cuál es el error estándar de la media para las muestras: n0100, n = 150, n = 200. Cuál es el comportamiento del error estándar de la distribución de medias muestrales cuando aumenta el tamaño de la muestra?. αx (100) = 1,5, αx (150) = 1,2247; αx (200) = 1,0607. El error estándar disminuye cuando aumenta el tamaño de la muestra. αx (150) = 1,5, αx (200) = 1,2247; αx (250) = 1,0607. El error estándar disminuye cuando aumenta el tamaño de la muestra. αx (200) = 1,5, αx (250) = 1,2247; αx (400) = 1,0607. El error estándar disminuye cuando aumenta el tamaño de la muestra.

La agencia de publicidad Rumbos, que está contratada por una radio FM local, desea hacer un estudio sobre el tiempo que la audiencia escucha diariamente esa radio. A partir de estudios anteriores, se ha estimado la desviación estándar en 45 minutos, ¿Cuál debe el tamaño de la muestra aleatoria de oyentes que se debe tomar para estimar, con un nivel de confianza del 90 %, la media de tiempo si se fija a priori un error permitido de estimación (margen de error) de ±5 minutos?. Para estimar la media poblacional con un 90% de confianza, respetando un margen de error de ±5 minutos, la muestra que se debe tomar es como mínimo de 220 oyentes. Para estimar la media poblacional con un 95% de confianza, respetando un margen de error de ±5 minutos, la muestra que se debe tomar es como mínimo de 440 oyentes. Para estimar la media poblacional con un 80% de confianza, respetando un margen de error de ±5 minutos, la muestra que se debe tomar es como mínimo de 220 oyentes.

La empresa de software TIC quiere replantear el sueldo de sus empleados y por ello le pide al área de Administración que realice un estudio sobre el promedio de sueldos liquidados por las empresas del mismo rubro en la provincia de Córdoba, el último mes. Por estudios realizados anteriores sobre los sueldos de la competencia, se conoce que la distribución de sueldos en toda la provincia es aproximadamente normal y que la desviación estándar de todos los sueldos en los últimos meses fue de $5.000. ¿Qué tamaño tiene que tener la muestra si la empresa quiere estimar la media de sueldos de todos los empleados del rubro en toda la provincia y está dispuesta a aceptar un margen de error de ± $1.500, con un nivel de confianza del 95%?. El tamaño de la muestra para precisión especifica de antemano, es como mínimo, de 43 empleados. El tamaño de la muestra para precisión especifica de antemano, es como mínimo, de 23 empleados. El tamaño de la muestra para precisión especifica de antemano, es como mínimo, de 47 empleados.

La Ideal S.A. es una empresa de seguros que opera en todo el país. Desea estimar la cantidad de seguros de vida vendidos en todas las sucursales el último año, a partir de los datos de una muestra. La empresa tiene 5500 vendedores en todo el país. Se toma una muestra aleatoria de 300 vendedores de seguros registrados en RRHH de la empresa. El promedio de seguros vendidos por los trabajadores muestreados el último año es 4260,5 seguros de vida. También, a partir de los datos muestrales, se obtiene una desviación estándar de S = 135,20 seguros. ¿Cuál es el error estimado (o el margen de error permitido) que se está dispuesto a aceptar en la investigación, con una confianza del 98%?. El margen de error que se está dispuesto a aceptar según los datos del problema es de ±18,19 seguros. El margen de error que se está dispuesto a aceptar según los datos del problema es de -18,19 seguros. El margen de error que se está dispuesto a aceptar según los datos del problema es de ±19,18 seguros.

La Ideal S.A. es una empresa de seguros que opera en todo el país. Desea estimar la cantidad de seguros de vida vendidos en todas las sucursales el último año, a partir de los datos de una muestra. La empresa tiene 5500 vendedores en todo el país. Se toma una muestra aleatoria de 300 vendedores de seguros registrados en RRHH de la empresa. El promedio de seguros vendidos por los trabajadores muestreados el último año es 4260,5 seguros de vida. También, a partir de los datos muestrales, se obtiene una desviación estándar de S = 135,20 seguros. ¿Cuál es el error estimado (o el margen de error permitido) que se está dispuesto a aceptar en la investigación, con una confianza del 98%?. El margen de error que se está dispuesto a aceptar según los datos del problema es de + 75,84 seguros. El margen de error que se está dispuesto a aceptar según los datos del problema es de - 75,84 seguros. El margen de error que se está dispuesto a aceptar según los datos del problema es de + 84,75 seguros.

La media de una población es 260 y su desviación estándar es 22. Se va a tomar una muestra aleatoria simple de tamaño 200 y se usará la media muestral para estimar la media poblacional. ¿Cuál es el valor esperado de X?. E(x) = 260. E(x) = 460. E(x) = 280.

Límites del intervalo de confianza... último mes?. Con una confianza del 99% la puntuación promedio de la población está en un intervalo (81.2 - 82.8). Con una confianza del 90% la puntuación promedio de la población está en un intervalo (81.2 - 82.8). Con una confianza del 88% la puntuación promedio de la población está en un intervalo (81.2 - 82.8).

Para un nivel de α (alfa) dado, ¿Cómo podemos reducir el riesgo β (beta)?. Aumentando convenientemente el tamaño de la muestra. Disminuyendo convenientemente el tamaño de la muestra. Aumentando convenientemente el tamaño del riesgo.

¿Por qué nunca podemos decir que el nivel de confianza es del 100% para estimar los parámetros de una población?. Porque para obtener 100% de certeza tiene que realizarse un censo. Porque para obtener 50% de certeza tiene que realizarse un censo.

¿Qué es una hipótesis estadística?. Es un supuesto que se establece sobre las características de una distribución poblacional. Es un supuesto que se establece sobre las características de una distribución muestral. Es un supuesto que se establece sobre las características de una estadística poblacional.

¿Que indica el coeficiente de confianza (1-a)?. La probabilidad de no rechazar la Ho cuando esta es verdadera. La probabilidad de no rechazar la Ho cuando esta es falsa. La probabilidad de rechazar la Ho cuando esta es verdadera.

Se tiene una muestra de 12 individuos para poner a prueba la siguiente hipótesis HO: a2 = 200 con un 5% de nivel de significancia. Seleccione 4 respuestas relacionadas con este caso. El estadístico de prueba se calcula mediante la fórmula X2 = (x-1)r2/o2 con 11 grados de libertad. Se utiliza una prueba de chi cuadrado bilateral. Si el valor del estadístico de prueba es mayo a 3.816 o menor a -3.816. se rechaza Ho. El/los valores críticos de chi cuadrado es X2 critc = ±3.816. El/los valores críticos de chi cuadrado es X2 critc = ±6.816.

Seleccione las 4 pociones correctas? Estimación es de 0.08: Significa que el 8% proporciona una medida de exactitud para la estimacion efectuada. Significa que la probabilidad de que el margen de error sea como maximo de 0.08 es 0.95. Significa que 0.08 es una cota que no debo exeder si quiero mantener el nivel de confianza establecido con anterioridad. Significa que el maximo error permitido entre el valor de la media de una muetra y el valor de la media es 0.0. Significa que el 16% proporciona una medida de exactitud para la estimacion efectuada.

Seleccione cuatro 4 respuestas correctas. Indique cuál de las que siguen son características de la distribución t student. La distribución t para un grado de libertad determinado es única. Es simétrica y en forma de campana. Está compuesta por una familia de distribuciones de probabilidades, cada una de las cuales depende de un parámetro llamado grados de libertad. Es una distribución de probabilidad de variable aleatoria continua con u = 0. Es una distribución de probabilidad de variable aleatoria continua con u ≠ 0.

Seleccione las 3 tres opciones correctas. Si comparas la distribución t student con la normal estándar: puedes asegurar que: A medida que aumentan los grados de libertad en la distribución t, la diferencia entre la distribución t u la normal estándar se reduce. Ambas son simétricas, acompañas Y con u = 0. Para muestras pequeñas, la desviación t de student es más dispersa que la normal estándar. Ambas son simétricas, acompañas Y con u ≠ 0.

Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. En una de las sucursales del restaurante "Centauro" se realiza todos los meses... informe sobre la opinión de sus clientes acerca de la calidad de sus productos y servicios. Se toma una muestra aleatoria de 20 clientes... asistieron durante el mes y el promedio de puntuaciones sobre 100 fue de 85. Datos de meses anteriores indican que la desviación... puntajes de todos los clientes en los últimos meses ha sido relativamente estable y es de 5 puntos. También se desea hacer un a est... intervalo con una confianza del 90%. ¿Puede ayudar el gerente de la sucursal a elegir las opciones que pueden servirle y estén re... la situación antes descripta? Se supone que en el mes asistieron más de 6000 clientes. El error permitido (margen de error), para poder estimar un intervalo de confianza de 90% para la media de puntajes es de 0,65... Los límites del intervalo de confianza del 90% son: Lic 84,35 y Lsc: 85,65 puntos. El valor de z, para confianza del 90% es 1,645. El error estándar de la distribución de puntajes es de 0,3953 puntos. El error permitido (margen de error), para poder estimar un intervalo de confianza de 80% para la media de puntajes es de 0,56...

Se selecciona una muestra de 64 hogares, sabiendo que la variable de interés tiene distribución normal en la población. La media de consumo de ciertos servicio en la muestra es de $215 por mes, y la desviación estándar de la población $15. Con un nivel de significación de 0,03 se realiza la siguiente prueba de hipótesis Ho: u mayor o igual $220 H1:u < $220 indicar las cuatro afirmaciones que son correctas: El valor p de la prueba es 0,0038. El valor p es menor que el nivel de significación. Con la evidencia disponible se rechaza la hipótesis nula. Puede concluirse que al nivel de significación de 0.03 no podemos obtener que la media poblacional sea mayor o igual que $220 por mes. El valor p es mayor que el nivel de significación.

Se selecciona una muestra de 64 hogares, sabiendo que la variable de interés tiene distribución normal en la población. La media de consumo de ciertos servicio en la muestra es de $215 por mes, y la desviación estándar de la población $15. Con un nivel de significación de 0,03 se realiza la siguiente prueba de hipótesis Ho: u mayor o igual $220 H1:u < $220 indicar las cuatro afirmaciones que son correctas: Es una prueba de una cola, ya que se somete a prueba una desigualdad en la hipotesis nula. La zona de rechazo de la prueba esta ubicada al lado izquierdo de la curva normal. Se rechaza ho si z critico es menor que -1,89. El valor del estadistico de prueba es z= -2,67. El valor del estadistico de prueba es z= -4,76.

Selecciona las 4 (cuatro) respuestas correctas. El valor crítico del estadístico de prueba, depende de: El tipo de prueba: unilateral (derecha o izquierda) o bilateral. El nivel de significancia α de la prueba. La distribución de muestreo del estimador. La interpretación de la tabla de la distribución de probabilidades del estimador que se esté utilizando. El tipo de prueba: bilateral.

Si en una muestra aleatoria de 7 individuos se desea estimar a partir de los datos de la muestra un intervalo para la media poblacional con un 99% de confianza, determina el valor del t crítico para la construcción del intervalo. El t crítico es de 3,707. El t crítico es de 6,707. El t crítico es de 3,373.