inés no sabe susurrar

La media, la mediana y la moda son: Medidas variabilidad. Medidas de tendencia central. Parámetros poblacionales.

Compara la media con la mediana. La media superior que la mediana está mal. La media inferior que la mediana está mal. La media y la mediana distan mucho, están desperdigadas.

Calcular la moda: Contamos con el número de veces que aparece el valor más frecuente. Primero la media. Todos los datos.

Medias ponderadas: Se suma las medias y se divide por el total. Se suma las medias y se divide por el número de medias sumadas. Se suma las medias, se multiplica por las frecuencias totales y se divide frecuencias totales sumadas.

Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de la muestra: Si, hay más errores. No, disminuye. No hay relación.

Error estándar. Modo de denominar la desviación estándar de una distribución. Error muestral típico. Ninguna.

Distribución normal: La moda, media y mediana tienen el mismo valor. Media es mayor que la mediana. Mediana mayor que moda.

Desviación estándar: Calcular estimación bruta. Medida de variación de datos. Ninguna.

En estadística si se habla de muestra, ¿qué es?. Es una selección de datos sobre la población a estudiar. Selección de datos que interesan. Datos que necesito.

La muestra es un subconjunto de población que: Subconjunto al azar. Subconjunto de población para estimar el dato poblacional. El más representativo de la población.

El tamaño de la muestra. 5%. Proporcional al tamaño poblacional. Hay distintos modos de calcularla.

Muestra aleatoria. Todo individuo, misma probabilidad de seleccionar. Ninguna. Al azar.

El coeficiente de correlación. Mide la relación entre dos variables continuas. Siempre positiva. Es una medida entre dos sucesos.

El coeficiente de correlación. Entre -1 y 1. Entre 0 y 1. Mayor que 0.

Es una parte o grupo representativo de población: Muestra. Individuo. Variable.

Numero de veces que se repite un dato. Porcentaje. Gráfico circular. Frecuencia absoluta.

El dato que se repite más veces y con más frecuencia: Media. Moda. Mediana.

La suma de todos los valores dividido entre el número de sumandos: Media aritmética. Moda. Mediana.

Valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados: Media. Moda. Mediana.

Medida de dispersión para variables de razón y de intervalo de gran utilidad en estadística descriptiva: Mediana. Desviación estándar. Moda.

Divide la frecuencia absoluta entre la muestra estudiada: Frecuencia acumulada. Frecuencia relativa. Ninguna.

Tipo de frecuencia que se obtiene entre frecuencias de las clases de cada intervalo se conoce: Frecuencia acumulada. Frecuencia relativa. Frecuencia absoluta.

Diagrama de caja de un conjunto de datos algunas características de la distribución de frecuencias: Media y desviación típica. Máxima, mínima, los cuartiles 1 y 3 y la mediana. Coeficiente de Fisher y curtosis.

Rango intercuartílico de una variable estadística: Igual al rango de datos. Mayor al rango de datos. Menor al rango de datos.

Diagrama de cajas adecuado para: Cualitativos o nominales. Cuantitativos de intervalos u ordinales. Pocos datos de cualquier tipo.

Caracteres cualitativos se pueden presentar: Diagrama de barras, diagrama de sectores o pictogramas. Curva acumulada de distribución. Histogramas.

Representando variables estadísticos su frecuencia relativa se asocia. Altura de rectángulos. Base de rectángulos. Área de rectángulos.

La agrupación en clases de una variable estadística continua permite mostrar un resumen de los datos de frecuencias y el histograma y: Repartir los datos equitativamente en distribuciones en clases. Supone que todos los datos son iguales a las marcas o valor central de cada clase. Es mejor cuanto más clases se introduzcan.

Un histograma de frecuencias se identifica con: Moda. Media. Mediana.

En el diagrama de cajas se representa. Mediana. Moda. Coeficiente de apuntamiento.

La curva acumulada de frecuencias es: Decreciente cuando la variable es negativa. Curva escalonada si la curva es discreta. Discontinua si hay clases vacías.

La distribución conjunto de dos variables es siempre. Producto de las distribuciones marginales. Es el producto de la distribución marginal de una variable y la distribución condicionada a la otra. Existe la unidad si dos variables son independientes.

Dos variables son independientes. Si la frecuencia conjunta fija es producto de la frecuencia marginal fi y fj. Si conocido un valor se puede precisar el de la otra. Si todos los valores de ambas variables son compatibles.

La desviación típica y la desviación absoluta respecto media y mediana cumplen: Desviación típica= desviación absoluta media= desviación absoluta mediana. Desviación absoluta media= desviación absoluta mediana= desviación típica. Desviación absoluta mediana= desviación absoluta media= desviación típica.

Una transformación lineal de datos es: Varianza. Coeficiente de variación. Coeficiente de asimetría.

La covarianza entre dos variables muestra: Grado de relación lineal entre las variables. Grado de compatibilidad entre las variables. Es nula.

Los cuartiles verifican. Cuartil 1 mayor que 3. Cuartil 2 está entre 1 y 3. La distancia entre cuartiles es un cuarto de rango total.

Un dato de una magnitud muy grande respecto al resto: La media se desplaza respecto a la mediana a la izquierda. La media no es una medida de centralización representativa al conjunto. La mediana cambia.

La forma de distribución de frecuencia es. Asimetría + si el coeficiente curtosis es +. Asimetría – si el coeficiente de variación es –. Simétrica si el coeficiente de Fisher es 0.

Los momentos centrados en el origen y en la media de una variable estadística cumplen: Son iguales si la media es 0. Son iguales si la varianza es 1. Siempre distintos.

El rango de una variable estadística continua x es: Medida de dispersión robusta. Intervalos (0,1) mediante transformación lineal ax+b, a=1/ (máx-mín), b=mín/ (máx-mín). Siempre mayor rango intercuartiles.

La covarianza es. Momento centrado en las medias m1, 1=cov(x,y) de orden 1. Media adimensional del grado de relación entre dos variables. Cero cuando no existe relación alguna entre las variables.

Indique cual es cierta: A la varianza no le afectan los cambios de origen. A la varianza no le afectan los cambios de origen, pero si los de escala. Ambas son ciertas.

Dos variables x e y son independientes: Si para cas celda ij la frecuencia absoluta conjunta coincide con el producto de los lados marginales divididos por el número total de datos. Sus distribuciones de frecuencias relativas, condicionadas a cada valor de la otra son idénticas. Ambas son ciertas.

Si la varianza de Y es 71.27 y la covarianza debido a la regresión es 68.39. Las estimaciones no serán fiables. El ajuste lineal es muy bueno. La varianza de los errores es de 9.26.

En una regresión potencial del tipo Y=a*X^b. El incremento de Y ante un incremento unitario de X. El incremento porcentual de Y ante un incremento del 1% en X. El incremento de Y ante un incremento del 1% de X.

¿Existe algún caso en el que la varianza puede ser negativa?. Si, en el caso de una variable constante. Si, en el caso de una variable decreciente. No, es imposible.

En el estudio del número de plazas de hotel (de 100 en 100, de 0 a 1.000) disponibles en la ciudad de Madrid para la próxima candidatura olímpica, ¿Cómo estudiaría la asimetría de la distribución?. Solo la estudiaría si el histograma fuera campaniforme. Estudiando 0,1. Estudiando 0,2.

En el estudio del numero de plazas de hotel (de 100 en 100, de 0 a 1.000) disponibles en la ciudad de Madrid para la próxima candidatura olímpica, ¿qué porcentaje de hoteles tienen entre 500 y 600 plazas?. La respuesta estaría en f6. La respuesta estaría en f5. La respuesta estaría en N6.

Indique cuál de las siguientes preguntas es verdadera: Si a una variable se le resta su media y se le divide por su desviación típica, se dice que se ha tipificado la variable. Si a una variable se le divide por su desviación típica y se le resta su media, se dice que se ha tipificado la variable. Ninguna es correcta.

El coeficiente de correlación lineal tiene: Mismo signo que la covarianza. Distinto signo que la covarianza. Siempre signo positivo al ir elevado al cuadrado.

El coeficiente de determinación lineal simple indica: El porcentaje de la variabilidad de la variable a explicar que se debe a la variable explicativa cuando ambas están relacionadas a través de una recta. El grado de variabilidad de la variable a explicar. El error cuadrático que se comete al estimar la variable mediante la variable a explicar a través de una recta.

En una serie anual de números índice de precios, la base indica: El año en el que el índice de precios alcanza el mayor valor. El año con el cual se comparan los precios de todos los años incluidos en la serie. El año en el que el índice de precios alcanza el menor valor.

En una regresión múltiple, el coeficiente de determinación toma valores entre. [0,1]. [1,1]. [-1,1].

Dada una distribución, el rango de la variable se define como: El primer valor de la distribución menos el último valor de la distribución. El extremo superior del intervalo menos el extremo inferior del intervalo. El último valor de la distribución menos el primer valor de la distribución.

En una regresión múltiple, el coeficiente de regresión si se interpreta como el incremento de la variable a explicar cuando: La variable xi experimenta un incremento unitario y las demás mantienen su valor constante. Todas las variables explicativas experimentan un incremento unitario. Ninguna es correcta.

El denominado “enlace técnico” es un instrumento que sirve para: Deflactar una serie de números índice. Cambiar de base. Determinar las repercusiones en valor absoluto.

Indique la opción verdadera: El coeficiente de determinación lineal pertenece al intervalo [0,1]. El coeficiente de correlación lineal pertenece al intervalo [0,1]. La covarianza pertenece al intervalo [-1,1].

El hecho de que el valor de la inflación interanual (o anual) del mes de enero de 2018 fuera del 2%, se interpreta como que los precios de bienes y servicios de consumo han aumentado en España: Un 2% desde enero de 2017 hasta enero de 2018. Un 2% desde diciembre de 2017 hasta enero de 2018. Un 2%, en media, en un año.

Si dos variables aleatorias son independientes, entonces: La función de distribución conjunta es el producto de las dos condicionales. La función de distribución conjunta es la suma de las dos marginales. La función de distribución conjunta coincide con el producto de las dos marginales.

La función de distribución conjunta de dos variables aleatorias independientes es. El producto de las funciones de distribución marginales. La suma de las funciones de distribución marginales. El cociente de las funciones de distribución marginales.

La función de densidad conjunta de dos variables aleatorias independientes es: El conjunto de las funciones de densidad marginales. El producto de las funciones de densidad marginale. La suma de las funciones de densidad marginales.

Dada una distribución, el rango de la variable se define como: El primer valor de la distribución menos el último valor de la distribución. El extremo superior del intervalo menos el extremo inferior del intervalo. El último valor de la distribución menos el primer valor de la distribución.

En una regresión múltiple, el coeficiente de regresión se interpreta como el incremento de la variable a explicar cuando: La variable xi experimenta un crecimiento unitario y las demás mantienen su valor constante. Todas las variables explicativas experimentan un incremento unitario. Ninguna es correcta.

El denominado enlace técnico es un instrumento que sirve para: Deflactar una serie de números índice. Cambiar de base. Determinar las repercusiones en valor absoluto.

En una regresión potencial de tipo 𝑌 = 𝑎𝑋^b. El incremento de Y ante un incremento unitario de x. El incremento de Y ante un incremento del 1% de x. El incremento porcentual de Y ante un incremento del 1% de x.

¿Existe algún caso en el que la varianza pueda ser negativa?. Si, si la variable es constante. Si, si la variable es decreciente. No, es imposible.

Indique cual de las siguientes preguntas es verdadera: Si a una variable se le divide por su desviación típica y se le resta su media, se dice que se ha tipificado la variable. Si a una variable de le resta su media y se le divide por su desviación típica, se dice que se ha tipificado la variable. Ninguna es correcta.

El coeficiente de correlación lineal tiene: Distinto signo que la covarianza. Mismo signo que la covarianza. Siempre signo positivo, al ir elevado al cuadrado.

El coeficiente de determinación lineal simple indica: El porcentaje de la variabilidad de la variable a explicar que se debe a la variable explicativa cuando ambas están relacionadas a través de una recta. El grado de la variabilidad de la variable a explicar. El error cuadrático que se comete al estimar la variable explicativa mediante la variable a explicar a través de una recta.

En una serie anual de números índice de precios, la base indica: El año en que el índice de precios alcanza el mayor valor. El año con el cual se comparan los precios de todos los años incluidos en la serie. El año en que el índice de precios alcanza el menor valor.

En una regresión múltiple, el coeficiente de determinación lineal toma valores entre. (0,1). (-1,1). (-1,0).

Divide la frecuencia absoluta entre la muestra estudiada: Variable. Frecuencia relativa. Frecuencia absoluta.

El tipo de frecuencia que se obtiene entre frecuencias de las clases de cada intervalo se conoce como. Frecuencia absoluta. Frecuencia acumulada. Frecuencia relativa.

Desviación estándar: Media de variabilidad de datos. Calcular la estimación bruta. Echar un vistazo a los datos.

En estadística, si se habla de muestra, ¿qué es?. Conjunto de datos que interesan. Es una selección de datos sobre la población a estudiar. Selección de datos que necesito.

La muestra es un subconjunto de población que: Necesario para estadística. Subconjunto de la población para estimar el dato poblacional. Selección de datos que necesito.

Muestra aleatoria: Muestra aleatoria. Cualquier individuo. Todo individuo, misma probabilidad de seleccionar.

Coeficiente de correlación: Medida entre dos sucesos. Mide la relación entre dos variables continuas. Siempre es positivo.

Coeficiente de correlación. Mayor que 0. Entre -1 y 1. Entre 0 y 1.

Parte o grupo representativo de la población: Muestra. Individuo. Variable.

Número de veces que se repite un dato: Frecuencia absoluta. Gráfico circular. Porcentaje.

El dato que se repite más veces y con más frecuencia: Media. Moda. Mediana..

La suma de los valores dividido entre el número de sumandos: Media. Moda. Mediana.

Valor de la variable de posición central en un conjunto de datos ordenados. Media. Moda. Mediana.

Medida de dispersión para variables e razón y de intervalo de gran utilidad en estadística descriptiva: Medidas de tendencia central. Desviación estándar. Moda.

La media, la mediana y la moda son: Medidas de variabilidad. Medidas de tendencia central. Lo primero que hay que calcular.