estadistica inferencial

para la varianza poblacional es: (19.8,160.0). (23.4,157.0). (25.0,150.0). (21.9,170.5).

1. ¿Qué es una hipótesis estadística?. a. Una conjetura sin base empírica. b. Una afirmación que se puede probar mediante datos muestrales. c. Un dato comprobado experimentalmente. d. Un resultado de la prueba estadistica.

En una muestra de 16 empleados, la media salarial es de 800 USD con una desviación muestral de 80 USD. Suponiendo distribución normal, IC 95% para la media: (780.8,819.2). (7708,829.2). (760.8,839.2). (768.8,831.2).

En una muestra de 200 personas, 50 prefieren la marca A. IC 95% para la proporción poblacional: (0.197,0.303). (0.200,0.320). (0.210,0.290). (0.230,0.280).

Varios investigadores desean saber si es posible concluir que dos poblaciones de niños diferentes respecto a la edad promedio en la cual pueden caminar por sí solos. Los investigadores obtuvieron los siguientes datos (edades en meses). SEA ALFA 0,05. CUÁL DE LAS SIGUIENTES AFIRMACIONES SERÁ LA RESPUESTA CORRECTA POBLACIÓNA — POBLACIÓNB 9,5 12,5 10,5 9,5 9 13,5 9,75 13,75 10 12 13 13,75 10 12,5 13,5 9,5 10 12 9,5 13,5 10 12 9,75 12. a. ct= 4,33. b. zc=3,16. c. tc=-316. d. Seacepta HO.

Meming et al (2020) encontraron que 66 % de los niños en una muestra de 670 emplearon toda una serie de vacunas contra la hepatitis B. ¿ Es posible concluir que con base a estos datos en la población muestreada, más de 60 % tienen la serie completa de vacunas contra la hepatitis B? Sea alfa= 0,05. CUÁL DE ESTÁS ES LA AFIRMACIÓN CORRECTA. a. Se acepta HO. b. tc= 317. c. 2c=317. d. zc=2,02.

¿Qué significa rechazar. a. Que se acepta que no hay diferencia. b. Que el error es demasiado grande. c. Que los datos no son concluyentes. d. Que la evidencia sugiere una diferencia significativa.

EN FUNCIÓN A ESTOS DATOS CALCULAR EL C ALCULAR El VALORF. a 1900,5. b 143,83. c 3,42. d 13,21.

3.En una prueba de hipátesis, la hipótesis aternativa se representa con. X. p. H0. respuesta c ( H1 o Ha).

LA SIGUIENTE TABLA MUESTRA EL TIEMPO EN REALIZAR CIERTA LABOR POR PARTE DE LOS TRABAJADORES DE TRES EMPRESAS DIFERENTES. SE DESEA SABER SI SE PUEDE CONCLUIR EN BASE A ESTOS DATOS QUE LOS TIEMPOS MEDIOS NO SON IGUALES ENTRE LOS 3 GRUPOS. UTILIZAR UN ALFA DE 5% Y QUE LA POBLACIÓN SON NORMALES CON LAS MISMAS VARIANZAS. SI SE SABE QUE EL SST ES IGUAL A 7109, SSA ES IGUAL A 3801 Y EL SSE= 3308. EN FUNCIÓN A ESTOS DATOS CALCULAR EL CUADRADO MEDIO ENTRE GRUPOS A B c 66 65 93 63 60 99 65 69 96 69 73 74 44 52 81 63 85 93 61 81 63 42 68 49 99 46. 13,21. 3,42. 143,83. 1900,5.

10. La estadística t de student se utiliza cuando: a. El tamaño muestral es grande. . Los datos no son numéricos. C La varianza poblacional es desconocida y la muestra es pequeña. d Lavarianza poblacional es conocida.

¿Cuál es el error tipo lI ?. Calcular mal la media. b Aceptar una hipótesis falsa. e. Rechazar una hipótesis verdadera. d No rechazar una hipótesis falsa.

El estimador puntual de la media poblacional es: a. El rango. b. La moda. c. La mediana muestral. La media muestral.

La varianza se expresa en: Unidades al cuadrado. b. Porcentajes. c. Unidades logarítmicas. d. Unidades originales.

Un intervalo de confianza del 95% significa que: En el 95% de las muestras, el intervalo contendra el valor real de la media poblacional. b. Hay 95% de probabilidad de que la media cambie. El intervalo es siempre simétrico. El valor de la media es siempre igual al límite superior. ).

Una proporción es: a. El número absoluto de casos favorables. b. Un número mayor que 1. c. La diferencia entre dos medias. Una razon entre el numero de casos favorables y el total de casos.

Un estimador es consistente si: Conforme aumenta el tamaño de la muestra, se aproxima al verdadero valor del parametro. b. Siempre es igual a la media poblacional. C. No varía en muestras distintas. d. No depende del tamaño de la muestra.

Si en una muestra de 100 personas, 40 tienen cierta característica, la estimación puntual de la proporción es: 4. 0,40. 0,60. 40.

La desviación estándar es: La raiz cuadrada de la varianza. b. El cuadrado de la varianza. c. La varianza multiplicada por 100. d. La varianza dividida entre la media.

La estimación puntual consiste en: Obtener siempre el valor exacto del parámetro. Usar un solo valor muestral como estimador del parametro poblacional. Calcular un rango de valores. Utilizar varios intervalos de confianza.

La distribución usada para construir intervalos de confianza para proporciones grandes es: t-Student. Normal. Poisson. Chi-cuadrado.

Un buen estimador puntual debe ser: insesgado. b. Sesgado positivamente. Inexacto. d. Sesgado negativamente.

La precisión de un estimador puntual mejora cuando: Aumenta el tamaño de la muestra. b. Aumenta la varianza poblacional. c. Disminuye el tamaño de la muestra. d. Disminuye el número de datos recolectados.

¿Qué mide la varianza?. La dispersión de los datos respecto a la media. b. El valor máximo. c. La tendencia central. d. El sesgo de la distribución.

Si se dumenta el tamaño de muestra, el intervalo de confianza: a. No cambia. b. Se vuelve más ancho. c. Depende de la media poblacional. d Se vuelve más estrecho.

En un intervalo de confianza para una proporción, los limites se calculan como: Media + t * desviación estándar. p + media poblacional. p + Z* error estandar. Z+p.

Para una muestra de tamaño 36, media 50 y desviación estándar poblacional de 12, ¿cuál es el intervalo de confianza al 95% para la media?. a. 50 +2.00. b. 50 +1.96. c. 50 +6.00. respuesta 50 masmenos 3.92.

Para calcular la varianza muestral se debe: Dividir la suma de cuadrados por n-1. b. Sumar las desviaciones sin elevarlas al cuadrado. c. Dividir la suma de cuadrados por n. d. Dividir por la media.

Si la media muestral es 100, la desviación estándar poblacional es 20 y el tamaño de muestra es 25, ¿cuál es el error estándar de la media? Pregunta 2Seleccione una: 100. 4. 5. 0.8.

Si un valor extremo se aleja mucho de la media, la varianza: disminuye. aumenta. Se vuelve cero. No cambia.

Si se dumenta el tamaño de la muestra, el error estándar de la. a. Depende solo de p. b. Aumenta. c. No cambia. d Disminuye.

Al aumentar el nivel de confianza de 95% a 99%, el intervalo de. se vuelve mas ancho. b. Se vuelve más estrecho. c. No cambia. d. Depende del tamaño de la muestra.

La precisión de un estimador puntual mejora cuando: a. Aumenta la varianza poblacional. b. Disminuye el número de datos recolectados. c. aumenta el tamaño de la muestra. d. Disminuye el tamaño de la muestra.

En un intervalo de confianza para una proporción, los límites se calculan. a. Media + t * desviación estándar. b. Z+p. c. p + media poblacional. respuesta d.

Al aumentar el nivel de confianza de 95% a 99%, el intervalo de confianza: a) Se vuelve más estrecho. b) Depende del tamaño de la muestra. c) No cambia. d) Se vuelve más ancho.

Para una muestra de tamaño 36, media 50 y desviación estándar poblacional de 12, ¿cuál es el intervalo de confianza al 95% para la media?. 50 masmenos 3,92. 50 +2.00. 50 +1.96. 50 + 6.00.

LA SIGUIENTE TABLA MUESTRA EL TIEMPO EN REALIZAR CIERTA LABOR POR PARTE DE LOS TRABAJADORES DE TRES EMPRESAS DIFERENTES. SE DESEA SABER SI SE PUEDE CONCLUIR EN BASE A ESTOS DATOS QUE LOS TIEMPOS MEDIOS NO SON IGUALES ENTRE LOS 3 GRUPOS. UTILIZAR UN ALFA DE 5% Y QUE LA POBLACIÓN SON NORMALES CON LAS MISMAS VARIANZAS. SI SE SABE QUE EL SST ES IGUAL A 7109, SSA ES IGUAL A 3801 Y EL SSE= 3308. EN FUNCIÓN A ESTOS DATOS CALCULAR EL CUADRADO MEDIO ENTRE GRUPOS A B c 66 65 93 63 60 99 65 69 96 69 73 74 44 52 81 63 85 93 61 81 63 42 68 49 99 46. a) 13,21. b) 3,42. c) 143,83. d) 1900,5.

10. La estadística t de Student se utiliza cuando: a) El tamaño muestral es grande. b) Los datos no son numéricos. c) la varianza poblacional es desconocida y la muestra es pequeña. d) La varianza poblacional es conocida.