ESTADÍSTICA INFERENCIAL

¿En qué escenario sería más útil la regresión múltiple?. A) Comparar dos medias. B) Predecir el precio de una casa usando tamaño, ubicación y antiguedad. B) Predecir el precio de una casa usando tamaño, ubicación y antiguedad. D) Clasificar imágenes.

¿Qué describe mejor la regresión lineal simple?. A) Relación curvilíndea entre tres variables. B) Relación lineal entre una variable dependiente y una independiente. C) Clasificar de datos en categorias. D) Comparación de medias entre grupos.

El R2 ajustado es preferible al R2 normal porque: A) Es siempre mayor. B) Penaliza la inclusión de predictores irrelevantes. C) No requiere supuestos. D) Ignora el número de variables.

¿Cuál es la fórmula del intervalo de confianza para la media cuando la desviación poblacional es conocida?. A) x ± z (σ/√n). B) p± z (pq/n). C) x ± t(s√n). D) (x ±s^2 ).

¿Cuál es el valor típico del nivel de significacia (a) en pruebas de hipótesis?. A) 0.50. B) 0.10. C) 0.05. D) 1.00.

¿Cuál es una desventaja de las pruebas no paramétricas?. A) Necesidad de homocedasticidad. B) Perdida de información al usar rangos. C) Requieren variables intervalares. D) No aplican para muestras pequeñas.

Un VIF (Factor de Inflación de Varianza) de 8 indica: A) Ausencia de correlación entre predictores. B) Baja capacidad predictiva. C) Alta multicolinealidad. D) Error estándar muy pequeño.

En la regresión lineal simple, ¿Qué representa la pendiente (b)?. A) El valor de y cuando x es 0. B) El error estándar. C) La variación total. D) El cambio promedio en y por unidad de x.

¿Qué método ayuda a seleccionar variables en regresión múltiple?. A) Prueba t para una muestra. B) Método stepwise. C) ANOVA de un factor. D) Correlación de Spearman.

Un intervalo de confianza del 95% para la media μ incluye el valor μ_0. Esto implica que: A) Se rechaza H_0: μ=μ_0 con α=0.05. B) No se rechaza H_0: μ=μ_0 con α=0.05. C) La potencia de la prueba es alta. D) El valor p es menor que 0.05.

¿Cuál es el objetivo principal de una estimación puntual?. A) Calcular un rango de valores posibles para un parámetro poblacional. B) Proporcionar un único valor como aproximación de un parámetro poblacional. C) Determinar el nivel de significancia de una prueba de hipótesis. D) Evaluar la correlación entre dos variables.

¿Cuál es el estimador puntual natural de la varianza poblacional (σ^2)?. A) La media muestral (x). B) La varianza muestral (s^2 ). C) El rango muestral. D) La moda muestral.

La prueba de Wilcoxon es adecuada para: A) Comparar dos muestras relacionadas. B) Comparar más de dos grupos independientes. C) Analizar varianzas de grupos. D) Probar normalidad en los datos.

¿Qué condición es necesaria para que el estimador x ̅ sea consistente para μ?. A) Que el sesgo sea cero para n fijo. B) Que el error cuadrático medio tienda a cero cuando n →∞. C) Que la varianza sea mínima para cualquier n. D) Que la distribución sea siempre normal.

Si aumentamos el nivel de confianza de 90% a 99%, el intervalo de confianza para la media: A) Se hace más estrecho. B) Permanece igual. C) Se hace más amplio. D) Depende del tamaño de la muestra.

En la prueba de Wilcoxon, si p< 0.05 se concluye que: A) Las varianzas son iguales. B) Hay diferencias significativas entre los grupos. C) Los datos son normales. D) No hay correlación entre variables.

Si rechazamos la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera, cometemos un error de tipo: A) II. B) I. C) III. D) No se comete error.

En una prueba t para una muestra, los grados de libertad se calculan como: A) n. B) n-1. C) n-2. n+1.

Un intervalo de confianza del 90% para la varianza poblacional (σ^2) se construye usando: A) La distribución normal. B) La distribución t de Student. C) La distribución chi-cuadrado. D) La distribución exponencial.

¿Cuál es la hipótesis nula típica en una prueba de diferencia de medias (μ_1-μ_2)?. A) H0: μ1-μ2= 0. B) H0: μ1-μ2> 0. C) H0: μ1-μ2≠0. D) H0: μ1-μ2= 1.

Si el intervalo de confianza para la diferencia de medias (μ_1 -μ_2) incluye al cero, esto sugiere: A) Que las medias son significativamente diferentes. B) Que no hay evidencia de diferencia significativa entre las medias. C) Que la prueba tiene alta potencia. D) Que se cometió un error tipo I.

En una prueba de hipótesis para la media (μ) con varianza desconocida ¿Qué distribución se utiliza en muestras pequeñas?. A) Distribución normal estándar (Z). B) Distribución t de Student. C) Distribución F de Fisher. D) Distribución chi-cuadrado.

¿Cuál es el propósito principal de una prueba de hipótesis paramétrica?. A) Comparar medias de dos poblaciones no normales. B) Estimar parámetros poblacionales sin supuestos distribucionales. C) Evaluar afirmaciones sobre parámetros poblacionales bajo supuestos distribucionales. D) Analizar datos categóricos con pruebas chi-cuadrado.

En una regresión lineal, ¿Qué indica un residuo?. A) El valor ajustado de y. B) La diferencia entre y observado y y estimado. C) La media de x. D) El coeficiente de correlación.

Si b1= 2.5 en un modelo de regresión, significa que: A) Por cada unidad que aumenta X, Y aumenta 2.5 unidades. B) X e Y tienen correlación perfecta. C) El modelo explica el 25% de la varianza. D) Y disminuye 2.5 unidades cuando X aumenta.

¿Cuál es una característica fundamental de las pruebas no paramétricas?. A) Requieren normalidad en los datos. B) No asumen distribución especifica en los datos. C) Necesitan muestras grandes (<100). D) Solo trabajan con variables continuas.

Una muestra de 36 estudiantes tiene una media de 70 y desviación estándar de 12. ¿Cuál es el error estándar de la media?. 2. 12. 6. 1.

Si aumentamos el nivel de confianza de 90% a 99%, el intervalo de confianza para la media. A) Se hace más estrecho. B) Permanece igual. C) Se hace más amplio. D) Dependencia del tamaño de la muestra.

¿Qué indica el R^2 en regresión lineal simple?. A) La significancia estadística del modelo. B) La proporción de varianza explicada. C) La magnitud del error estándar. D) La pendiente de la recta.

Si se quiere un nivel de confianza del 95% para una media con desviación estándar conocida, ¿qué valor critico z se utiliza?. A) 1,28. B) 1,64. C) 1,96. D) 2,33.

La prueba de Kruskal- Waillis es análoga no paramétrica a: A) Prueba t para muestra independientes. B) ANOVA de un factor. C) Correlación de Pearson. D) Regresión lineal.

La homocedasticidad se refiere a: A) Normalidad en la variable dependiente. B) Varianza constante de los residuos. C) Relación perfectamente lineal. D) Ausencia de valores atípicos.

Para construir un intervalo de confianza para la media con o conocida, se utiliza: A) La distribución t. B) La distribución Z (normal estándar). C) La distribución chi-cuadrado. D) La distribución de Poisson.

La prueba U de Mann-Whitney se utiliza para: A) Datos pareados. B) Dos grupos independientes. C) Más de dos grupos relacionados. D) Variables categóricas nominales.

¿Que condición debe cumplirse para usar una prueba Z en lugar de una prueba t?. A) Que la muestra sea pequeña (n< 30). B) Que la varianza poblacional sea conocida. C) Que los datos sean no paramétricos. D) Que la distribución sea asimétrica.

¿Qué prueba paramétrica se usa para comparar las varianzas de dos poblaciones normales?. Prueba t de Student. Prueba de Wilcoxon. Prueba Z. Prueba F de Fisher.

¿Qué representa el valor p en una prueba de hipótesis?. La potencia de la prueba. La probabilidad de obtener un resultado al menos tan extremo como el observado, si H0 es cierta. La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera. El nivel de significancia elegido por el investigador.

En un intervalo de confianza del 95% para la media (μ), ¿qué significa el 95%?. Que la media muestral es igual a μ con un 95% de certeza. Que el intervalo cubre el 95% de los datos muestrales. Que el 95% de las muestras generarán intervalos que contienen μ. Que hay un 95% de probabilidad de que μ esté en el intervalo.

¿Qué indica un coeficiente de determinación R2 cercano a 1?. Que no hay relación. Que el modelo es pobre. Que la variable independiente explica bien la variable dependiente. Que hay una correlación negativa.

Para estimar la proporción poblacional (p), ¿qué distribución se usa cuando n es grande?. Distribución t de Student. Distribución normal estándar (Z). Distribución F. Distribución binomial exacta.

¿Qué indica el R2 en regresión lineal simple?. La significancia estadística del modelo. La proporción de varianza explicada. La magnitud del error estándar. La pendiente de la recta.

La prueba de Kruskal-Wallis es análoga no paramétrica a: Prueba t para muestras independientes. ANOVA de un factor. Correlación de Pearson. Regresión lineal.

¿Cuál es la estimación puntual de la media poblacional si se tiene una muestra con media de 45,7?. No se puede estimar sin conocer la varianza. 45,7. 0. 50.

La prueba U de Mann-Whitney se utiliza para: Datos pareados. Dos grupos independientes. Más de dos grupos relacionados. Variables categóricas nominales.

En una muestra de 25 personas, la media es 100 y la desviación estándar 10. ¿Cuál es el intervalo de confianza del 95%?. (98, 102). (95, 105). (94, 106). (96.08, 103.92).

En una prueba de hipótesis, si el valor p es mayor que α, se debe: Incrementar el nivel de significancia. No rechazar H0. Aceptar H1. Rechazar H0.

En la ecuación Ŷ = b0 + b1X, ¿qué representa b1?. Punto de corte con el eje Y. Pendiente de la recta. Error estándar. Coeficiente de correlación.

La prueba de Wilcoxon es adecuada para: Comparar dos muestras relacionadas. Comparar más de dos grupos independientes. Analizar varianzas de grupos. Probar normalidad en los datos.

Un estimador insesgado es aquel que: Siempre sobrestima el parámetro poblacional. Su valor esperado es igual al parámetro poblacional. Tiene una varianza mínima. Solo se aplica a muestras grandes.

La desviación estándar es: La raíz cuadrada de la varianza. La varianza multiplicada por 100. El cuadrado de la varianza. La varianza dividida entre la media.

LOS SIGUIENTES DATOS SON LOS CONSUMOS DE OXÍGENO EN ML DURANTE LA INCUBACIÓN DE UNA MUESTRA ALEATORIA DE 15 SUSPENCIONES CELULARES. PROPORCIONAN ESTOS DATOS SUFICIENTE EVIDENCIA EN UN NIVEL DE SIGNIFICACIÓN DE 0,05 DE QUE LA MEDIA DE LA PO LACIÓN NO ES IGUAL A 12ML. EN FUNCIÓN A ESTOS DATOS CUÁL DE LAS SIGUIENTES ALTERNATIVAS ES UNA AFIRMACIÓN CORRECTA14 14,1 14,5 13,2 11,2 14 14,1 12,2 11,1 13,7 13,2 16 12,8 14,4 12,9. tc= 4,33. t=-4,33. zc= 4,33. Se acepta H0.

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

¿Qué prueba paramétrica se usa para comparar tres o más medias?. t de Student. ANOVA. Kruskal-Wallis. Kolmogorov-Smirnov.

En un sondeo, 120 de 400 encuestados apoyan una medida. IC 95% para la proporción: (0.260, 0.340). (0.270, 0.330). (0.250, 0.350). (0.262, 0.338).

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

Una empresa reporta que una muestra de 49 productos tiene media 200 g y σ = 14 g. IC 95% para la media es: (197.1, 202.9). (198.0, 202.0). (195.0, 205.0). (196.1, 203.9).

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 POBLACIÓN A POBLACIÓN B 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. zc=3,16. tc= -3,16. ct= 4,33. Se acepta H0.

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

De una muestra de 150, 90 aprueban una política. IC 95% para la proporción: (0.510, 0.690). (0.534, 0.666). (0.500, 0.670). (0.520, 0.680).

¿Qué supuesto adicional tiene la regresión múltiple frente a la simple?. Normalidad de residuos. Ausencia de multicolinealidad perfecta. Linealidad. Homocedasticidad.

¿Cuál es el objetivo principal de la regresión lineal simple?. Predecir valores de la variable dependiente. Predecir valores de la variable independiente. Calcular promedios. Clasificar variables.

¿Qué describe mejor la regresión lineal simple?. Relación curvilínea entre tres variables. Relación lineal entre una variable dependiente y una independiente. Clasificación de datos en categorías. Comparación de medias entre grupos.

Si se tiene la ecuación de regresión y = 3 + 2x, ¿cuál es el valor de y cuando x = 4?. 11. 8. 10. 9.

En la regresión lineal simple, ¿qué representa la pendiente (b)?. El error estándar. El valor de y cuando x es 0. La variación total. El cambio promedio en y por unidad de x.

El R2 ajustado es preferible al R2 normal porque: Es siempre mayor. Penaliza la inclusión de predictores irrelevantes. No requiere supuestos. Ignora el número de variables.

¿Cuál es el objetivo principal de la regresión lineal simple?. Predecir valores de la variable dependiente. Clasificar variables. Predecir valores de la variable independiente. Calcular promedios.

¿Cuál es la fórmula general de la regresión lineal simple?. y = b + ax. y = a + b1x1 + b2x2. y = mx + b. y = a + bx.

Si el coeficiente de correlación r es -0.9, ¿qué se puede concluir?. El modelo no es lineal. Hay una fuerte correlación negativa. No hay correlación. Hay una fuerte correlación positiva.

En la ecuación Ŷ = b0 + b1X1 + b2X2, ¿qué representa b2?. Intercepto. Coeficiente para X2 manteniendo X1 constante. Error de predicción. Correlación entre X1 y X2.

¿Qué condición debe cumplirse para aplicar la regresión lineal simple?. Las variables deben ser cualitativas. La muestra debe ser par. Las variables deben ser independientes. Debe haber una relación lineal entre las variables.

¿Qué indica un coeficiente de determinación R2 cercano a 1?. Que hay una correlación negativa. Que el modelo es pobre. Que no hay relación. Que la variable independiente explica bien la variable dependiente.

En la regresión y = a + bx, si b = 0, ¿qué se puede afirmar?. El modelo es válido. y no cambia cuando x cambia. Hay multicolinealidad. x tiene un fuerte efecto sobre y.

En la regresión lineal simple, ¿qué representa la pendiente (b)?. La variación total. El cambio promedio en y por unidad de x. El valor de y cuando x es 0. El error estándar.

¿Cuál de los siguientes métodos se usa para calcular los coeficientes de regresión?. Mínimos cuadrados. Máxima verosimilitud. Método de Montecarlo. Método de Cramer.

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

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

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?. 0.8. 5. 20. 4.

La desviación estándar es: La varianza dividida entre la media. La varianza multiplicada por 100. El cuadrado de la varianza. La raíz cuadrada de la varianza.

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

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

Una proporción es: Una razón entre el número de casos favorables y el total de casos. El número absoluto de casos favorables. Un número mayor que 1. La diferencia entre dos medias.

Un buen estimador puntual debe ser: Sesgado negativamente. Inexacto. Sesgado positivamente. Insesgado.

Si se aumenta el tamaño de muestra, el intervalo de confianza: Se vuelve más estrecho. No cambia. Se vuelve más ancho. Depende de la media poblacional.

¿Cuál es el error tipo I?. Rechazar una hipótesis falsa. Aceptar una hipótesis falsa. Rechazar una hipótesis verdadera. No rechazar una hipótesis verdadera.

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. zc= 2,02. Se acepta H0. tc= 3,17. zc= 3,17.

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. 1900,5. 3,42. 143,83. 13,21.

¿Qué representa el nivel de significancia (α)?. La probabilidad de aceptar una hipótesis falsa. La probabilidad de cometer un error tipo I. El valor del estadístico de prueba. El tamaño de la muestra.

En una prueba de hipótesis, el valor p indica: La probabilidad de observar un resultado extremo si H0 es cierta. La media poblacional. El tamaño de la muestra. El nivel de confianza.

Si el valor p es mayor que el nivel de significancia α, se concluye que: Se rechaza la hipótesis nula. No se rechaza la hipótesis nula. Se acepta la hipótesis alternativa. Se modifica el valor crítico.

LOS SIGUIENTES DATOS SON LOS CONSUMOS DE OXÍGENO EN ML DURANTE LA INCUBACIÓN DE UNA MUESTRA ALEATORIA DE 15 SUSPENCIONES CELULARES. PROPORCIONAN ESTOS DATOS SUFICIENTE EVIDENCIA EN UN NIVEL DE SIGNIFICACIÓN DE 0,05 DE QUE LA MEDIA DE LA PO LACIÓN NO ES IGUAL A 12ML. EN FUNCIÓN A ESTOS DATOS CUÁL DE LAS SIGUIENTES ALTERNATIVAS ES UNA AFIRMACIÓN CORRECTA 14 14,1 14,5 13,2 11,2 14 14,1 12,2 11,1 13,7 13,2 16 12,8 14,4 12,9. zc= 4,33. Se acepta H0. t=-4,33. tc= 4,33.

Si p < α, entonces: No se rechaza H0. Se aumenta el tamaño muestral. Se acepta H0. Se rechaza H0.

En la comparación de dos medias independientes, la hipótesis nula establece que: Las medias son diferentes. Las muestras son dependientes. Las medias son iguales. No hay relación entre variables.

UNA EMPRESA FABRICA MUEBLES Y ESCRITORIOS DE OFICINA. LA PRODUCCIÓN SEMANAL DEL ESCRITORIO MODELO A325 TIENE UNA DISTRIBUCIÓN NORMAL CON UNA MEDIA POBLACIONAL DE 200 UNIDADES Y DE DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE 16. HACE POCO CON MOTIVO DE EXPANSIÓN DEL MERCADO INTRODUJO NUEVOS MÉTODOS DE PRODUCCIÓN Y SE CONTRATÓ A MÁS EMPLEADOS. EL VICEPRESIDENTE DE FABRICACIÓN PRETENDE INVESTIGAR SI HUBO ALGÚN CAMBIO EN LA PRODUCCIÓN SEMANAL DE ESCRITORIOS. EN OTRAS PALABRAS LO QUE SE QUIERE SABER SI LA CANTIDAD DE LA MEDIA SEMANAL ES DIEFERENTE A 200. PARA ELLO SE TOMÓ UNA MUESTRA DE 50 SEMANAS, LA CANTIDAD MEDIA DE ESCRITORIOS QUE SE PRODUJERON FUE DE 203,5 UNIDADES. UTILIZAR UN NIVEL DE SIGNIFICANCIA DE 0,01. CUÁL DE LAS SIGUIENTES ALTERNATIVAS ES LA AFIRMACIÓN CORRECTA. t=-4,33. Se rechaza H0. zc= 1,55. tc= 1,55.

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

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 C ALCULAR EL VALOR F 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. 1900,5. 143,83. 13,21. 3,42.

¿CUÁL DE LAS SIGUIENTES PRUEBAS ES PARAMÉTRICA?. Prueba de Kruskal-Wallis. Prueba de Wilcoxon. Prueba U de Mann-Whitney. ANOVA.

N UN ARTÍCULO PUBLICADO EN LA REVISTA AMERICAN JOURNAL. COLSHER ET AL. (A.19) DESCRIBEN LOS RESULTADOS DE UNA ENCUESTA DE SALUD PÚBLICA APLICADA A 119 CONVICTOS VARONES DE 50 AÑOS DE EDAD Y MAYORES RESIDENTES DE LAS INSTALACIONES DE UN CENTRO DE REDAPTACIÓN SOCIAL DEL ESTADO. SE ENCONTRÓ QUE 21,6 % DE LOS ENCUESTADOS DIJERON TENER ANTECEDENTES DE ENFERMEDADES VENÉREAS. CON BASE EN ESTOS HALLAZGOS ES POSIBLE QUE EN LA POBLACION MUESTREADA MÁS DEL 15% TIENEN ANTECEDENTES DE ENFERMEDADES VENÉREAS. SEA Α ,05. CUÁL DE ESTÁS ES LA AFIRMACIÓN CORRECTA. zc= 1,55. zc= 2,02. Se acepta H0. tc=2,02.

¿En qué caso sería apropiado usar regresión lineal simple?. Predecir ventas en función del gasto en publicidad. Clasificar pacientes en enfermos/sanos. Comparar tres métodos de enseñanza. Analizar preferencias por marcas.

En la regresión y = a + bx, si b = 0, ¿qué se puede afirmar?. y no cambia cuando x cambia. x tiene un fuerte efecto sobre y. El modelo es válido. Hay multicolinealidad.

LA ESTADÍSTICA T DE STUDENT SE UTILIZA CUANDO: El tamaño muestral es grande. Los datos no son numéricos. La varianza poblacional es conocida. La varianza poblacional es desconocida y la muestra es pequeña.

EN UNA PRUEBA T DE STUDENT, EL ESTADÍSTICO T SE CALCULA A PARTIR DE: La varianza entre grupos. La diferencia de medias estandarizada. La frecuencia esperada. La diferencia de proporciones.

EL ESTIMADOR PUNTUAL DE LA MEDIA POBLACIONAL ES: La mediana muestral. La media muestral. La moda. El rango.

UN ESTIMADOR ES CONSISTENTE SI: No depende del tamaño de la muestra. Conforme aumenta el tamaño de la muestra, se aproxima al verdadero valor del parámetro. Siempre es igual a la media poblacional. No varía en muestras distintas.

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 ± 6.00. 50 ± 3.92. 50 ± 2.00. 50 ± 1.96.

LA PRECISIÓN DE UN ESTIMADOR PUNTUAL MEJORA CUANDO: Disminuye el tamaño de la muestra. Aumenta el tamaño de la muestra. Disminuye el número de datos recolectados. Aumenta la varianza poblacional.

UN INTERVALO DE CONFIANZA DEL 95% SIGNIFICA QUE: El valor de la media es siempre igual al límite superior. En el 95% de las muestras, el intervalo contendrá el valor real de la media poblacional. Hay 95% de probabilidad de que la media cambie. El intervalo es siempre simétrico.

Una muestra de 12 mediciones tiene s2 = 16. IC 95% para la varianza poblacional (χ20.025=21.92, χ20.975=4.40). (7.3, 31.8). (8.0, 25.0). (6.0, 29.0). (9.0, 28.0).

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

De una muestra de 150, 90 aprueban una política. IC 95% para la proporción: (0.510, 0.690). (0.520, 0.680). (0.534, 0.666). (0.500, 0.670).

Si en una muestra de 100 personas, 40 tienen cierta caracteristica, la estimacion puntual de la proporción es: 40. 0.40. 4. 0.60.

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

¿Cuál es el error tipo II?. Calcular mal la media. No rechazar una hipótesis falsa. Aceptar una hipótesis falsa. Rechazar una hipotesis verdadera.

¿A qué condición debe cumplirse para usar una prueba Z en lugar de una prueba t?. Que los datos sean no parametricos. Que la distribución sea asimetrica. Que la varianza poblacional sea conocida.

La precision de un estimador puntual mejora cuando: Aumentael tamaño de la muestra. Disminuye.

La prueba de Wilcoxon es adecuada para: Comparar dos muestras relacionadas. no.