Matemática III Estadística I

6.4.2 Al aeropuerto llegan en promedio 3 aviones cada hora, tomado este promedio sobre las 24 hs del día. ¿Cuál es la probabilidad de que en ese aeropuerto aterrice un avión en 15 minutos tomados al azar? Calcula la mediante la fórmula. P (x = 1) = 0. P (y = 1) = 0,5543. P (x = 1) = 0,3543. P (x = 1) = 0,333. P (x = 1) = 0,5431.

(sin numeracion) ¿A qué tipo de muestreo hace referencia esta situación? Una empresa tiene 120 empleados. Se quiere extraer una muestra de 30 de ellos. Enumera a los empleados del 1 al 120. Sortea 30 números entre los 120 trabajadores. La muestra estará formada por los 30 empleados que salieron seleccionados de los números obtenidos. No se puede saber con certeza ya que no se posee suficiente información con respecto a esta situación. Muestreo por conglomerados. Distribución Normal. Muestreo Aleatorio Simple. Muestreo no probabilístico.

A una clínica local se le ofrece una central telefónica que permite no más de tres llamadas por minuto. Si la telefonista informa que a esa central llegan 120 llamadas por hora. Indique la probabilidad de que se sature la nueva central: 0,2428. 0,1428. 0,004. 0,3490.

A un puerto llega un barco cada 2 horas, en promedio. ¿Cuál es la probabilidad de que lleguen menos de 2 barcos en una hora tomada al azar, a ese mismo puerto?. P (x 2) = 0,9898. P (x 4) = 0,9098. P (x 2) = 0,8098. P (x 1) = 0,9498. P (x 2) = 0,9098.

Considere la variable aleatoria X dada por: el número de caras que caen en 12 lanzamientos es una moneda cargada cuya probabilidad de salir cara es 0.31. El valor esperado de X es: 3.74 (11*0.31=3.74). 3.72 (12*0.31=3.72). 3.12 (12*0.31=3.42). 3.72 (12/0.31=3.72).

Consideremoslas alturas de los estudiantes de un curso. Supongamos que se trata de una variable aleatoria normal de media 172 cm y desviación típica 11 cm y que hemos tomado una muestra de 300 estudiantes al azar. ¿Cuál es la probabilidad de que la media sea menos que 170 cm?. 0.08. 0.008. 0.0008. 0.8.

Consideremos las alturas de los estudiantes de un curso. Supongamos que se trata de una variable aleatoria normal de media 172 cm y desviación típica 11 cm y que hemos tomado una muestra de 300 estudiantes al azar ¿Cuál es la probabilidad de que la distancia entre la media muestral y la media poblacional sea menor que 1 cm?. 0.8836. 0.2190. 0.3810. 0.9250.

¿Cómo se calcula la media de una distribución binomial? Siendo n el número de ensayos, p la probabilidad de aciertos y q la probabilidad de desaciertos. No sé. N= P.D. L= G.Ñ. U= N.P.

¿Cuál de los siguientes tipos de muestreo es no probabilístico?. Muestreo bietápico. Muestreo por cuotas. Distribución de probabilidades. Muestreo no probabilístico con reposición de elementos.

¿Cuál es el valor esperado al tirar un dado equilibrado de 6 caras?. G (3,5*2) = µ = Σ x.f (x) = 3,5. H (2/4) = µ = Σ x/f (x) = 4,4. E (x) = µ = Σ x.f (x) = 3,5. E (x) = µ Σ x.f (3.x) = 3,5.

¿Cuál es la importancia del teorema del límite central en la investigación y posterior toma de decisiones? 3 opciones. Permite utilizar estadísticos de una muestra para hacer inferencias con respecto al parámetro poblacional correspondiente. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia entre la proporción muestral y la proporción poblacional. Permite estimar parámetros poblacionales a partir de los datos de una muestra, ya que el teorema del límite central nos asegura que la distribución de muestreo de la media sea próxima a la normal al incrementarseel tamaño de la muestra. Permite estimar parámetros poblacionales a partir de los estadísticos de una muestra, independientemente de la forma de la distribución de frecuencias de esa población. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia entre la media muestral y la media poblacional.

¿Cuál es el valor práctico de utilizar la distribución muestral de la media x ? (elige 1 opcion ). Proporciona información probabilística acerca de la igualdad entre la media muestral y la media poblacional. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia entre la media muestral y la media poblacional. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia entre la media muestral y la mediana poblacional. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia entre la maxima muestral y la media poblacional.

¿Cuál es el valor práctico de la distribución muestral de la proporción p? (elige 1 opcion). Proporciona gestiones probabilísticos acerca de la diferencia entre la proporción muestral aleatoria y la proporción poblacional. Proporciona información probabilística acerca de las proporciones entre la proporción muestral y la proporción dimensional. Proporciona información probabilística acerca de la diferencia entre la proporción muestral y la proporción poblacional. Proporciona información probabilística acerca de la igualdad entre la proporción muestral y la proporción poblacional.

¿Cuál es la fórmula que se utiliza para determinar el tamaño de lamuestra par estimar una proporción partiendo de la fórmula del margen de error estimado de la proporción? Siendo: ˜p: estimador de la proporción poblacional de éxitos ˆq: estimador de la proporción poblacional de fracasos. N= Z^2 * p4/b2. el p4 parece una q tambien ,ojo. 32. 4. ACLARACION: ESTA RESPUESTA ESTA EN FOTO PERO NO TENGO LA MAS MINIMA IDEA DE COMO PONER IMAGEN COMO RESPUESTA.

¿Cuál es la principal diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados?. En el estratificado hay homogeneidad de datos dentro de la muestra y una gran variación respecto a otra muestra. En el muestreo por conglomerados hay gran heterogeneidad de datos dentro de la muestra y mucha variabilidad con respecto a las otras muestras. En el estratificado hay homogeneidad de datos dentro de la muestra y una gran variación respecto a otra muestra. En el muestreo por conglomerados hay gran heterogeneidad de datos dentro de la muestra y muy poca variabilidad con respecto a las otras muestras. En el estratificado hay heterogeneidad de datos dentro de la muestra y una gran variación respecto a otra muestra. En el muestreo por conglomerados hay gran heterogeneidad de datos dentro de la muestra y muy poca variabilidad con respecto a las otras muestras. En el estratificado hay homogeneidad de datos dentro de la muestra y una gran variación respecto a otra muestra. En el muestreo por conglomerados hay gran variedad de datos dentro de la muestra y muy poca variabilidad con respecto a las otras muestras.

¿Cuál de estas condicionesse debe cumplir para que una distribución responda al modelo binomial? Seleccione 4respuestas correctas: • Cada resultado del ensayo solo puede lograr 2 resultados. • Los eventos son independientes entre sí. • La probabilidad del acierto se considera constante. • La probabilidad del acierto se considera inconstante. • Si a la probabilidad del éxito la llamamos P (aciertos) entonces q= 1 – p. • Si a la probabilidad del fracaso la llamamos P (aciertos) entonces F= 1 – p.

Cuál es la probabilidad de ocurrencia en una distribución Poisson siendo lambda=2.5, X=0?. 0.0821. 0.0321. 0.0421. 0.1321. 0.0561.

¿Cuál es la probabilidad de que al menos 9 de estos terremotos hagan huelga el próximo año?. Q(Q>0.78) donde Z se distribuye normal estándar. P(G>0.78) donde Z se distribuye normal estándar. P(Z>0.78) donde Z se distribuye normal estándar. P(Z>0.78) donde Z se distribuye normal estándar aleatorio.

7.1 ¿Cuáles de los siguientes procedimientos son muestreos probabilísticos? Seleccione 4. Muestreo aleatorio simple. Muestreo sistemático. Muestreo por juicio. Muestreo por conglomerados. Muestreo estratificado.

¿Cuáles son los parámetros en una distribución hipergeométrica y que significa?. N: números de congruencias a la población, n: número de elementos de la muestra, K: número de éxitos de la población. N: números de elementos de la población, n: número de elementos de la muestra, K: número de éxitos de la población. N: números de elementos de la población, n: número de elementos de la muestra, K: número de intentos de la población. N: números de elementos de la población, n: número de elementos de la media, K: número de éxitos de la población.

¿Cuáles son las propiedades teóricas de la distribución normal o gaussiana? Seleccione 4: • Tiene apariencia de manzana. • Rango Intercuartil de 1,33 desviaciones estándar. • Simétrica. • Tiene un rango de menos infinito a más infinito. • Tiene apariencia de campana.

¿Cuáles son los parámetros necesarios para calcular la probabilidad de una distribución hipergeométrica? Seleccione 3 respuestas correctas: N / n / k. ñ / m / o .

¿Cuáles son los parámetros necesarios para calcular la probabilidad de una distribución binomial? Seleccione las4 respuestas correctas: n / π / 2 – π / Y. n / π / 1 – π / X. n * π / 1 – π * X = 0. n / π * 1 + π / X = 0.

Cuáles son los parámetros necesarios para calcular la probabilidad de una distribución de Poisson, seleccione las 3 correctas. 000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000. e / ƛ / x.

¿Cuáles son los tipos de estimación de un proceso estadístico? Selecciones las 2(dos). De punto. / De intervalo. De punto. / Horizontal. De punto. / Vertical. De sangria. / De parrafo.

¿Cuáles de estas relaciones son correctas? (para realizar este ejercicio vas asuponer que el resto de las variables y/o parámetros se mantienen constantes) 4 opciones. • A medida que aumenta el tamaño de la muestra, disminuye el error muestral estándar (o error estándar). • Cuanto mayor sea la desviación estándar poblacional, mayor será el error muestral estándar (o errorestándar). • A medida que disminuya el nivel de confianza mayor es la amplitud del intervalo de confianza. • A medida que aumenta el nivel de confianza mayor es la amplitud del intervalo de confianza. • Cuanto mayor sea la desviación estándar ocacional, mayor será el error muestral estándar (o errorestándar). • A medida que aumenta el tamaño de la muestra, disminuye el error permitido (o margen de error).

¿Cuáles son los parámetros de una distribución binomial y que significa cada uno? 1 opcion elige. n: número de elementos de la muestra, p: probabilidad de fracaso de la población. n: número de elementos de la poblacional, p: probabilidad de éxito de la población. n: número de elementos de la muestra, p: probabilidad de éxito de la población. n: número de patrones de la muestra, q: probabilidad de extincion de la población.

7.4 ¿Cuáles son las condiciones básicas para que una muestra sea representativa? 4 opciones. Utilizar un procedimiento de muestreo que asegure una inferencia sin margen de error, que estime exactamente el parámetro poblacional. *Utilizar un procedimiento de muestreo donde la selección de 1 unidad sea independiente de la selecciónde la otra. *Tener la garantía de que cada elemento de la población tenga la misma probabilidad (fracción de muestreon/n) de ser incluido en la muestra. *Definir y delimitar la población a la que deberá generalizarse las conclusiones obtenidas a partir de lamuestra. *Seleccionar una muestra lo suficientemente amplia como para reducir al máximo el error debido al muestreo.

¿Cuándo es necesario hacer un muestreo? Seleccione las 3 respuestas correctas. *Cuando es necesario tomar decisiones en un período de tiempo relativamente corto, y las mismas dependen del resultado del estudio en cuestión. *Cuando necesitamos aumentar los costos marginales, en especial si la población es sumamente demandante. *Cuando necesitamos reducir los costos, en especial si la población es grande. *Cuando la población es infinita o su tamaño es desconocido.

¿Cuándo conviene hacer un censo? Seleccione las 3. *Cuando el tamaño de la muestra es relativamente grande con respecto al tamaño dela población, en el censo puede ser más conveniente. *La varianza es fácil de recordar porque coincide con lambda. *Cuando la población es pequeña. *Se pueden usar las tablas de la normal para calcular las probabilidades. *Cuando es necesario contar con una gran exactitud, en cuanto al valor del parámetro solicitado.

Cuándo aproximamos una variable aleatoria que se distribuye Poisson a una distribución normal tenemospor ventaja, elegirlas 4 correctas. *Que toda variable aleatoria normal se puede estandarizar. *La media es fácil de recordar porque coincide con lambda. *La varianza es fácil de recordar porque coincide con lambda. *Se pueden usar las tablas de la normal para calcular las probabilidades. *La varianza es utilizada para tomar decisiones de tipo convencional, pues esta se encarga de elaborar los sistemas de costeos.

Cuando se aproxima una distribución binominal con parámetros n y p a una distribución normal se tiene que: 1 opcion elige. mu =n. p. n = mu. p. mu =p.n. p= mu.n.

Cuando se aproxima una distribución Poisson con parámetro lambda a una distribución normal se tiene que: lambda= mu. mu =lambda. D.P = P LAMBDA . DN. mu =lambda/D.P.

De la totalidad, hasta el momento solo fueron otorgadas el 60%. Una consultora está realizando un muestro aleatorio para detectar a las familias que aún no han recibido la ayuda. Se toma una muestra de 20 familias y se desea saber la probabilidad de encontrar en la muestra como máximo 5 familias que no lo hayan recibido. ¿Puedes ayudarlos a realizar el estudio? Puesla consultora quiere hacer una proyección de los casos para conectar a lasfamilias con ong´s que puedan satisfacer sus necesidades básicas. P (x f 5) = 0,1226. P (x f 15) = 0,1256. P (x f 5) = 0,1256. P (x f 5) = 0,1936.

De una distribución de poisson, pueden afirmarse algunas de las siguientes sentencias. 4 opciones respuesta: *El parámetro de una distribución de Poisson es ƛ. Es una distribución de variable con irregularidades P(DnF). Es una distribución de variable aleatoria discreta. *La media de la distribución de Poisson es ƛ. *La varianza de la distribución de Poisson es ƛ.

Determinar el tamaño de la muestra ayuda a: Elegir las dos (2). *Controlar el error estándar muestral. *Controlar la amplitud de la concordancia del intervalo de la muestra. *Controlar el error muestral de costeo. *Controlar la amplitud del intervalo de confianza. distribución de Poisson es ƛ que funcionará para controlar el intervalo de confianza.

El banco de américa del sur está supervisando el funcionamiento de sus cajeros automáticos, debido a la alta cantidad de transacciones que se realizan en la zona céntrica. No descartan la posibilidad de aumentar el número de los mismos en la ciudad. Para comenzar observan la concurrencia a un cajero de dicha zona y observan que asisten a hacer transacciones, en promedio 22 personas por hora, tomando este promedio en las 3 horas del día con más concurrencia. El banco necesita saber ¿cuál es la probabilidad de encontrar menos de 10 personas, en una hora concurrida tomada al azar?. P (x ˂ 10) = 0,00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000312. P (x > 10) = 0,004. P (x ˂ 10) = 0,002. P (x ˂ 10) = 0,002. P (x ˂ 15) = 0,015. P (x = 15) = 0,15.

El Departamento de Recursos Humanos de una planta industrial con 2500 operarios informa que la edad promedio de sus empleados es de 38 años con un desvío estándar de 3 años. Si se toma una muestra de 50 empleados azarosamente, indique la probabilidad de que la edad promedio de esa muestra sea inferior a los 38 años: 25. 15. 0,5. 0,05. 0,005. 5,05.

El departamento de RH de una planta industrial de la Provincia de Córdoba informa que los empleados tienenuna “Tu frase” Página 4 edad promedio de 38 años con un desvío estándar de 3 años. ¿Qué proporción de muestras de tamaño 50, arrojarían una media superior a 30 años?. 100 %. 20%. 0%. 4%.

El grafico de la función de densidad de probabilidades de una variable aleatoria x que se distribuye normal estándar cumple. Tener forma acampanada simétrica con eje de simetría en x =0. Tener forma acampanada simétrica con eje de simetría en x =2. Tener forma acampanada simétrica con eje de simetría en x =6. Tener forma acampanada asimétrica con eje vertical de simetría en x =0. Tener forma acampanada asimétrica con eje horizontal de simetría en x =0.

El nivel de confianza: Es la cualidad del sujeto en una actitud o mirada, desde el interior, segura o asentada en sí misma, tácita o consciente. Es la probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza. Es la aproximación de acertividad del parametro irrisorio con pendiente x. Es la especialidad en cuanto a su aticismo de un n cualquiera sea del intervalo de confianza.

El número de alumnos por año que ingresas a las escuelas tiene media 600 con un desvío estándar de 300. Si se toma una muestra aleatoria de 25 escuelas, ¿Cuál es la probabilidad de que la media de la muestra sea inferiora 550?. 0,103. 0,303. 0,203. 0,003. 0,03.

El número de viajes mensuales realizados por los usuarios de una autopista sigue una distribución normal de media desconocida y desviación típica de 6 viajes. Tomada una muestra de 576 usuarios, su media mensual ha resultado ser de 12 viajes. El intervalo de confianza del 99% para la media de la población es: (11.36 * 12.64). (11.36, 12.64). (11.36 / 12.64). (11.36, 12.64)^2.

El valor esperado de una variable aleatoria discreta x, que se distribuye binomialmente es: E (x) = n.p. E = {m_0} c^2 / \ cuadrado {1 {v^2} / {c^2}. / {c^2}}. C2H4 (g) +, 2(g)2 C2(g) +2 H2 (l). P(x)>0 y ∑P(x)=1.

En el hospital de clínicas realizan un proceso de revisión de stock de vacunas antigripales para afrontar el nuevo período invernal. Antes que finalice el recuento, le solicitaron de forma urgente, desde la farmacia del hospital, 20 vacunas. Decide enviar 20 vacunastomadas al azar y que la farmacia verifique el vencimiento de las vacunas.Suponiendo que el 8% de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas, ¿cuál es la probabilidad de que entre las vacunas seleccionadas al azar para enviar a la farmacia, no haya ninguna vencida?. P (x f 90) = 0,2296. P (x f 90) = 0,2396. P (x f 90 min) = 0,2296. P (x f 100) = 0,100.

6.3.2 En el hospital de clínicas realizan un proceso de revisión de stock de vacunas antigripales para afrontar el nuevo período invernal. Poco antes de finalizar el recuento, le solicitaron con urgencia, desde la farmacia del hospital, 100 vacunas. Se decide enviar las 100 vacunas tomadas al azar y que la farmacia verifique el vencimiento de las mismas. Suponiendo que el 8% de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas, ¿cuál es la probabilidad de que en la muestra de100 vacunas tomadas al azar, haya como máximo 90 en buen estado?. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,1887. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,87. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de un 45,4%. La probabilidad de que haya una vacuna vencida en la muestra es de 0,87.

En el Hospital de Clínicas estuvieron realizando un proceso de revisión de stock de vacunas antigripales para poder afrontar el nuevo período invernal. Antes de que se termine el recuento, le solicitaron en forma urgente, de la farmacia del hospital, 20 vacunas. Se decide enviar 20 vacunas tomadas al azar y que la farmacia verifique el vencimiento de las vacunas. Suponiendo que el 8 % de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas, indica que opciones soncorrectas para esta situación. Seleccione las 4 correctas: *Se trata de una distribución trimodial pues se cumplen algunas de las condiciones para dicho procedimiento. *Los parámetros que intervienen son n=20 y p=0,08 vencidas. *E(x)= 1,6 vacunas vencidas. *Var(x)= 1,472 y ơ= 1.2133. Se trata de una distribución binomial pues se cumplen todas las condiciones para dicho experimento.

En el último reporte del&&&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 continuo en crecimiento entre marzo 2018 y marzo 2019. Sin considerar empresas multinacionales radicas en la provincia, emplean actualmente 10.640 trabajadores. Supongamos que tomamos una muestra de 100 trabajadores y calculamos el promedio de sueldos, que es de x =$46.500, conuna desviación estándar de s=$1.500. ¿Cuál es el error muestralestándar de la distribución de muestras de la media elige 1 opcion. ax (con un "-" arriba de la x) =150. ax (con cun - arriba de la x) =250. ax (con cun - arriba de la x) =550. ax (con cun - arriba de la x) =0.

En el último reporte del monitor estadístico 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 continuo en crecimiento entre marzo 2018 y marzo 2019. Sin considerar empresas multinacionalesradicas en la provincia, emplean actualmente 10.640 trabajadores. Supongamos que tomamos una muestra de 100 trabajadores y calculamos el promedio de sueldos, que es de x =$46.500, con una desviación estándar de s=$1.500. ¿Cuál es el error estimado si se desea calcular un intervalo de confianza que contenga a la media poblacional de sueldos con una confianza del 95%?. E = 100 - 294. E = ± 294. E = 100 ± 294. E = 100 + 294.

En el último reporte del monitor estadístico tic, un proyecto del Córdoba technolog y cluster, elaborado por la consultora privada economic trends, la cantidad de recursos humanos empleados por las empresas cordobesas de “Tu frase” Página 5 software continuo en crecimiento entre marzo 2018 y marzo 2019. Sin considerar empresas multinacionalesradicas en la provincia, emplean actualmente 10.640 trabajadores. Supongamos que el porcentaje del total de profesionalesque trabajan en las empresas, mayores a 50 años, es el 15%. ¿Cuál es la probabilidad de encontrar en una muestra de 450 trabajadores un valor de p (proporción de mayores a 50 años en la muestra) que no difiera dela proporción poblacional más allá del 5%?. P (O,22 ͞p 0,20) = 0,1072. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 2 0 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%. P (O,10 ͞p 0,20) = 0,9972. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 30 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 10%. P (O,10 ͞p 0,20) = 0,9972. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 5 0 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%. P (O,10 ͞p 0,20) = 0,9972. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 1 0 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%.

7.1 En la escuela de negocios IFE de la ciudad de Pilar se dictan en forma virtual cursos de posgrado para profesionales de todas las aéreas. El promedio& ultima cohorte de los exámenes de diagnóstico para los ingresantes fue de 6 puntos. Este promedio fue tomado a partir de una muestra de 64 alumnos. Por cohortes anteriores se estima puntualmenteque la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,5. El directos desea que determines el error muestral estándar de la distribución de medias. Considera una población de más de 1200 ingresantes. ơx> 0,4375. ơx= 0,4375. oxxo= 0,4275. ơx= 0,2901.

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 de6 puntos. Este promedio fue tomado a partir de una muestra de 64 alumnos. Por cohortes anteriores se estima puntualmente que la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,5. El director desea que determines mediante un intervalo de confianza, una estimación de la media de puntajes con un 90% de confianza, para la última cohorte de los exámenes de diagnóstico de los ingresantes. Ten en cuenta que en la cohorte hay más de 2.000 inscriptos. El presagio es: (5,28– 6,72). El intervalo es: (5,28– 6,72). El intervalo es: (5,38 +6,72). El intervalo es: (5,28+ 6,42).

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. En la última cohorte el 25% de los inscriptos fue para <estadística aplicada a la investigación=. Este porcentaje fue tomado a partir de una muestra de 120 alumnos. El director desea que determines mediante un intervalo de confianza del 90%, una estimación de la proporción poblacional de inscripciones para <estadística aplicadaa la investigación=, para la última cohorte que comienza a mitad de este año. Tienes que suponer que la inscripción para todos los posgrados es mayor a 3.000 inscriptos. EL INERVALO ES: (0,185* 0,315). EL INERVALO ES: (0,185/ 0,315). EL INERVALO ES: (0,185; 0,315). EL INERVALO ES: (0,185 + 0,315).

En la escuela de negocios IFE de la ciudad de pilar, se dictan en forma virtual cursos de posgrado para profesionalesde todaslas áreas. El promedio de la última cohorte de los exámenes de diagnóstico para losingresantesfue de 7,25puntos. Este promedio fue tomado a partir de una muestra de 1400 alumnos. Por cohortes anteriores se estima puntualmente que la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,2. 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 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) = 0,5232. P (6,25 ͞x 3,05) = 0,9232. P(6,45 ͞/ 8,05) = 0,9232.

En la inspección de hojalata producida por un proceso electrolítico continuo, se identifican 0,2 imperfeccionesen promedio por minuto. Determine la probabilidad de identificar una imperfección 3 minutos. 0.4293. 0.3293. 0.2233. 0,4.

En un ensamblaje de computadoras, hay una mesa con 20 chips de los cuales 6 están defectuosos. Primero llega elSr. Gates y recoge 8 chips y mástarde llega el Sr. Apple y se lleva losrestantes. Halle la probabilidad de que elSr. Apple se lleve todos los defectuosos. (6C6)*(14C2) /(20C8)/2-1 (n+10). (6+6)/(14C2) /(20C8)/2-1. (6C6) (14C2) /(20C8). (6n6) (14C*27) /(20/8).

En un proceso de fabricación se producen en promedio 2 defectos por minuto. Calcular aproximadamente la probabilidad de que en una hora se produzcan más de 150 defectos. 0.031. 0.0031. 0.031. 31.

En una ciudad se estima que la temperatura máxima en el mes de junio sigue una distribución normal, con media 23º y desviación típica de 5º la probabilidad que la temperatura este entre 21º y 27º es: P [-0.4 >Z < 0.8]= donde Z se distribuye normal estándar. P [-0.4 <Z < 0.8]= donde Z se distribuye normal estándar. P/ [0.4 <Z >0.8]= donde Z se distribuye normal estándar. P [-0.4 <Z < 0.8]= dondeZ se distribuye una amortización anormal.

En una clínica el promedio de atención es de 16 pacientes por 4 horas, encuentre la probabilidad que en 30 minutosse atiendan 2 personas. 0.277. 0.2707. 2707. 0.2777.

En una fábrica de calzados que provee a varias zapaterías de la zona del centro del país, se está realizando un estudio sobre los tiempos que tarda un sector de empleados en el proceso de terminación. El tiempo de tardanza en realizarla tarea asignada sobre zapatos de mujer, tiene distribución normal con media 28 minutos y desvío estándar de 4 minutos. El departamento técnico informa que el tiempo máximo tolerado para dicha tarea es de 30 minutos, paraevitar atrasos en todo el proceso, por lo tanto, todo especialista que exceda ese tiempo debe reforzar su performance con un curso de actualización, en el que se les presentarán nuevos instrumentos que harán más eficiente su labor. “Tu frase” Página 6 ¿Qué modelo debe aplicarse para saber el porcentaje de especialistas debería realizar el curso?. Distribución normal. Distribución binomial. Distribucion estandarizado. Distribucion Berniulli.

En una fábrica de calzados que provee a varias zapaterías de la zona del centro del país, se está realizando un estudio sobre los tiempos que tarda un sector de empleados en el proceso de terminación. El tiempo de tardanza en realizarla tarea asignada sobre zapatos de mujer, tiene distribución normal con media 28 minutos y desvío estándar de 4 minutos. El departamento técnico informa que el tiempo máximo tolerado para dicha tarea es de 30 minutos, paraevitar atrasos en todo el proceso, por lo tanto, todo especialista que exceda ese tiempo debe reforzar su performance con un curso de actualización, en el que se les presentarán nuevos instrumentos que harán más eficiente su labor. “Tu frase” Página 6 Otra igual planteo y otra pregunta: ¿Qué porcentaje de especialistas debería realizar el curso?. El porcentaje de empleados que debe realizar el curso es del 20,55%. El porcentaje de empleados que debe realizar el curso es del 30,85%. El porcentaje de empleados que debe realizar el curso es del 20%. El porcentaje de empleados que debe realizar el curso es del 40,25%.

En una encuesta se pregunta a 10.000 personas cuántos libros lee en el año, obteniéndose una media de 5 libros. Se sabe que la población tiene una distribución normal con desviación típica 2. El intervalo de confianza al 80%de confiabilidad es: (4.9744 * 5.0256). (4.9744, 5.0256). (4.9744 / 5.0256). (4.9744 - 5.0256) =. ((4.9744*(2-1) - 5.0256* (n+1)).

En una encuesta se pregunta a 10.000 personas cuentas libros lee al año, obteniéndose una media de 5 libros.Se sabe que la población tiene una distribución& desviación típica 2, para garantizar un error de estimación de la media poblacional no superior a 0.25 con un nivel de confianza del 95%, ¿a cuántas personas como mínimo debe entrevistar?. 246. 370. 540. 390.

En una planta de producción automotriz se ha relevado el número de piezas que se finaliza en una línea operativa por hora. Luego de 50 horas de operación, se ha hallado un valor promedio de 725 piezas por hora. Se conoce quela desviación estándar del proceso es de 35 piezas. Si se desea realizar una estimación de la media con 95% de confianza, loslímites del intervalo serán: (715,30-734,70). (715,30+734,70). (715,30/734,70). (2*(715,30/734,70)).

En una población con σ=10, se toma una muestra aleatoria simpe de tamaño 50. ¿Cuál es el valor del error estándarde la distribución de medias muestrales, teniendo en cuenta las siguientes poblaciones: a) n=50.000 b) n=500 elige 2. CASO A) : σx(con un "-" arriba de x) = 1,5822. CASO A) : σx(con un "-" arriba de x) = 1,4142. Para ambos casos el resultado final será congruenciado como ơ x = 0,3354 (para el caso a) y E= 0,6574 (para el caso b). CASO B) : σx(con un "-" arriba de x) = 1,2450. CASO B) : σx(con un "-" arriba de x) = 1,3429.

En una sucursal del banco Corbank, 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 toma una muestra de 180 cuentas corrientes y se registra que en 18% de las cuentas muestreadas tienen saldo negativo. Sabiendo que la sucursal tiene 2800 cuentas corrientes activas, se quiere estimar la proporciona de cuentas corrientes con saldo negativo de todas las cuentas activas de la sucursal con una confianza del 95%. Lic = 0,1357. Lsc = 0,9310. Lic = 0,1257. Lsc = 0,4542. Lsc = 0,2342.

En una sucursal del banco Corbank, 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 ó= $ 2850. Si se toma una muestra de160 ¿cuál será el margen de error permitido con un 99% de confianza?. E = +- 45,30. E = + $581. E = - $320. E = + $10.290.

En una sucursal del banco Corbank, 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 ó= $ 2850. Si se toma una muestra de160 ¿cuál será el margen de error permitido con un 99% de confianza? E = + $581 Otra mismo planteo: ¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra, si desea un margen de error menor a e = + - $ 800 con un nivel de confianza del 95%?. N = 50 cuentas. N = 49 cuentas. N = 800 +- CUENTAS. N= 95%.

En una urna hay 7 bolas blancas y 3 negras. Se sacan 4 bolas, ¿cuál es la probabilidad de que 3 sean blancas?. 0,3535. 0,1414. 0,2222. 0,8484.

En una urna hay 7 bolas blancas y 5 bolas negras. Se sacan 4 bolas ¿Cuál esla probabilidad de que 3 sean blancas?. 0,3535. 0,1414. 0,8484. 0,2222.

En una urna hay 7 bolas blancas y 5 negras. Se sacan 4 bolas, ¿cuál es la probabilidad de que 3 sean negras?. 0,3535. 0,8484. 0,2222. 0,1414.

6.4.2 La asociación defensa animal ha determinado que la autopista Córdoba- rosario se encuentran en promedio 10 “Tu frase” Página 7 animales muertos por kilómetro. Antes de realizar una campaña con el fin de evitar que los animales estén cerca delos lugares de mucha circulación vehicular, y de avanzar con la señalética para los conductores, se preguntan lo siguiente: ¿cuál esla probabilidad de que en 100metrosse encuentrenmenos de tres animalesmuertos?, ¿qué tipode distribución se utiliza en este caso?, ¿cuáles son los parámetros que intervienen es esta distribución? La organización te solicita que le ayudes a seleccionar cuales son las respuestas a esta situación. 3 opciones. *La probabilidad de encontrar menos de 3 animales muertos en100 metros es 0,9197 ≅ 0,920. *En esta distribución el parámetro es ƛ promedio de animales muertos por km. *Se trata de una distribución de poisson porque la probabilidad de ocurrencia de un evento es la misma paracualquier intervalo de la misma magnitud. Se trata de una distribucion binomial porque la probabilidad de ocurrencia de un evento es la misma paracualquier intervalo de la misma magnitud. *En esta distribución los parámetros son n y p de animales y animales muertos por km.

Fabricantes producen en determinado dispositivo cuya cantidad varía de un fabricante al otro. Si Ud. Elige 3 fabricantes al azar, hallar la probabilidad que la selección contenga 2 de las 3 mejores elige 1 opcion correcta. 3.3. 2.6. 0.6. 4.1. 3.9.

Identificar cuantos varones existen en un determinado curso de universidad, A qué tipo de variable se refiere?. Discreta. Contrarias. Nominal. Ordinal.

Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: El objetivo del método de Muestreo Estratificado este dado en que, si subdividimos la población en subgrupos homogéneos, la variabilidad de los estados será menor que la variabilidad de toda la población. De esta manera, podremos regular el tamaño de la muestra. El objetivo del método de Muestreo Estratificado este dado en que, si subdividimos la población en subgrupos homogéneos, la variabilidad de los estados será menor que la de toda la humanidad. De esta manera, podremos regular el tamaño de la muestra. La desviación estándar de la población dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. Se trata de una distribución de poisson porque la probabilidad de ocurrencia de un evento es la misma paracualquier intervalo de la misma magnitud.

¿La desviación estándar poblacional es? =25. Calcula el error estándar dela media, para las muestras: n=50, n=100, n=150. ¿Cuál es el comportamiento del error estándar de la distribución de medias muestrales, cuando aumenta el tamaño de la muestra?. EL ERROR ESTANDAR AUMENTA. EL ERROR ESTANDAR DISMINUYE. ơx(50)= 3,5455 ; ơx(200)=2,5-, ơx (150)= 2.1012. ơx(50)= 3,5355 ; ơx(100)=2,5-, ơx (150)=2.0412. ơx(50)= 3,5355 ; ơx(400)=2,5-, ơx (150)=2.0412.

La distribución de muestreo tiene una desviación estándar (un error estándar) igual a: La desviación estándar de la población dividida entre la raíz cubica del tamaño de la muestra. La desviación estándar de la población dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. La via estándar de la población dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. La desviación estándar de la población dividida entre cuatro del tamaño de la muestra.

La desviación estándar de la población dividida entre la raíz cuadrada del tamaño de la muestra. La distribución de probabilidad del mismo, calculado en cada una de las muestras posibles extraídas aleatoriamente de la población. La distribución de probabilidad del mismo, calculado en cada una de las muestras posibles extraídas aleatoriamente de la población. La distribución de probabilidad del mismo, calculado en cada una de las muestras posibles extraídas cualitativamente de la población. La distribución de probabilidad sera distinto,ya que, calculado en cada una de las muestras posibles extraídas aleatoriamente de la población.

La Dra. Patton es profesora de inglés. Hace poco contó el número de palabras con falta de ortografía en un grupo de ensayos de sus estudiantes. Observó que la distribución de palabras con faltas de ortografía por ensayo se regía por una distribución normal con una desviación estándar de 2.44 palabras por ensayo. En su clase de 40 alumnos de las 10 de la mañana, el número medio de las palabras con faltas de ortografía fue de 6.05. El intervalo de confianza de 90%para mu es: (3.420, 2.681). (5.419, 6.681). (3.950, 2.148). (6.914, 9.472). (6.419, 2.749).

La duración de la enfermedad de Alzheimer varia de 3 a 20 años (desde los síntomas al fallecimiento) el promedio es de 8 años con una desviación estándar de 4 años. Se seleccionan los expedientes de 30 pacientes ya fallecidos. La probabilidad que la duración promedio es menor a 7 años de la media poblacional u=8. 0.1111. 0.1433. 0.0230. 0.0853.

La duración de la enfermedad de Alzheimer varia de 3 a 20 años (desde los síntomas al fallecimiento) el promedio es de 8 años con una desviación estándar de 4 años. Se seleccionan los expedientes de 30 pacientes ya fallecidos. La probabilidad que la duración promedio está a no más de 1 año de la media poblacional u=8. 0.2153. 0.3453. 0.8453. 0.0853.

La duración de la enfermedad de Alzheimer varia de 3 a 20 años (desde los síntomas al fallecimiento) el promedio es de 8 años con una desviación estándar de 4 años. Se seleccionan los expedientes de 30 pacientes ya fallecidos. La probabilidad que la duración promedio está a no más de 1 año de la media poblacional u=8. . 0.7420. . 0.3824. . 0.8294. . 0.1038.

La función de densidad de probabilidad de la distribución normal estándar es: Simétrica respecto al eje y al intervalo. Simétrica respecto al eje y al origen. Asimétrica respecto al eje x y al origen y. Simétrica respecto al eje vertical y al origen horizontal.

La probabilidad de que al lanzar una moneda honrada 5 veces se obtenga 3 caras es: 0.1125. 0.9494. 0.2525. 0.3125.

La probabilidad de que al lanzar una moneda honrada 5 veces se obtenga 4 caras es: 0.98412. 0.34802. 0.15625. 0.10506.

La probabilidad de que un artículo producido por una fábrica sea defectuoso es 0.02. Se envió un cargamento de 10000 artículos a unos almacenes. El número esperado de artículos defectuosos es: 196. 180. 340. 980.

La probabilidad de que un artículo producido por una fábrica sea defectuoso es 0.02, se envió un cargamento de 10000 artículos a unos almacenes. Distribución binomial, la desviación estándar es. 14. 20. 30. 18. 17.

Las probabilidades que una persona que entra a la tienda y que realice 0, 1, 2, 3, 4 o 5 compras son 0,11 0,31 0,12 0,09 y 0,04. La cantidad de compras que se espera que una persona haga en esta tienda tendrá una varianza de: 5,30. 1,59. 2,5. 2,6.

La última novela de un autor ha tenido gran éxito, hasta el punto de que el 80% de loslectores ya la han leído.Un grupo de 4 amigos son aficionados a la lectura. Considere la variable aleatoria x: números de amigos que leyeron el libro, la distribución de la variable aleatoria es: Binominal con n=3,1 y p=2,6. Binominal con n=9 y p=0.3,2. Binominal con n=4 y p=0.8. Binominal con n=0,4 y p=0.4. Binominal con n=1 y p=0.3.

La última novela de un autor ha tenido un gran éxito, hasta el punto de que el 80% de los lectores ya la han leído. Un grupo de 4 amigos son aficionados a la lectura ¿Cuál es probabilidad de que el grupo hayan leído la novela 2 personas?. 0.1536. 0.2526. 0.3890. 0.2020.

La ventaja de estandarizar una variable es: sirve para calcular la probabilidad de x éxitos en n ensayos. Empleando los conceptos de probabilidad, se mostrará el desarrollo de la fórmula. X - Z a/√n. relacionado con un experimento de pasos múltiples en el que es necesario identificar todas las posibles maneras en que el experimento puede presentarse y la probabilidad de ocurrencia de cada una de ellas. que se conoce la tabla de la función de densidad acumulada de la distribución normal estándar.

La expresión para el límite inferior de estimación para la media poblacional es: X - Z a/√n. E=MC2 ecuación de Navier-Stoke. k=1λ=R(1n21−1n22). Δx⋅Δp≥h2πΔx⋅Δp≥h2π; Δ.

La empresa de software JHC quiere recategorizar a sus empleados para lo cual 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. Los datos históricos encontrados en una página web oficial, registran 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 $ 15.000. Con estos datos la empresa desea realizar un muestreo para estimar el sueldo promedio de todoslos profesionales del rubro en la provincia. ¿Qué tamaño tiene que tenerla muestra si la empresa quiere estimar la media de sueldos y está dispuesta a aceptar un margen de error de +- $1.000, con un nivel de confianza del 95%?. mucho texto. El tamaño de la muestra para la precisión especificada de antemano es como mínimo de 865 empleados. P(x=$15000)+- P(x=1000)+P(x=95%)= ?. P(x=$1000)+- P(x=15000)+P(x=4%)= ?.

La empresa de software JHC quiere recategorizar a sus empleados para lo cual le pide al área de administración que realice un estudio sobre el promedio de sueldos liquidado por las empresas del mismo rubro en la provincia de córdoba, el último mes. Los datos históricos encontrados en una página web oficial, registran que la distribución de sueldos, en toda la provincia, es aproximadamente normal con una media de sueldos $50.500 y una desviación estándar de todos los sueldos de $ 15.000. Con estos datos la empresa desea realizar un muestreo aleatorio simple de 100 profesionales, para determinar la probabilidad de que la media de la muestra esté a ± $2.000 de la media poblacional, ¿puedes ayudar al gerente de jhc eligiendo la respuesta correcta?. ∂48500 (Ψ∂x2) +∂2 Ψ∂y($50500) fx/ +∂2Ψ∂z2+8π2mh2(E−V)Ψ=0. P($50500) Fx-+ (100 - $15000) +∂2 Ψ∂y($$2000) fx. h⋅f=$48500(f x ¯) +12mv2h⋅f=52500+0,8164 mv2. P($2000) Fx-+ (100 - $15000) +∂2 Ψ∂y($50500) fx. P (48500 f x ¯ 52500) = 0,8164.

La empresa de software JHC quiere recategorizar a 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. Los datos históricos encontrados en una página web oficial, registran 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 $15.000. Con estos datos la empresa desea realizar un muestreo para estimar el sueldo promedio de todos los profesionales del rubro en la Provincia. Si se toma una muestra de 1000 empleados, ¿cuál es el margen de error o error permitido, si desea tener una confianza del 95% en su estimación?. E=$1930. E=$930. E=$430. E=$460.

La empresa de software JHC quiere recategorizar a sus empleados para lo cual le pide al área de administración que realice un estudio sobre el promedio de sueldos liquidado por las empresas del mismo rubro en la provincia de córdoba, el último mes. Los datos históricos encontrados en una página web oficial, registran que la distribución de sueldos, en toda la provincia, es aproximadamente normal con una desviación estándar de todos los sueldos de $ 15.000. Con estos datos la empresa desea realizar un muestreo aleatorio simple de 100 profesionales, con el fin de estima con una confianza del 99%, un intervalo para la media. ¿Cuál es el margen de error (o error permitido) que puede permitirse el investigador, si tiene en cuenta los datos que ya se definieron en el área?. E = ± $3862,5. ± = E $3862,5. $3862,5 = E ±. $3862,5 ± E =.

La empresa de publicidad Epsilon fue contratada para colocar una publicidad led en una importante esquina de nuestra ciudad. Para medir la probabilidad de que dicho cartelsea leído,se calculó el número de automóviles que pasan poresa esquina en dirección a la publicidad. En consecuencia, se recogieron los siguientes datos: el promedio diario de vehículos es de 120 cada 3 horas (se han tomado las 24 horas del día para sacar este promedio). Epsilon quiere averiguarla probabilidad de que pasen frente al cartel más de 20 vehículos en un período de ½ hora tomada al azar. ¿Puedes ayudar a la empresa eligiendo la respuesta correcta?. La probabilidad es 0,1447. La probabilidad es 0,3247. La probabilidad es 0,56O2. La probabilidad es 0,9647.

La empresa de publicidad Epsilon fue contratada para colocar una publicidad led en una importante esquina de nuestra ciudad. Para medir la probabilidad de que dicho cartelsea leído,se calculó el número de automóviles que pasan poresa esquina en dirección a la publicidad. En consecuencia, se recogieron los siguientes datos: el promedio diario de vehículos es de 120 cada 3 horas (se han tomado las 24 horas del día para sacar este promedio). Epsilon quiere averiguarla probabilidad de que pasen frente al cartel más de 20 vehículos en un período de ½ hora tomada al azar. ¿Puedes ayudar a la empresa eligiendo la respuesta correcta? LEER CON ATENCION !!!!! Otra mismo planteo distinta incógnita: Épsilon quiere averiguar la probabilidad de que pasen frente al cartel entre 10 y 20 (incluidos) vehículos en un período de 15minutos del día. ¿Puedes ayudara la empresa eligiendo la respuesta correcta?. La probabilidad es 0,5405. La probabilidad es 0,5310. La probabilidad es 0,2677. La probabilidad es 0,2630.

La empresa de publicidad Epsilon fue contratada para colocar una publicidad led en una importante esquina de nuestra ciudad. Para medir la probabilidad de que dicho cartelsea leído,se calculó el número de automóviles que pasan poresa esquina en dirección a la publicidad. En consecuencia, se recogieron los siguientes datos: el promedio diario de vehículos es de 120 cada 3 horas (se han tomado las 24 horas del día para sacar este promedio). Epsilon quiere averiguarla probabilidad de que pasen frente al cartel más de 20 vehículos en un período de ½ hora tomada al azar. ¿Puedes ayudar a la empresa eligiendo la respuesta correcta? LEER CON ATENCION!! Otra mismo planteo distinta incógnita Epsilon quiere averiguar la probabilidad de que pasen frente al cartel “Tu frase” Página 9 menos de 25 vehículos en un período de una hora tomada alazar. ¿Puedes ayudar a la empresa eligiendo la respuesta correcta?. La probabilidad es 0,1040. La probabilidad es 0,6395. La probabilidad es 0,2315. La probabilidad es 0,0089.

Los pesos de 25 paquetes envasados a través de OCA tuvieron una media de 3,7 kilos. La desviación estándar poblacional es de 1,2 kilos. El intervalo de confianza del 90% es de: N(t)=N0⋅[3,31] −λ⋅t[(3,31/4,09)] (RESPUESTA INCORRECTA). [3,31; 4,09]. (RESPUESTA INCORRECTA). A(t)=−dN( 3 ,31)dt=λ⋅N0 (4;0,9)⋅e−λ⋅t=A0⋅e−(3,31/4,09)]λ⋅t =λ⋅N(3;31) (RESPUESTA CORRECTA). N(t)=N0/[3,31] + λ⋅t[(3,31*4,09)] (RESPUESTA INCORRECTA).

Mateo Gambini s.a es un mayorista que provee, entre otros productos, harina de trigo tipo 0000 a varios Supermercados de la ciudad. En los últimos meses, se observó un aumento en la cantidad de rechazos de clientes externos. Como en el último pedido entregado de 20 bolsas, 2 fueron rechazadas porque no respondían con los requisitos en cantidad y calidad de las mismas, la empresa Gambini comenzó entonces a realizar una inspección sobre las bolsas recibidas directamente de la fábrica. En la revisión toma 4 bolsas al azar de las 20 recibidas en un día. Si se toma como hipótesis que cada 20 bolsas, 2 bolsas no cumplen los requisitos ¿cuál es la probabilidad de que todas lasbolsas seleccionadas en la muestra cumplan con los requisitos?. La probabilidad es 20,40. La probabilidad es 0,3213. La probabilidad es 0,6316. La probabilidad es 0,008.

Mateo Gambini s.a es un mayorista que provee, entre otros productos, harina de trigo tipo 0000 a varios Supermercados de la ciudad. En los últimos meses, se observó un aumento en la cantidad de rechazos de clientes externos. Como en el último pedido entregado de 20 bolsas, 2 fueron rechazadas porque no respondían con los requisitos en cantidad y calidad de las mismas, la empresa Gambini comenzó entonces a realizar una inspección sobre las bolsas recibidas directamente de la fábrica. En la revisión toma 4 bolsas al azar de las 20 recibidas en un día. Si se toma como hipótesis que cada 20 bolsas, 2 bolsas no cumplen los requisitos ¿cuál es la probabilidad de que todas lasbolsas seleccionadas en la muestra cumplan con los requisitos? Otra mismos datos, distinta pregunta: ¿Cuál es la probabilidad de encontrar en la muestra menos de 2 bolsas tomadas al azar que no cumplan los requisitos?. La probabilidad es 0,8703. La probabilidad es 0,6316. La probabilidad es 0,1048. La probabilidad es 0,9684.

Mateo Gambini s.a es un mayorista que provee, entre otros productos, harina de trigo tipo 0000 a varios Supermercados de la ciudad. En los últimos meses, se observó un aumento en la cantidad de rechazos de clientes externos. Como en el último pedido entregado de 20 bolsas, 2 fueron rechazadas porque no respondían con los requisitos en cantidad y calidad de las mismas, la empresa Gambini comenzó entonces a realizar una inspección sobre las bolsas recibidas directamente de la fábrica. En la revisión toma 4 bolsas al azar de las 20 recibidas en un día. Si se toma como hipótesis que cada 20 bolsas, 2 bolsas no cumplen los requisitos Otra mismos datos, distinta pregunta: ¿A qué tipo de distribución especial se refiere el problema? ¿Por qué? ¿Cuál es la probabilidad de encontrar ninguna de las cuatro bolsas cumplen los requisitos? 3 opciones. *Es una distribución de polinomios perpendiculares. *El tamaño de la muestra es superior al 5% del tamaño de la población y los eventos se consideran dependientes. *La probabilidad de encontrar en la muestra, ninguna bolsa que cumpla con los requisitos no es posible calcularla. *Es una distribución hipergeométrica.

Mónica Krum es una empresa que lanzó al mercado una nueva línea de perfumes. En el caso de las nuevas fragancias para hombre, el mes pasado la marca de cosméticosreportó que el 25% de la población de interés que consultó porlos productos a través de la fan page, concretó la compra. Si este mes el departamento de ventas desea realizar una investigación tomando como base los resultados obtenidos el mes anterior, pero, además, si contacta al azar a 10 delos potenciales clientes que consultaron la página, ¿cuál de las siguientes afirmaciones corresponden a esta situación? 2 opciones. La desviación estándar correspondiente a este modelo es 1,2910. La desviación estándar correspondiente a este modelo es 1,3693. La probabilidad de que no se concrete ninguna venta es de 0,0563. La esperanza matemática correspondiente a este modelo es de2,5 ventas.

Mónica Krum es una empresa que lanzó al mercado una nueva línea de perfumes. En el caso de las nuevas fragancias para hombre, el mes pasado la marca de cosméticosreportó que el 25% de la población de interés que consultó porlos productos a través de la fan page, concretó la compra. Si este mes el departamento de ventas desea realizar una investigación tomando como base los resultados obtenidos el mes anterior, pero, además, si contacta al azar a 10 delos potenciales clientes que consultaron la página, ¿cuál de las siguientes afirmaciones corresponden a esta situación? 2 opciones Otra mismo planteo, otra pregunta: ¿cuál es la probabilidad de que no se concrete ninguna venta?. La probabilidad de encontrar en la muestra, ninguna bolsa que cumpla con los requisitos no es posible calcularla. La probabilidad de que no se concrete ninguna venta es de 0,0563. Si la probabilidad de la variable aleatoria a calcular es puntual puede aplicarse directamente la fórmula de la binomial. E (x) = 250.

La fórmula que se utiliza para calcular el error muestral estándar en una distribución demedias muestrales, cuando la población es infinita: ∫k dx = kx + C ∫x^n dx = (x^ (n+1))/ (n+1) + C, para n ≠ -1 ∫e^x dx = e^x + C ∫sin (x) dx = -cos (x) + C ∫cos (x) dx = sin (x) + C. ơx= ơ /√n √N - n / N - 1. f(c)=1b–a ∫baf(x)d. − 𝜋2 ≤ 𝑡𝑎𝑛−1𝑥 ≤ 𝜋2. 𝑠𝑒𝑛−1𝑥 ≡ 𝑎𝑟𝑐𝑠𝑒𝑛 𝑥 ≡ 𝐴 𝑠𝑒𝑛 𝑥.

lanzaron al mercado para hombres reportaron que el 25% de la población de interés que consultó por ese producto en la fan page de la marca, concretaron la compra. Si este mes, el departamento de ventas desea realizar una investigación, tomando como base los resultados obtenidos el mes anterior, y, además, contacta al azar a 100 de los potenciales clientes que consultaron la página ¿cuál de las siguientes afirmaciones corresponden a esta situación? Seleccione las 2 respuestas correctas. Si la probabilidad que se quiere calcular es un intervalo grande de la variable aleatoria, puede aproximarseporla normal. Si la probabilidad que se quiere calcular es un intervalo minimo de la variable aleatoria, puede aproximarse por la constante. Si la probabilidad de la variable aleatoria a calcular es puntual puede aplicarse directamente la fórmula de la binomial. Si la probabilidad de la variable aleatoria a calcular es estandar ya que puede aplicarse directamente la fórmula de la trinomial.

La media de una población es 250 y su desviación estándar es 20. Se va a tomar una muestra aleatoria simple de tamaño 100 y se usara la media muestral para la media poblacional. ¿Cuál es el valor esperado de ͞x?. 100?. 200?. 500?. 70?.

La media de una población es 250 y su desviación estándar es 20. Se va a tomar una muestra aleatoria simple de tamaño 100 y se usara la media muestral para la media poblacional. ¿Cuál es el valor esperado de E?. 𝑐𝑜𝑠 𝛼 + 𝑐𝑜𝑠 𝛽 = 20 𝑐𝑜𝑠 (𝛼 + 𝛽 E ) 𝑐𝑜𝑠 (𝛼 − 𝛽 250). F′(250) = límh→20 F(x+h)–F(x)h = límh→ 100 [∫x+haf(t)dt−∫xaf(t)dt]= límh→0 1h [∫x+haf(t)dt+∫axf(t)dt]= límh→01h ∫x+hxf(t)dt = 370. m ≤ 1b–a ∫baf(x)dx≤M =3,50. − 𝜋1000 ≤ 𝑡𝑎𝑛−13𝑥 ≤ 𝜋590. E (x) = 250.

La media de una población es 250 y su desviación estándar es 20. Se va a tomar una muestra aleatoria simple de tamaño 100 y se usara la media muestral para estimar la media poblacional. ¿Cuál es el valor de la desviación estándar de la distribución de medias muestrales?. o´x= 2 sobre x. o´x= 4 sobre x. o´x= 1 sobre x. o´x= 3 sobre x.

La probabilidad de que un artículo producido por una fábrica sea defectuoso es 0.02. Se seleccionaron al azar 100 artículos para enviar a un almacén. Si se trata de una distribución binomial, ¿cuál es la desviación estándar de la distribución?. σ = 3,4 ARTÍCULOS DEFECTUOSOS. σ = 1,4 ARTÍCULOS DEFECTUOSOS. σ = 1,4 ARTÍCULOS EN BUEN ESTADO. σ = 3,4 ARTÍCULOS EN BUEN ESTADO.

6.3 Las características de una distribución binomial son: seleccionar 4. *El resultado de cada ensayo es independiente del resultado de ensayos anteriores. *El experimento consiste en una serie de n ensayos idénticos. *La probabilidad del acierto se mantiene constante. *En cada ensayo hay dos resultados posibles. A uno de estos resultados se le llama éxito y al otro se le llama fracaso o desacierto. *El resultado de cada ensayo depende del resultado de ensayos anteriores.

Las características de una Distribución de Poisson son: Seleccione las 4 correctas. *La probabilidad de que el evento ocurra es proporcional a la longitud del intervalo detiempo o espacio. *La probabilidad de que uno o más eventos se presenten en un intervalo muy pequeño, estan pequeña quepuede despreciarse. *eventos que difuculltan el proceso/ evento cuyo intervalo quede por debajo de la misma longitud. *La probabilidad de ocurrencia de un evento es la misma para cualquier intervalo de lamisma magnitud. ocurrencias en cualquier otro intervalo.

Las condiciones que deben darse para que una distribución binomial pueda calcularse por aproximación con la normal, son: n.p g 35 y n.q g 75 siendo q = 0.1 – p. n.p g 5 y n.q g 5 siendo q = 1 – p. n.p g 10 y n.q g 5 siendo q = 1 – p. n.p g 35 y n.q g 15 siendo q = 1 – p.

Para analizar los gastos familiares o para controlar el nivel de audiencia de los programas y cadenas de televisión ¿A qué tipo de muestreo se refiere?. Muestreo estandarizado. Muestreo por conglomerados. Muestreo Globalizado. Muestreo estratificado:. Muestreo sistemático.

Para aplicar el teorema de limite central se debe verificar que: Elegir las cuatro (4). *La muestra esté idénticamente sistematizada. *La muestra sea aleatoria. *El tamaño de la muestra sea grande. *La muestra esté idénticamente distribuida. *La varianza sea no nula y finita.

Para calcular el error muestral para media uno necesita conocer. Elegir 3. El fenómeno que modela. La confiabilidad. *El tamaño. *La varianza. Su función de densidad de probabilidad.

Para comprender completamente a una variable aleatoria al menos deben conocerse. Elegirlas cuatro (4) correctas. El fenómeno que modela. *Sus parámetros. *Su función de densidad de probabilidad. *Su función de densidad acumulada. *La varianza.

Para crear un muestreo estratificado es necesario: Dividir a la población en grupos aproximadamente homogéneos. −1 ≤ 𝑠𝑒𝑛 𝑥 ≤ +1. Identificar todas las posibles maneras en que el experimento puede presentarse y la probabilidad de ocurrencia de cada una de ellas. Probabilidad de una variable aleatoria continua pueden imaginarse así cuando se aumenta indefinidamente el número de datos y se disminuye paulatinamente la amplitud de los intervalos de un polígono de frecuencias relativas.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1.95, o=150 y E=4?. 4587. 2410. 5347.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1.95, o=14 y E=2: : 186. : 286. : 100. : π.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1.96, o=30 y E=5: 458. 138. 210. 823.

Para estimarla media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra? si Z= 1.97, o=7 y E=7: 1.97. 7. 0,7. 3.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1.98, o=48 y E=1. 9032. 48. 5564. 5680.

Para estimarla media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1, σ=49 y E=1?. 10.412. 5212. 9412.

Para estimarla media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1,95, σ=15 y E=7?. 18. 15. 17. 14.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1.96 o=25 y e=5. 96. 74. 65. 33.

Para poder calcular los extremos del intervalo de confianza de la media es necesario conocer. La confiabilidad, la proporción muestral y el tamaño de la media. La confiabilidad, la proporción muestral y el tamaño de la muestra. Media muestral, la confiabilidad, la desviación típica y el tamaño de la muestra. Variable discreta: hipergeométrica. Variable continua: Normal; T (de Student); Chi cuadrado.

Para poder calcular los extremos del intervalo de confianza para la proporción es necesario conocer : Se muestra la forma de campana que adopta la distribución normal. En el eje horizontal, van las variables aleatorias continuas (expresadas por intervalos) y, en el eje vertical, las probabilidades que adoptan dichas variables. Media muestral, la confiabilidad, la desviación típica y el tamaño de la muestra. La confiabilidad, la proporción muestral y el tamaño de la muestra. Media muestral, la confiabilidad, la desviación típica y el tamaño de la moda.

Podemos clasificar a la s variables numéricas en discretas y continuas: Variable discreta: hipergeométrica. Variable continua: Normal; T (de Student); Chi cuadrado. Variable discontinua: hipergeométrica. Variable continua: Normal; T (de Student); Chi cuadrado. Variable discreta: hipergeométrica. Variable continua: Normal; T (de Studocu); Chi cuadrado. Variable discreta: hipergeométrica. Variable continua: Trimodial; T (de Student); Chi cubico.

¿Qué caracteriza a una distribución normal? 2 opciones. *Coinciden la simétrica, mediana y media. *Tiene forma acampanada y es simétrica. *Coinciden media y moda. *Coinciden media, mediana y moda. *Tiene forma cuadrada y es proporcionalmente vertical.

¿Qué es el nivel de confianza?. el nivel de confianza que le tuvimos al dibu martinez contra francia en qatar. define la distancia que la media de la muestra debe estar de la hipótesis nula para que se considere estadísticamente significativa. Es la probabilidad que asociamos con una estimación de intervalo. un método de dialéctica o demostración lógica para la indagación o búsqueda de nuevas ideas, conceptos o prismas subyacentes en la información.

6.2 ¿Qué es una distribución de probabilidades de variable aleatoria discreta, según Levin y Rubin?. elijan la que tiene mas texto no sé asi dice. Es un listado de las probabilidades de todos los posibles resultados que podrían obtenerse si un experimento se llevara a cabo. (la más larga). odkaldkasldñ. 𝑡𝑎𝑛 𝜃 , 𝜃 ≠ (𝑛 + 12) 𝜋, 𝑛 = 0, ±1, ±2, ±3, ⋯ 𝑐𝑠𝑐 𝜃 , 𝜃 ≠ 𝑛𝜋, 𝑛 = 0, ±1, ±2, ±3, ⋯ 𝑠𝑒𝑐 𝜃 , 𝜃 ≠ (𝑛 + 12) 𝜋, 𝑛 = 0, ±1, ±2, ±3, ⋯ 𝑐𝑜𝑡 𝜃 , 𝜃 ≠ 𝑛𝜋, 𝑛 = 0, ±1, ±2, ±3, ⋯.

Qué significa calcular un intervalo para estimar la media poblacional con un90% de confianza, a partir de una muestra aleatoria? 2 opciones. *Si generamos intervalos de confianza del 92 %, podemos afirmar que esseguro que el 90% de los intervalosgenerados contendrán a la media poblacional. *Si seleccionaremos muchas muestras aleatorias del mismo tamaño y calculamos un intervalo de confianzapara cada una de esas muestras, entonces en el 92% de los casos, la media de la población caerá dentro dedicho intervalo. *Si seleccionaremos muchas muestras aleatorias del mismo tamaño y calculamos un intervalo de confianzapara cada una de esas muestras, entonces en el 90% de los casos, la media de la población caerá dentro dedicho intervalo. *Si generamos intervalos de confianza del 90 %, podemos afirmar que esseguro que el 90% de los intervalosgenerados contendrán a la media poblacional.

Qué tipo de muestreo se utiliza cuando naturalmente la población en estudio se encuentra subdividida en estratos de diferentes tamaños y necesariamente se debe considerar esas contingencias: Muestreo sistemático. Muestreo estratificado. Muestreo aleatorio simple. Muestreo por conglomerados. Muestreo normal.

¿Qué tres parámetros son necesarios para calcular el tamaño de la muestra para estimar la media poblacional? Seleccione las 3(tres) respuestas correctas. *Desviación estándar poblacional. *Error permitido. *Grado de seguridad. *Desviación aleatorio simple.

Se desea estimar Inter valarmente con el 95% de confianza la media de una población. Se sabe que el desvió es 2. Se toma una muestra de tamaño 35 resultando una media de 7. La estimación intervalar es : µ ∈ [6,54; 2,41]. µ ∈ [6,34; 7,66]. µ ∈ [293; 3,96]. µ ∈ [6,64; 2,66].

Se ha obtenido una muestra de 25 alumnos de una Facultad para estimar la calificación media de los expedientes de los alumnos en la facultad. Se sabe por otros cursos que la desviación típica de las puntuaciones en dicha facultades de 2.01 puntos. La media de la muestra fue de 4.9. un intervalo de confianza al 99% para la media es: (2,41, 3.72). (3.86, 1.24). (3.86, 5.94). (5.26, 4.94).

Se ha obtenido una muestra de 25 alumnos de una Facultad para estimar la calificación media de los expedientes de los alumnos en la Facultad. Se sabe por otros cursos que la desviación típica de las puntuaciones en dicha facultad es de 2.01 puntos, La media de la muestra fue de 4.9. Un intervalo de confianza al 90% para la media es: (76.24; 5,56). (4.24; 5,56). (2.04; 3,96). (1.39; 6,76).

Se llama distribución normal estándar a la distribución: Normal con µ = 2 y ơ =4. Normal con µ = 0 y ơ = 1. Normal con µ = -∞ y ơ = ∞.

Se sabe que en una ciudad el 30% de los autos del parque automotor no tiene hecho elITV. Si se toma aleatoriamente una muestra de 100 autos, ¿cuál es la probabilidad de encontrar más de 40 autos que no tengan hecho el ITV?. P (x >40) = 0,011 dividiendo a la variable aleatoria la corrección por continuidad de 0,5. P (x >40) = 0,011 restando a la variable aleatoria la corrección por continuidad de 0,5. P (x >40) = 0,011 sumando a la variable aleatoria la corrección por continuidad de 0,5.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.2, q=0.8 y n=18?. 0.0942. 0.0445. 0.0412.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?5, q=0.5 y n=5?. 0.2236. 0.5124. 0,2140.

Según el concepto de error muestral estándar ¿cuál es el error muestral estándar si p=0.35 y n=50?. 0.030. 0.087. 0.105. 0.103.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?1, q= 0.9 y n=4?. 0.25. 0.15. 0.45.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?1, q=0.9 y n=7?. 0.1133. 0.5599. 0.2244.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0.7 y n=23?. 0.0145. 0.0955. 0.0529.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.5 y n=28?. 0.0281. 0.1893. 0.0944.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.2, q=0,8 y n=2?. 0.2828. 0.4821. 0.3912.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándarsi p=0,3, q=0?7 y n=13?. 0.127. 0.337. 0.841.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0,85 y n=17. 0.4124. 0.0866. 0.0410.

La distribución binomial es una distribución especial de variable aleatoria discreta. FALSO. VERDADERO.

La distribución de poisson es una distribución binomial en la cual n tiende a infinito, mientras que p tiende a cero. por este motivo puede resolverse una distribución binomial mediante una aproximación por poisson, siempre que se cumplan ciertas condiciones impuestas para n y p. VERDADERO. FALSO.

Un profesor de estadística está enseñando a calcular un intervalo de confianza a sus alumnos, para estimar la media poblacional y asegura que elnivel de confianza es la probabilidad que asociamos en una estimación por intervalos. VERDADERO. FALSO.

Elija la respuesta. En la distribución normal se manejan variables continuas. FALSO. VERDADERO.

Definimos como error de muestreo a la diferencia entre la media correspondiente a una de las muestras y la media de la distribución de las medias muestrales. FALSO. VERDADERO.

Si X es una variable aleatoria, entonces su varianza nunca es nula. FALSO. VERDADERO.

Si el tamaño de la muestra es grande, podemos aplicar el teorema del Límite central a la distribución de muestreo de la varianza. VERDADERO. FALSO.

7.4 Sin una población tiene un tamaño de 180 individuos. Se sabe que la distribución estaturas es acampanada con una media poblacional de1,85 m y una desviación estándar de 12 cm. Se toma una muestra de tamaño 20 de forma aleatoria para calcular el error estándar (o muestral) de la distribución de medias, entonces es necesario descartar para el cálculo el factor de corrección para poblaciones finitas. FALSO. VERDADERO.

Las variables aleatorias continuas siempre toman valores enteros. VERDADERO. FALSO.

6.6.2 La fórmula de estandarización de una variable aleatoria con distribución normal es X= 𝑧−µ. FALSO. VERDADERO.

Elija la respuesta correcta, la distribución binominal maneja variables continuas. FALSO. VERDADERO.

El teorema de limite central se puede aplicar cuando la muestra pertenece una variable aleatoria cuyo es siempre un valor constante. VERDADERO. FALSO.

7.1.1 El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo no probabilístico. FALSO. VERDADERO.

El error muestral estándar para la media puede ser negativo para indicar que el intervalo de confiabilidad posee dos extremos. FALSO. VERDADERO.

Cuando todas las muestras se pueden extraer con la misma probabilidad de ocurrencia estamos hablandode muestreo estratificado: VERDADERO. FALSO.

Una muestra aleatoria de tamaño 100, extraída de una población normal de varianza 81, presenta una media muestral igual a 150. Los extremos del intervalo de&. 150-1.96*9/10 ; 150+1,93*3/15. 150-1.96*9/10 y 150-1,96*9/10. 150-1.96/9*10 - 150+1,96*9/10. 150+1.90*9-10 y 150-1,96*9/10.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si p=0.2 y n=28. 0.0842. 0.0755. 0.0889. 0.0317.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si p=0.9 y n=40. 0.013. 0.018. 0.024. 0.047.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si q=0.55 y n=17. 0.1205. 0.1318. 0.1029. 0.1014.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándarsi p=0.7 q=0.3 y n=3. 0.2605. 0.3901. 0.3814. 0.3821.

Según el concepto de error muestral estándar. ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0,1 y n=5?. 0.1018. 0.1139. 0.1341. 0.1102.

Seleccione la respuesta correcta. Siendo una distribución de probabilidad normal. ¿Cuál es Z si μ=7, σ=2 y x=9?. 1. 2. 3. 4.

Si el 0,5% de las palabras de las novelas escritas por una editorial en cierto taller tiene escritura defectuosa, la varianza de las palabras con escritura defectuosa, en una novela de 40.000 palabras es: 400. 110. 200. 300.

Si el 2% de los libros encuadernados en cierto taller tiene encuadernación defectuosa, obtener la probabilidad de que 5 de 400 libros encuadernados en este taller tengan encuadernaciones defectuosas. 0.092. 0.097. 0.090. 0.098.

Si el 2% de los libros encuadernados en cierto taller tiene encuadernación defectuosa, el valor esperado de libros defectuosos, en un grupo de 400 libros encuadernados es: 8. 10. 12. 4. 20.

Si es una función de densidad de probabilidad para una variable aleatoria X, y vale que f (-1) =1/3, f (0) =x y f (1) =3x, sabiendo que la esperanza matemática de la función es igual a 1entonces x es: 29/10. 2/9. 36/12. 3/9.

Si f es una función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria continua entonces. Elegir las 4 opciones correctas. *El área bajo de la curva de f es 1. Cuando x tiende a mas infinito f tiende a. 0. Cuando x tiende a menos infinito f tiende a. 0. F siempre es mayor o igual a cero. *Cuando x crece a infinito f tiende a 0.

Si ganamos $6 cuando de un dado cae en 1 o 2 y perdemos $3 cuando cae 3,4,5 o 6, la esperanza matemática: 1 opcion. 1. 4. 0. 5. 7.

Si se sabe que la dureza Rockwell de pernos de cierto tipo tiene un valor medio de 50 y desviación estándar de 1,5. Si la distribución de la dureza es normal, ¿Cuál es la probabilidad de que la dureza muestral media para una muestra aleatoria de 9 pernos sea por lo menos 52?. 35. 100%. 50. 0. 24,4%.

Si tenemos una población de 100 individuos y queremos seleccionar una muestra de 20, actuaríamos de la siguiente forma: Numeramos los elementos o personas. Tenemos que elegir un elemento de cada 100/20=5(coeficiente de elevación). Elegimos al azar un elemento o persona entre los 5 primeros. Supongamos que elegimos el número 2. Posteriormente seleccionamos un elemento cada 5, es decir, 2+5=7,7+5=12, etc. El ultimo sería el elemento número ¿A qué tipo de muestreo hace referencia?. Muestreo sistemático. Muestreo de conglomerados.

Si un banco recibe en promedio 6 chequessin fondo por día, ¿cuáles son las probabilidades de que reciba 4 cheques sin fondo en un día dado?. 0.2039. 0.1339. 0.8312. 0.0088.

Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, sea x la variable aleatoria, número de cheques recibidos en dos días consecutivos: 14. 12. 17. 28. 30.

Si de una población finita de tamaño n se extraen muestras de tamaño n, de manera que cada posible muestra de tamaño n tenga la misma probabilidad de ser seleccionada estamos hablando de. Muestreo aleatorio simple. Muestreo sistematico.

Si una variable aleatoria X se distribuye Binomial con n=50 y p=0.3 entonces se puede aproximar a una variable “Tu frase” Página 13 aleatoria que se distribuye: Normal con media 15 y varianza 10.5. Normal con media 20 y varianza 14.5. Normal con media 30 y varianza 26,04. Normal con mediana15 y varianza estandar 10.5.

Si X es una variable aleatoria binominal con parámetros n y p entonces. Elegir las 4 correctas. *La varianza es n. p. q. *p=1-q. *Los n sucesos son independientes entre sí. *El valor esperado es n. p. *El valor esperado es p.n. *p=1+q.

Si se distribuye con una normal (0,1), entonces el intervalo de confianza entorno de 0 al 95% es: elige 1 opcion. (- 4,23; 1,50). (- 1,96; 1,96). (- 5,60; 3,06). (- 8,96; 1,46).