Matemáticas III- Estadística I 1er Parcial

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta respecto a una muestra?. Es un conjunto de todos los elementos de una población. Es un subconjunto de la población. Siempre es más grande que la población. No tiene relación con la población. Solo se utiliza en estadística inferencial.

¿Qué es la estadística?. Un conjunto de datos numéricos. Un conjunto de técnicas y métodos para recolección, organización, presentación, descripción, análisis e inferencia de datos. El estudio de las probabilidades. La ciencia de los números grandes. Una rama de las matemáticas que solo se ocupa de promedios.

¿Cuándo no es necesario realizar una inferencia estadística?. Cuando se trabaja con una muestra muy grande. Cuando los datos informativos provienen de estudios de toda la población. Cuando la desviación estándar es muy pequeña. Cuando se utilizan gráficos para presentar los datos. Cuando la media aritmética es conocida.

¿Cuál es la media aritmética de los siguientes valores: 7, 6, 15, 28, 100, 5?. 25. 26.8. 27.5. 28.2. 29.

¿La moda es única?. Verdadero. Falso. Solo si la distribución es simétrica. Solo si hay pocos datos. Depende del tipo de variable.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta sobre una muestra debidamente representativa?. Presenta características diferentes a la población. Es siempre más pequeña que la población. Presenta las mismas características que la población. Se selecciona sin ningún criterio. Solo se utiliza para calcular parámetros.

¿Qué es un estadístico?. Una característica de la población. Un valor numérico que se asigna a la población. Una característica de la muestra. Un tipo de gráfico estadístico. La media de una población.

¿Cómo se define la frecuencia desacumulada?. La suma de todas las frecuencias. La diferencia entre el número total de observaciones y su frecuencia acumulada. La frecuencia de una clase específica. La frecuencia relativa de una clase. El número de veces que se repite un dato.

¿Qué tipo de variable es "tiempo que demora un maestro panadero en cocinar 85Kg de pan criollo"?. Cualitativa Nominal. Cualitativa Jerarquizada. Cuantitativa Discreta. Cuantitativa Continua. Ordinal.

¿Cuál es el concepto de error estándar?. La media de la distribución de un estadístico muestral. La desviación estándar de la distribución de un estadístico muestral. El rango de los datos de una muestra. La varianza de la población. El error en la recolección de datos.

¿Qué condición debe garantizar el método de muestreo para realizar una estimación con error muestral conocido?. Que la muestra sea lo más grande posible. Que cada elemento que conforme la muestra tenga una probabilidad no nula y conocida de formar parte de la muestra. Que la selección sea completamente aleatoria. Que se utilicen solo variables cuantitativas. Que la población sea homogénea.

¿Cuál de los siguientes NO es un estadístico?. La media de la muestra. La desviación estándar de la muestra. La moda de los datos de la población estadística. El rango de la muestra. La varianza de la muestra.

¿Qué se puede afirmar de un parámetro?. Solo permite hacer afirmaciones sobre la muestra. Es fiel a los datos de la población. Es una característica de la muestra. Siempre es un número entero. Se calcula a partir de una muestra.

En el conjunto de datos -1, 2, 1, -2, 10, ¿cuál es el valor del promedio?. 1. 2. 3. 4. 5.

Si en un conjunto de datos introducimos un dato igual a 0, ¿entonces uno puede afirmar que?. El promedio aumenta. El promedio disminuye. El promedio se mantiene igual. La varianza disminuye. La moda cambia.

¿Qué es una serie simple?. Un conjunto de datos agrupados en intervalos. Un conjunto de observaciones ordenadas de menor a mayor. Un gráfico de barras. Una tabla de frecuencias. Un conjunto de datos sin ningún orden.

En el conjunto de datos -1, 2, -1, -2, 1, ¿cuál es la frecuencia absoluta del dato 1?. 1. 2. 3. 4. 5.

¿Cómo se obtiene la frecuencia acumulada?. Multiplicando la frecuencia por el número total de observaciones. Dividiendo la frecuencia por el número total de observaciones. El valor está dado por la suma de frecuencias, más las frecuencias de las clases que le anteceden. Restando la frecuencia de la clase anterior. Es siempre igual a la frecuencia absoluta.

¿Qué es un histograma?. Un diagrama de sectores. Un diagrama de barras sin discontinuidades. Un gráfico de líneas. Una tabla de frecuencias. Un polígono de frecuencias.

En un gráfico circular, ¿a qué corresponde el 100%?. 90°. 180°. 270°. 360°. 450°.

¿A qué corresponde la barra más larga de un histograma?. La media. La mediana. La moda. El rango. La desviación estándar.

¿Qué es un polígono de frecuencias?. Un diagrama de barras. Un diagrama donde se unen los puntos medios superiores de cada una de las barras de los histogramas y se consideran nulas las frecuencias de los valores adyacentes a los extremos de la distribución. Un gráfico circular. Una tabla de frecuencias acumuladas. Un gráfico de dispersión.

Cuando la curva de frecuencia acumulada pasa por el valor de 0,5 en el eje y, ¿qué valor de x corresponde al punto (x; 0,5)?. El primer cuartil. La mediana. El tercer cuartil. La media. La moda.

¿Cuándo se utiliza generalmente la distribución de intervalos?. Cuando la cantidad de observaciones es menor a 10. Cuando la cantidad de observaciones se supera los 20. Cuando los datos son cualitativos. Cuando se busca la moda. Siempre, independientemente del número de observaciones.

Si se tiene 500 datos, con un mínimo de 80 y un dato máximo de 180, ¿cuál es el rango de los datos?. 80. 100. 180. 260. 500.

¿Cuál es el promedio entre los siguientes valores: 100, 300, 500?. 200. 300. 400. 500. 900.

¿Cuál es la mediana de los siguientes valores: 22, 23, 25, 28, 29, 30?. 25. 26.5. 27. 28. 29.

¿Cuál es la moda de este grupo de notas: 5, 5, 8, 8, 5, 2, 2, 8, 2?. 2. 5. 8. No tiene moda. 2, 5 y 8.

Si la amplitud de los intervalos de clase es 3 y hay 7 intervalos de clase, ¿entonces el recorrido (o rango) es?. 10. 15. 21. 24. 30.

¿Cuál es el rango de peso de un grupo de personas si los resultados de mediciones fueron: 80Kg, 65Kg, 120Kg, 82Kg, 70Kg, 60Kg?. 50. 60. 70. 80. 120.

¿Cuál es la varianza si la desviación estándar es igual a 4?. 2. 4. 8. 16. 32.

¿Cuál es el coeficiente de variación si la desviación estándar muestral es de 80 y la media muestral es de 170?. 0.4705%. 4.705%. 47.05%. 470.5%. 170%.

Si x es un valor positivo, y se tienen los datos x, -x, 1, -1, con un desvío estándar 1, ¿entonces el valor de x es?. 0. 1. 2. -1. No hay solución.

Utilizando la regla empírica para analizar la variabilidad en las distribuciones que tienen forma de campana, ¿qué porcentaje de los valores se encuentran aproximadamente entre ±1 desviación estándar a partir de la media?. 68%. 95%. 99.7%. 50%. 100%.

En un experimento se compararon 3 métodos para capacitar a empleados nuevos de una empresa de servicios; para evaluar los resultados de cada uno, se administró una prueba de 50 ítems relacionados con las tareas a desarrollar, a cada uno de 24 participantes repartidos en grupos de 8 personas cada uno. ¿Cuál de las siguientes es la variable explicativa en este estudio?. Número de empleados. Número de ítems en la prueba. Método de capacitación. Resultados de la prueba. Número de grupos.

¿De qué tipo de probabilidad estamos hablando si el equipo de desarrollo de un nuevo producto indica que este tiene una probabilidad de éxito de 0.6, en cambio el presidente de la empresa es menos optimista y dice que el producto tiene una probabilidad de 0.3 de éxito?. Probabilidad Clásica. Probabilidad de Frecuencia Relativa o Empírica. Probabilidad Subjetiva. Probabilidad Condicional. Probabilidad Conjunta.

¿Cuál es la probabilidad de que salga cara en una moneda que tiene impresa cara en ambos lados?. 0. 0.5. 1. 0.25. Depende del lanzamiento.

¿Qué probabilidad se utiliza en juegos de azar tales como naipes, dados, bolas de un bolillero?. Probabilidad Subjetiva. Probabilidad de Frecuencia Relativa o Empírica. Probabilidad Clásica. Probabilidad Condicional. Probabilidad Bayesiana.

¿Cuál es la probabilidad de obtener el número 5 cuando se lanza un dado de 6 caras?. 1/2. 1/3. 1/4. 1/5. 1/6.

¿A qué tipo de probabilidad hace referencia el enunciado: la probabilidad de sacar 2 cuatros al lanzar simultáneamente dos dados es 1/36?. Probabilidad Subjetiva. Probabilidad de Frecuencia Relativa o Empírica. Probabilidad Clásica. Probabilidad Condicional. Probabilidad Conjunta.

¿Cuáles son resultados mutuamente excluyentes al lanzar los dados?. Un total de 7 puntos y un número par de puntos. Un total de 5 puntos y un número par de puntos en ambos dados. Un total de 6 puntos y un número impar de puntos. Un total de 8 puntos y un número par de puntos. Un total de 10 puntos y un número par de puntos.

Lanzamos un dado y anotamos el número que muestra, ¿cuál es el complemento del evento "sacar un número par"?. {2, 4, 6}. {1, 3, 5}. {1, 2, 3, 4, 5, 6}. { } (conjunto vacío). {1, 2, 3}.

En un grupo de 40 personas se distinguen 2 grupos, 30 personas hablan español, 20 personas hablan inglés y 10 hablan ambas lenguas, ¿cuál es la cantidad de personas que hablan estrictamente una lengua?. 10. 20. 30. 40. 50.

¿Cómo se calcula P(B/A)?. P(A y B) * P(A). P(B y A) / P(A). P(A) + P(B). P(A) - P(B). P(B) / P(A).

Si A y B son eventos de un espacio muestral, tales que P(A)=0,5, P(B)=0,3 y P(A o B)=0,8, ¿entonces P(A y B) es?. 0.1. 0.2. 0.3. 0. 0.8.

Si se tienen 4 bolas rojas y 5 bolas blancas, ¿cuál es la probabilidad de extraer 2 bolas rojas sin reponer la primera que se extrae?. 1/3. 1/6. 1/9. 2/9. 4/9.

Si A y B son eventos complementarios, ¿entonces puede afirmarse que P(A y B)=0?. Verdadero. Falso. Solo si son independientes. Solo si son mutuamente excluyentes. Depende de los valores de P(A) y P(B).

En una bolsa se tienen 3 bolitas verdes, 2 amarillas y 4 naranjas. ¿Cuál es la probabilidad de sacar una bolita naranja o verde?. 1/9. 2/9. 3/9. 7/9. 9/9.

Si A y B son dos eventos complementarios, la probabilidad de A es 0,2, ¿entonces P(A o B) es?. 0.2. 0.8. 1. 0.4. 0.6.

Si A y B son dos sucesos mutuamente excluyentes, ¿entonces la probabilidad de que ocurran ambos sucesos es?. 1. 0.5. 0. P(A) + P(B). P(A) * P(B).

¿Cuándo dos eventos son complementarios?. Cuando su intersección es vacía. Cuando su unión es el espacio muestral. Cuando la suma de sus probabilidades es igual a 1. Cuando son independientes. Cuando son mutuamente excluyentes.

¿Cómo se calcula la probabilidad de P(A o B) siendo eventos mutuamente excluyentes?. P(A) * P(B). P(A) + P(B). P(A) - P(B). P(A) / P(B). P(A y B).

Sean A y B eventos de un espacio muestral S. Calcule P(A o B) sabiendo que A y B son mutuamente excluyentes y que P(A) = 0.7 y P(B) = 0.3. 0.7. 0.3. 1. 0.21. 0.4.

Sean A y B eventos de un espacio muestral S. Suponga que A y B son eventos independientes. Calcule P(A o B) sabiendo que P(A) = 0.5, P(B) = 0.5. 0.25. 0.5. 0.75. 1. 0.

Dos eventos se dicen que son independientes, ¿cuándo?. Cuando la suma de sus probabilidades es igual a 1. Cuando la ocurrencia de uno no afecta la ocurrencia del otro. Cuando su intersección es vacía. Cuando la suma de sus probabilidades es igual a 9. Cuando son complementarios.

¿Al fin de poder tomar las medidas más adecuadas, ¿será necesario?. Contar con la menor información posible. Contar con la mayor información posible, no obstante si los datos informativos con los que contamos provienen de estudios de toda la población, no será necesario realizar ninguna inferencia. Realizar siempre una inferencia estadística. Ignorar los datos de la población. Solo considerar los datos de la muestra.

El procedimiento de selección de una muestra, ¿qué determina?. La imposibilidad de realizar estimaciones válidas. La posibilidad de realizar estimaciones válidas. El tamaño de la población. La media de la población. El tipo de gráfico a utilizar.

¿El recorrido o rango siempre es positivo?. Verdadero. Falso.

La muestra está constituida por elementos pertenecientes a: Un subconjunto de datos aleatorios. La población. Un grupo de elementos sin relación. Solo datos numéricos. El espacio muestral.

La estadística descriptiva puede definirse como aquellos métodos que incluyen la: Inferencia de datos. Recolección, presentación y caracterización de un conjunto de datos con el fin de describir apropiadamente las distintas características de ese conjunto de datos correspondiente a la definición de estadística descriptiva. Predicción de eventos futuros. Estimación de parámetros poblacionales. Solo la organización de datos.

La estadística se define como: El estudio de los números. El conjunto de métodos y técnicas que permiten determinar de una muestra debidamente representativa de una población, los valores estadísticos, a fin de poder inferir sobre los parámetros poblacionales con un cierto grado de bondad. La ciencia de la probabilidad. La recolección de datos sin análisis. La presentación gráfica de información.

La estadística comprende en su definición las siguientes ramas: Estadística matemática y estadística aplicada. Estadística descriptiva y estadística inferencial. Estadística teórica y estadística práctica. Estadística cualitativa y estadística cuantitativa. Estadística básica y estadística avanzada.

La eficiencia de un estimador se puede evaluar: Midiendo su costo. Comparándolo con otro estimador. Calculando su media. Observando su tamaño. Determinando su moda.

La varianza es un valor que determina: La tendencia central de los datos. Un cierto grado de dispersión. La forma de la distribución. La frecuencia de los datos. El tamaño de la muestra.

¿Para los objetivos de información propuestos como ejemplos, podrán tomarse muestras de las poblaciones?. Solo en algunos casos. Nunca. Todas las opciones son correctas. Solo si la población es pequeña. Solo si la población es homogénea.

Población es: El conjunto de datos cualitativos. El conjunto de datos cuantificables pertenecientes al sistema en estudio. Un subconjunto de la muestra. Un grupo de personas. La media de los datos.

Se puede afirmar que: la suma de todas las frecuencias relativas correspondientes a los valores de una distribución es igual a: 0. 0.5. 1. El número total de observaciones. La media.

Se puede afirmar que los valores en estudio, que en la muestra toman el nombre de estadísticos y en la población se los denomina: Variables. Datos. Parámetros. Observaciones. Índices.

Un desvío estándar cumple. Elegir la correcta: Ser mayor a la varianza y ser negativo. Ser menor a la varianza y ser positivo o cero. Ser igual a la varianza. Ser siempre un número entero. No tener relación con la varianza.

¿Cuándo nos referimos a la desviación estándar de la distribución de intervalos muéstrales, cuál es el término convencional que utilizamos?. Desviación típica. Varianza muestral. Error estándar del intervalo. Rango intercuartílico. Coeficiente de variación.

De la población y muestra podemos decir qué: En la población medimos estadísticos y en la muestra parámetros. En la población medimos parámetros y en la muestra solo medimos estadísticos (estadígrafos). Ambas miden lo mismo. La población es siempre más pequeña que la muestra. No hay relación entre ellas.

De una población podemos decir qué: Siempre es fácil de estudiar. A menudo es imposible de estudiar y por eso es necesario recurrir a las muestras. Siempre es homogénea. Sus características son siempre conocidas. Solo se estudia en casos muy específicos.

La diferencia fundamental entre población y muestra es: La población es un subconjunto y la muestra es el todo. La población es un todo y la muestra es un subconjunto del todo. La población es cualitativa y la muestra cuantitativa. La población es finita y la muestra infinita. No hay diferencia fundamental.

La necesidad de estudiar una muestra radica en: Que es más rápido. Que es imposible estudiar a la población completa. Que los resultados son más precisos. Que es más económico. Que la población es demasiado pequeña.

La definición del error estándar de la estadística es: La media de la distribución de una estadística de muestra. La desviación estándar de la distribución de una estadística de muestra. El rango de la distribución de una estadística de muestra. La varianza de la distribución de una estadística de muestra. El error de medición.

Mediante los valores estadísticos: Se podrá efectuar una correcta estimación sobre los parámetros de la población. Solo se pueden describir las características de la muestra. Se pueden calcular los parámetros directamente. Se ignora la población. Se obtienen datos cualitativos.

Usted es presidente de una empresa de productos dentales y quiere conocer el promedio de ventas. Para ello pide a 100 distribuidores de sus productos seleccionados aleatoriamente, encuestar a 70, en forma aleatoria y que le entreguen el promedio. Los responsables de la distribuidora envían la información. ¿Usted recibió una muestra extraída de la población o de alguna otra distribución y con qué tamaño de muestra?. Una muestra de la población de tamaño 70. Una muestra de la población de tamaño 100. Desde la distribución de muestreo de la media de las muestras de tamaño 70, extraídas de la población. Una muestra de la distribución de los distribuidores. Una muestra de tamaño 100 de la distribución de muestreo.

Clasificar una población por su estado civil (soltero, casado, viudo o divorciado) es un ejemplo de: Variable cuantitativa discreta. Variable cuantitativa continua. Variable cualitativa nominal. Variable cualitativa jerarquizada. Variable ordinal.

Clasificar una población por su nivel de instrucción (analfabetos, nivel primario, secundario, terciario o universitario) es un ejemplo de: Variable cualitativa nominal. Variable cualitativa jerarquizada. Variable cuantitativa discreta. Variable cuantitativa continua. Variable de razón.

La altura de los brotes de una oleaginosa en un almacigo, los pesos de los deportistas, el volumen de líquido escurrido, son ejemplos de: Variable cualitativa nominal. Variable cualitativa jerarquizada. Variable cuantitativa discreta. Variable cuantitativa continua. Variable ordinal.

Número de conejos en una jaula, cantidad de obreros con título profesional en una fábrica, número de casos de cáncer en una localidad, etc. Son ejemplos de: Variable cualitativa nominal. Variable cualitativa jerarquizada. Variable cuantitativa discreta. Variable cuantitativa continua. Variable de intervalo.

¿Cuál de los siguientes NO es un parámetro poblacional?. La media de la población. La desviación estándar de la población. La moda de los datos de la población. La varianza de la población. El rango de la población.

Los valores en estudio obtenidos sobre una población reciben el nombre de: Estadísticos. Muestras. Parámetros. Datos. Variables.

Un estadístico es un valor numérico que se le asigna a: La población. Una muestra. Un parámetro. Una variable cualitativa. Un gráfico.

Un parámetro es un valor numérico que se asigna a: Una muestra. Un estadístico. La población. Un dato individual. Una frecuencia.

¿Cuáles son algunas medidas de dispersión? (Seleccione 3 correctas). La mediana. La desviación estándar. la varianza. los cuatriles. El recorrido o rango.

¿Cuáles de los siguientes valores son moda de este grupo de notas: 9, 5, 9, 6, 3, 5, 4, 6, 1, 3? (Seleccione 4 correctas). 3. 5. 6. 9. 1.

En un conjunto de datos, ¿qué puede ocurrir? (Seleccione 4 correctas). Hayan varias modas,. Que el promedio sea 0. Que no hayan datos repetidos. Que el promedio no pertenezca al conjunto de datos. Que solo haya una moda.

¿Qué parámetros miden la variación en una población? (Seleccione 2 correctas). Media. Mediana. Desviación estándar. Varianza. Moda.

¿Qué cumple la varianza? (Seleccione 4 correctas). Ser menor a cero. Ser mayor o igual a cero. Decir que tan dispersos están los datos con respecto a la media. Ser el cuadrado del desvío típico. Ser una medida de dispersión.

¿Cuáles son los pasos para obtener la varianza muestral? (Seleccione 4 correctas). Calcular la suma de todos los valores. Calcular la diferencia de cada valor y la media. Elevar al cuadrado la diferencia. Sumar las diferencias elevadas al cuadrado. Dividir el total obtenido entre n-1.

¿Cuáles son los supuestos básicos del modelo ANOVA? (Seleccione 4 correctas). Los datos fueron obtenidos de manera sesgada. Los datos fueron obtenidos de manera aleatoria. Los errores tienen varianza constante. Los errores son independientes. Los errores están normalmente distribuidos con media 0.

¿Qué probabilidad se utiliza en juegos de azar tales como naipes, dados, bolas de un bolillero?. Probabilidad Subjetiva. Probabilidad de Frecuencia Relativa o Empírica. Probabilidad Clásica. Probabilidad Condicional. Probabilidad Bayesiana.

¿A qué tipo de probabilidad hace referencia el enunciado: la probabilidad de sacar 2 cuatros al lanzar simultáneamente dos dados es 1/36?. Probabilidad Subjetiva. Probabilidad de Frecuencia Relativa o Empírica. Probabilidad Clásica. Probabilidad Condicional. Probabilidad Conjunta.

¿Cuáles son resultados mutuamente excluyentes al lanzar los dados?. Un total de 7 puntos y un número par de puntos. Un total de 5 puntos y un número par de puntos en ambos dados. Un total de 6 puntos y un número impar de puntos. Un total de 8 puntos y un número par de puntos. Un total de 10 puntos y un número par de puntos.

¿Cuáles son los conceptos que nos permiten conocer el significado de probabilidad? (Seleccione 3 correctas). Media. Experimento. Espacio muestral. Eventos. Varianza.

Si A y B son eventos dependientes, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es correcta? (Seleccione 4 correctas). P(A y B) = P(A) * P(B). P(A y B) = P(B) * P(A/B). La ocurrencia de A afecta la ocurrencia de B. La ocurrencia de B afecta la ocurrencia de A. P(A y B) = P(A) * P(B/A).

El procedimiento de selección de una muestra, ¿qué determina?. La imposibilidad de realizar estimaciones válidas. La posibilidad de realizar estimaciones válidas. El tamaño de la población. La media de la población. El tipo de gráfico a utilizar.

La población es un grupo de elementos que van a ser considerados, cuyas características son: (Seleccione 4 correctas). Tamaño de la muestra. Tamaño de la población. Desviación estándar de la población. Media de la población. Parámetro.

La muestra es una parte o porción de la población seleccionada por el estudio cuyas características son: (Seleccione 4 correctas). Tamaño de la población. Tamaño de la muestra. Media de la muestra. Desviación estándar de la muestra. Estadísticos.

¿Por qué es necesario, en muchos casos, estimar parámetros en lugar de calcularlos en base a los datos de la población? (Seleccione las dos correctas). La estimación es siempre más precisa. La población de interés puede ser de difícil o costoso acceso. La información es más precisa cuando se estima, por menor proporción de errores no muestrales. Los parámetros son más fáciles de calcular. No hay diferencia entre estimar y calcular.

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

Algunas medidas de posición son: (Seleccione 4). La media. Los Cuartiles. Los percentiles. Los deciles. La mediana.

En el conjunto de datos -1, 2, -1, -2, -1, 3, ¿la varianza es?. 10/3. 11/4. 3/10. 2/10. 11.

En el conjunto de los datos: -1, 2, 1, -2, x, el valor de x para que el promedio sea 1 es: 5. 3. 2. 9. 0.

En el conjunto de datos -1, -2, -1, -2, -1, 3, ¿la desviación típica (estándar) es?. 1,83. 2,56. 1/83. 8,13. 10,45.

Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta:. Una distribución se dice que es asimétrica si se cumple que media = mediana = moda. La media siempre es mayor que la mediana. La media siempre es mayor que la mediana. La moda siempre es única.

La moda en 2, 3, -1, 1, 2, -2, 3, 2, 1 es: 2. no tiene moda. -2. 1. 3.

Sea x el valor de un dato numérico positivo desconocido. Si se observaron los datos 1+x, -x, -1, 0, entonces uno puede afirmar que el desvío medio es: 2. (x+1)/2. x. 1. 3.

Un valor que de dispersión es: La desviación típica. La mediana. La media. El cuartil.

Un valor de posición es: La mediana. El rango. Promedio. Estadística.

En el conjunto de datos -1, 2, -1, -2, 1, 3, 1, 2, -4, ¿la frecuencia relativa del dato 1 es?. 2/9. 3/9. 5/9. 9/2.

Si se considera que -2 tiene frecuencia acumulada 10, 0 tiene frecuencia acumulada 15, 1 tiene frecuencia acumulada 20 y -1 tiene frecuencia acumulada 12, el valor de la media es: -17/20. 17/20. 2/17. 3/90. 7/2.

¿Cómo define a la frecuencia desacumulada?. Se define como frecuencia desacumulada de una clase a la diferencia entre el total de observaciones y su frecuencia acumulada. La frecuencia de una clase específica. La frecuencia relativa de una clase. El número de veces que se repite un dato.

Consiste en una serie de rectángulos, cuyo ancho es proporcional al rango de los valores que se encuentra dentro de una clase y cuya altura es proporcional al número de elementos que caen de la clase. Es definición de: Histograma. Barras. Polígono de frecuencias. Promedio.

En el conjunto de datos 1, 1, 2, 3, 1, 1, 2, 3, 5, la región circular que le corresponde al valor 1 es de: 160°. 1630°. 120°. 60°.

Para poder realizar una lectura rápida de la distribución de datos y sacar conclusiones inmediatas de la misma, lo más conveniente es utilizar: Gráficos. Barras. Tablas de Datos.

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

¿Qué es un diagrama de sectores (circulares)?. Es un diagrama dividido en tantos sectores como clase se tenga y a cada una de dichas clases le corresponde un sector cuyo tamaño es proporcional a su frecuencia. Un diagrama de barras. Torta en partes.

¿Qué es un diagrama de barras?. Es un diagrama que se efectúa en un sistema de ejes ortogonales (x,y) cuyas barras están separadas entre sí. Un histograma. Un diagrama de barras sin discontinuidades.

En el eje vertical ubicamos las frecuencias y el eje horizontal los datos de la variable que estamos analizando, de la misma forma en que se hizo el histograma. Realizado esto, graficamos cada frecuencia de clase trazando un punto sobre su punto medio en la parte superior del rectángulo y vinculamos los puntos sucesivos con una línea recta para formar una figura con muchos lados. Es la definición de: Polígono de frecuencias. Histograma. Mediana.

El polígono de frecuencia y frecuencias relativas de un diagrama donde se unen los puntos medios superiores de cada una de las barras de los histogramas y se considera nulas las frecuencias de los valores adyacentes a los extremos de distribución. Verdadero. Falso.

La curva de frecuencia acumulada recorre todos los valores del 0 al 1 en el eje y. Cuando la curva pasa por el valor de 0,25, el valor de x que corresponde al punto (x, 0,25) es: El primer cuartil. El tercer cuartil. El quinto cuartil.

En todo polígono de frecuencia y en donde sus lados han sido suavizados convenientemente, podemos sacar las siguientes conclusiones: (Seleccionar las 4 respuestas correctas). La mediana siempre es igual a la media. La mediana deja a su izquierda tantos valores como los que deja a su derecha. El polígono puede presentar un sesgo respecto al eje vertical que pasa por la moda. El valor de la abscisa correspondiente a la mayor ordenada es la Moda. La media no es el punto de equilibrio de la distribución.

Si un conjunto de datos agrupados, un intervalo de clase es [-1;3], la marca de clase que corresponde a este intervalo es: 1. 4. 0. 5.

Si se tiene 500 datos, ¿la cantidad de intervalos de clase es?. 10. 20. 15. 5.

¿Cuándo es conveniente tomar intervalos de clase?. Cuando el número de observaciones es mayor a 20. Cuando el número de observaciones es menor a 10. Nunca.

Supongamos que tenemos 7 elementos en una muestra y conocemos la media muestral = 16. ¿Cuántos grados de libertad tenemos?. 6. 3. 5. 9.

¿Cuál es la mediana de los siguientes valores: 32, 35, 37, 40, 42, 83?. 38,5. 39,5. 38,6. 3,75.

¿Cuál es la moda de este grupo de notas obtenidas luego del examen 7, 5, 8, 1, 8, 4, 5, 2, 2, 4, 2?. 2. 5. 7. 8.

¿Cuál es la moda de este grupo de notas obtenidas luego de un examen: 5, 5, 8, 8, 5, 2, 2, 8, 2,4?. Trimodal 2, 5 y 8. 3. No tiene. 9.

Una de las características del rango, la varianza y la desviación estándar es que cuanto menor sea la dispersión de los datos, mayor será el rango, la varianza y la desviación estándar?. Falso. Verdadero.

Sea R el rango o recorrido de un conjunto de datos D. Sea M un conjunto de datos obtenidos añadiendo un dato nuevo al conjunto D. Sea r el recorrido de M. Entonces uno puede afirmar que: r es > o = a R. r es < R. r no tiene relación con R. r es < o = a R.

Un espacio muestral es la unión de 5 eventos mutuamente excluyentes de dos a dos. E1, E2, E3, E4 y E5. Si P(E1) = P(E2) = 0.15, P(E3) = 0.4 y P(E4) = 2 P(PE5), afirmar que: P(E4) = 0.2 y P(E5) = 0.1. P(E4) = 0.5 y P(E5) = 0.25. P(E4) = 0.1 y P(E5) = 0.2.

La probabilidad es un número comprendido entre: 0 y 1. -1 y 1. 0 y 100. No tiene. Cualquiera.

La probabilidad de que un equipo de fútbol le gane a otro en un partido, ¿clasifica como probabilidad empírica?. Verdadero. Falso.

La probabilidad obtenida de obtener un cinco de lanzar un dado, ¿clasifica como probabilidad subjetiva?. Falso. Verdadero.

Dos eventos complementarios cumplen: Su intersección es vacía, su unión es el espacio muestral (la probabilidad es cero). Su intersección es el espacio muestral. Son siempre independientes.

En un grupo de 30 personas se distinguen 2 grupos, 20 personas hablan español, 20 personas hablan inglés y 10 hablan ambas lenguas, la cantidad de personas que hablan estrictamente una lengua es: 20. 30. 40. 10.

Suponga que se tiene un experimento con espacio muestral S. Sean A y B eventos del espacio muestral. Si A está contenido en B entonces P(A o B) es: P(B). P(A) + P(B). P(A) * P(B).

¿Cómo se calcula P(A y B)?. P(A/B) x P(B). P(A o B). P(A) - P(B). P(A) / P(B).

Se tiene 3 bolas rojas y 3 bolas blancas, la probabilidad de extraer 2 bolas rojas sin reponer la primera que se extrae es: 1/5. 2/5. 5/5. 1/4.

Suponga que se tienen eventos independientes A y B de un espacio muestral, tales que P(A) = 0,4, P(B) = 0,1, entonces P(A y B) es: 0.04. 0.1. 0.4. 0.5. 3.

Se tiene un dado y un mazo de cartas. Se lanza el dado y se extrae una carta del mazo: sacar un “5” y una carta de espadas son eventos…. No excluyentes. Excluyentes. Vacío.

Se extraen 2 cartas al azar de un mazo, sin reposición. Se busca la probabilidad de extraer dos cartas de trébol consecutivas. ¿Cómo son esos eventos?. Dependientes. Mutuamente excluyentes. Independientes. No excluyentes.

Si A y B son eventos Independientes entonces: (elegir las 4 correctas). La ocurrencia de A NO afecta la ocurrencia de B. La ocurrencia de B NO afecta la ocurrencia de A. P(A y B) = P(A)P(B). P(A/B) = P(A). La ocurrencia de A afecta la ocurrencia de B.

Si A y B son eventos Dependientes entonces vale que P(A o B) = P(A) + P(B)?. Verdadero. Falso.

Sean A y B un espacio muestral S. Suponga que A y B son eventos independientes. Calcule P(A o B) sabiendo que P(A)=0.2, P(B)=0.3. 0.44. 0.7. 0.24. 0.5.

Hay 2 urnas: A con 3 bolas negras y 5 bolas rojas; B con 2 bolas rojas y 3 bolas negras. Escogemos una urna al azar. Si extraemos una bola roja: ¿Cuál es la posibilidad de haber sido extraída de la urna A?. (1/2)(5/8) / ((1/2)(5/8) + (1/2)*(2/5)). (1/2)*(5/8). (1/2)(3/8) / ((1/2)(3/8) + (1/2)*(3/5)). (1/2)*(2/5).

Dos máquinas A y B producen 75% y 25% respectivamente del total de las piezas producidas en la fábrica. Los porcentajes de producción de piezas defectuosas de esta máquina son 3% y 4%. Al tomar una pieza al azar y ser defectuosa, ¿cuál es la posibilidad de haber sido producida por la máquina A?. 0.75 * 0.03 / (0.75 * 0.03 + 0.25 * 0.04). 0.75 * 0.03. 0.25 * 0.04. 0.25 * 0.04 / (0.75 * 0.03 + 0.25 * 0.04). 0.75 + 0.03.