Metodología de análisis de datos cuantitativos

1.1 ¿Qué escalas de medición conoce en la estadística descriptiva?. Nominal, ordinal y cuantitativa (de intervalo y de razón). ordinal y cuantitativa. cualitativa y cuantitativa.

1.1 ¿Por qué es importante en el análisis de datos cuantitativos, y en la estadística en general, el uso de gráficas?: Porque son un modo muy eficiente de mostrar resultados, las cuales permiten visualizar mejor la forma de los datos y el patrón que se da en ellos. Porque son un modo muy eficaz de mostrar resultados, las cuales permiten visualizar mejor la forma de los datos y el patrón que se da en ellos.

1.1Las escalas ordinales…. Permiten no solo clasificar sino también jerarquizar. Permiten solo clasificar. No permiten solo clasificar sino también jerarquizar.

1.1 En la escala de la razón, el valor 0 es arbitrario ¿Es Verdadero o falso?: falso. verdadero.

1.1 ¿Es correcto decir que en escala nominal vienen dados los atributos nominales que son a modo de ejemplo, nivel de ingresos nivel de estudios, grado de satisfacción, etc.?. Falso. verdadero.

1.1 ¿Cuáles son los tipos de errores que en la estadística tienen un papel preponderante?. Los errores de medida y los experimentales. Los errores de calidad y los experimentales.

1.1¿En qué tipo de escala vienen dadas la mayoría de las variables (caracteres cuantitativos), tales como edad, peso, salario, nivel de inventario, etc.?. Escalas de razón. Escalas de calidad. Escalas de cantidad.

1.1En la siguiente tabla, la media vale: No es posible calcularla con los datos proporcionados. Es posible calcularla con los datos proporcionados.

1.1 ¿Qué es una Razón?. El cociente de un número respecto de otro. En este caso se comparan dos categorías entre si. El inconsciente de un número respecto de otro. En este caso se comparan dos categorías entre si. La suma de un número respecto de otro. En este caso se comparan dos categorías entre si.

1.1Medir en el contexto de las ciencias sociales, ¿Qué significa?. Excede la cuantificación de alguna característica física propia de las ciencias naturales. Excede la cualificado de alguna característica física propia de las ciencias naturales.

1.1 Medir en el contexto de las ciencias sociales, ¿qué significa?. Medir corresponde a un proceso más complejo relacionado con diferentes niveles de medición propios de cada tipo de aspecto a considerar. Medir aspecto a considerar. Medir corresponde a un proceso más complejo relacionado con diferentes niveles de medición propios de cada tipo de cualificado.

1.1 Además de poder sumar las distancias en las escalas de intervalo existe un: Cero arbitrario. Uno arbitrario. Dos arbitrario. Cuatro arbitrario.

1.1 Seleccione la sentencia correcta que mejor completa la siguiente afirmación: El Uso de la estadística se ve limitado por...: El tipo de muestra que usa. La cantidad de muestra que usa.

1.1 Cuando luego de la clasificación surgen categorías relacionadas en orden o jerarquía entre sí, las escalas correspondientes a estas situaciones se denominan: Ordinales. Cardinales.

1.1 ¿Cuál es una medida de posición?. Mediana. Grande. Pequeño.

¿Cuál es una medida de Dispersión?. Rango. varianza. desviación estándar. coeficiente de variación. Cuantitativo.

1.1 Dada la siguiente distribución: 0-1-2- 3- 3- 4- 5, ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?: Tiene una frecuencia de 2 frecuencia. Tiene una frecuencia de 3 frecuencia. Tiene una frecuencia de 5 frecuencia.

1.1 La variable tiempo en que demoran los operarios en terminar una pieza es de tipo: Continua. Constante.

1.1 ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?. Una razón es el cociente de un numero respecto de otro. Una razón es la suma de un numero.

1.1 La desviación estándar se define. La raíz cuadrada de la varianza de dicha distribución. La raíz cuadrada de la cantidad de dicha distribución. La raíz cuadrada de dicha distribución.

1.1 En la siguiente distribución: 2-4-5-6-7-8-8-8-9, la moda es. 8. 9. 4.

1.1 La variable ‘tiempo en que demoran los operarios en terminar una pieza’ es de tipo. Continua. Estandar. Constante.

1.1 Población es. Es el conjunto de datos cuantificable pertenecientes al sistema en el estudio. Es el conjunto de datos cualificados pertenecientes al sistema en el estudio.

1.1 ¿Una muestra estará constituida por?: Por un subconjunto de la población. Por un conjunto de la población.

1.1 Las categorías exhaustivas: Comprenden todas las situaciones posibles. Comprenden algunas de las situaciones posibles. Comprenden solo las situaciones necesarias.

1.1 La escala Nominal surge de la operación Básica en ciencias: Categorías excluyentes. Exhaustivas. Sin relación entre sí. La clasificación. Calidad.

1.1 En cualquier tipo de problema o fenómeno es necesario: Agrupar elementos en categorías homogéneas, justamente lo que denominamos clasificar. Agrupar elementos y clasificar.

1.1 La suma de todas las frecuencias relativas correspondientes a los valores de una distribución es igual a. 1. 2. 4.

1.1 Cuando clasificamos a los individuos u objetos de estudio en función de alguna característica, y asignamos categorías que cumplen con las condiciones de ser mutuamente excluyentes y exhaustivas, ¿Qué utilizamos?: Utilizamos proporciones, para reflejar cuantos del total estudiado se ubican en cada una de categorías. Utilizamos proporciones. Sumamos el total estudiado y donde se ubican en cada una de categorias.

1.1 Complete la siguiente frase. Para analizar un conjunto de datos, la primera observación que se debe realizar. Se vincula con las categorías que aparecen y su importancia relativa. Se vincula con las cantidades que aparecen y su importancia relativa.

1.1 ¿Cuál es la primera observación a realizar en el análisis de un conjunto de datos?. La categoría y su importancia relativa. La calidad y su importancia relativa.

1.1 En las ciencias sociales, se consideran particularidades de cuatro escalas en el proceso de medir: TODAS LAS OPCIONES SON CORRECTAS. Así aparece.

1.1 ¿Cuál es el porcentaje de desempleados en una ciudad si el total de habitantes es de 23.179 si las personas que trabajan son 18.980?: 18,11%. 23,11%. 10,11%.

1.1 Cada uno de los elementos que forman parte de la muestra se denomina: OBSERVACION. CALIDAD. CANTIDAD.

1.1 La variable “tiempo que demoran los alumnos en realizar un parcial” es de tipo. CONTINUA. CONSTANTE. FINAL.

1.1 En las ciencias sociales en el proceso de medir se consideran particularidades de cuatro escalas, entre ellas. ORDINAL. CARDINAL.

1.1 En la siguiente distribución 2-2-5-6-7-8-8-9, la frecuencia acumulada para el valor 7 es. 5. 6. 2.

1.1 En la siguiente distribución 2-4-5-6-7-8-9- la moda es: No tiene. si tiene. Depende.

1.1 Además de poder sumar las distancias en las escalas de intervalo existe un: Cero Arbitrario. Un Arbitrario. Depende el Arbitrario.

1.1 ¿Cómo se denomina al número de veces que se repite la categoría?: Frecuencia. Constante.

1.1 En las ciencias sociales en el proceso de medir se consideran particularidades de cuatro escalas: De intervalo. De Intercambio.

1.1 Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: Con las medias de todas las muestras podemos generar una nueva distribución la que denominaremos distribución de medias muestrales. Con el total de todas las muestras podemos generar una nueva distribución la que denominaremos distribución de medias muestrales.

1.1 Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: Es habitual expresar las proporciones en términos porcentuales para facilitar su lectura e interpretación. Depende de como se expresa las proporciones en términos porcentuales para facilitar su lectura e interpretación.

1.1 Cada uno de los elementos que forman parte de la muestra se denominan: Observación. Analizar. Calificar.

1.1 ¿Qué es la media?: El parámetro de localización de la distribución. Depende de la localización de la distribución.

1.1 En la siguiente distribución 2-2-4-5-6-7-8-8-8-9, la frecuencia relativa de 8 es. 0.30. 0.20. 1. 0.5.

1.1 La distribución normal está caracterizada por dos parámetros: La media y la varianza. La media y la variable. Calidad y cantidad.

1.1 ¿Qué es la distribución de muestreo. Una distribución de la variabilidad de un estadístico, y que indica que el valor estadistico de la muestra tendra a variar respecto… al azar del muestreo aleatorio. Una proporción de la variabilidad de un estadístico, y que indica que el valor estadistico de la muestra tendra a variar respecto… al azar del muestreo aleatorio.

1.1 Las categorías exhaustivas: Deben ser mutuamente excluyentes, lo cual implica que las categorías no deben superponerse entre sí, es decir, que ningún caso figure o corresponda a más de una categoría. Deben ser calificados, lo cual implica que las categorías no deben superponerse entre sí, es decir, que ningún caso figure o corresponda a más de una categoría.

1.1 Una muestra estará constituida por: Por un Subconjunto de la población. Por un conjunto de la población.

1.1 Según Central del Límite de distribución de muestreo para las medias muéstrales es: Normal por definición. Anormal por definición.

1.1 En todo muestreo es necesario tratar de evitar los errores, a estos efectos los errores se clasifican como: Muestrales y No muestrales. Muestra y analisis.

1.1 Las escalas ordinales: Permiten no solo clasificar sino también Jerarquizar. Permiten solo clasificar. Permiten no solo calificar sino también clasificar.

1.1 La media de la siguiente distribución es: 1-1-2-2-2-2-6-4: 2,5. 2,3. 1,2. 0,2.

1.1La mediana de la siguiente distribución es: 0-0-1-1-1-2-3-3: 1. 2. 0.

1.1 ¿Cuándo se dice que una estimación es de punto?. Cuando al parámetro se le asigna un valor único. Cuando al parámetro se le asigna un valor variado.

1.1 ¿Cuándo se dan las estimaciones por intervalos?. Cuando al parámetro le asignamos un valor dentro de un intervalo. Cuando damos un valor dentro de un intervalo.

1.1 En relación a la distribución normal, indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta. La distribución de las medias muestrales para N grande es normal. La distribución de las medias muestrales para N grande es anormal.

1.1 La distribución normal es de amplia difusión debido a una serie de razones, entre ellas se pueden mencionar: (ójo, todas son correctas, elegir la que corresponda si pide una sola opción). Se aproximan la mayoría de los fenómenos de la naturaleza (físicos, químicos y biológicos). Es la base de la inferencia estadística paramétrica. Otras distribuciones, bajo ciertas circunstancias, se pueden aproximar a la normal (sacada de otro preg como rta correcta). Es la referencia para definir otras distribuciones con gran número de aplicaciones prácticas como la Chi cuadrada, t de Student y F de Fisher.

1.1 La distribución normal es de amplia difusión debido a una serie de razones, entre ellas se pueden mencionar: (ójo, todas son correctas, elegir la que corresponda si pide una sola opción). Se aproximan la mayoría de los fenómenos de la naturaleza (físicos, químicos y biológicos). Es la base de la inferencia estadística paramétrica. Otras distribuciones, bajo ciertas circunstancias, se pueden aproximar a la normal (sacada de otro preg como rta correcta). Es la referencia para definir otras distribuciones con gran número de aplicaciones prácticas como la Chi cuadrada, t de Student y F de Fisher.

1.1 Para calcular las aéreas bajo la curva de función de densidad normal, se requiere: Integrar la ecuación anterior. Integrar la ecuación posterior.

1.1 En relación a las escalas ordinales se puede afirmar que: TODAS LAS OPCIONES SON CORRECTAS. Esta no. Esta tampoco es la rts correcta. ¿Estas perdido?.

1.1 ¿Cuál de los siguientes casos los datos están expresados en una categoría ordinal?. Primario incompleto, primario completo, secundario incompleto, secundario completo. Primario completo y secundario completo. Primario incompleto y secundario incompleto.

1.1 Calcule la frecuencia acumulada de 7 según: 2 2 4 5 6 7 8 8 8 9. Es el lugar que ocupa el 7, o sea la posición #6. Es el lugar que ocupa el 7, o sea la posición #7. 5. 3.

1.1 Las categorías que surgen de clasificar: POSEEN NOMBRES ARBITRARIOS, Y TALES NOMBRES NO IMPLICAN NINGUN TIPO DE RELACIONES ENTRE SI. POSEEN NOMBRES QUE NO IMPLICAN NINGUN TIPO DE RELACIONES ENTRE SI.

1.1 ¿Cuál es una de las características de la forma de la distribución normal?. ES UNA CAMPANA SIMETRICA CON RESPECTO A SU EJE DE SIMETRIA. ES UNA CAMPANA ASIMETRICA CON RESPECTO A SU EJE DE ASIMETRIA.

1.1 Cuando luego de la clasificación surgen categorías relacionadas en orden o jerarquía entre sí, las escalas correspondientes a estas situaciones se denominan: Ordinales. Cardinales. Orientales.

1.1 Cuando clasificamos a los individuos u objetos de estudio en función de alguna característica, y asignamos categorías que cumplen con las condiciones de ser … excluyentes y exhaustivas, ¿Qué utilizamos?. UTILIZAMOS PROPORCIONES PARA REFLEJAR CUANTOS DEL TOTAL ESTUDIADO SE UBICAN EN CADA UNA DE LAS CATEGORIAS. UTILIZAMOS SUMAS PARA REFLEJAR CUANTOS DEL TOTAL ESTUDIADO SE UBICAN EN CADA UNA DE LAS CATEGORIAS.

1.1 ¿Cuál es el porcentaje de trabajadores en una ciudad si el total de habitantes es de 23179 y las personas que trabajan son 18980?. 81.88%. 80.88%. 50.88%.

1.1 ¿Cuál es el porcentaje de desempleados en una ciudad si el total de habitantes es de 23179 y el de las personas que trabajan son 18980?. 18.12%. 10.12%. 5.12%. 70.12%.

1.1 ¿Cuál es uno de los supuestos que deben aceptarse para comparar dos muestras distintas?. Ambas varianzas conocidas. Algunas varianzas conocidas.

1.1 Cuando se pueden cuantificar la medida de la distancia entre dos elementos en la característica considerada, se trabaja con: Con escalas de intervalos. Con escalas de intercambiadas. Con escalas de Constantes.

1.1 Cual es una medida de posición: La mediana. La grande. La pequeña.

1.1 En la siguiente distribución: 2-2-4-5-6-7-8-8-8-9, la frecuencia relativa de 2 es: 0.20. 0.2. 0,34. 1.

1.1 La variable “tiempo en que demoran los operarios en terminar una pieza “es de tipo: Continua. Constante. Intervalo.

1.1 ¿Qué es una razón?. EL COCIENTE DE UN NUMERO RESPECTO DE OTRO. EN ESTE CASO, SE COMPARAN DOS CATEGORIAS ENTRE SI. EL DIVICIÓN DE UN NUMERO RESPECTO DE OTRO. EN ESTE CASO, SE COMPARAN DOS CATEGORIAS ENTRE SI.

1.1 En la escala nominal: ¿Qué significa que las categorías sean mutuamente excluyentes?. Ningún individuo corresponde a más de una categoría. todos corresponde a más de una categoría.

1.1 ¿Que Propiedad usan las escalas ordinales?: Prioridad Ordinal. Prioridad en Calidad.

1.1 Las categorías mutuamente excluyentes implican: QUE LAS CATEGORIAS NO DEBEN SUPERPONERSE ENTRE SI, ES DECIR QUE NINGUN CASO FIGURE O CORRESPONDA A MAS DE UNA CATEGORIA. QUE LAS CATEGORIAS DEBEN SUPERPONERSE ENTRE SI, ES DECIR QUE NINGUN CASO FIGURE O CORRESPONDA A MAS DE UNA CATEGORIA.

1.1 ¿Cuáles de los siguientes son utilizados para la medición de datos?(4 respuestas correctas). Escala De intervalos. Escala de la razón. Escala Nominal. Escala Ordinal. Escala Oficial.

1.1 Selecciona la sentencia correcta que mejor completa la siguiente afirmación: “losdiferentestiposde escalas usanciertaspropiedadesdelos sistemas numéricos para generar un tipo de medidas que.”: Reflejen ciertas propiedades de la dimensión que se pretende reflejar con esa medida. No reflejen ciertas propiedades de la dimensión que se pretende reflejar con esa medida. Solo Reflejan ciertas propiedades.

1.1 *Seleccione la sentencia correcta que mejor define que es un “elemento” para la estadística: Cada uno de los componentes de la población. Solo los componentes importantes de la población.

1.1 ¿Cuál es la diferencia de la escala nominal con respecto a ordinal?. La escala ordinal permite una jerarquización de las categorías. La escala nominal permite una jerarquización de las categorías.

1.1 ¿Cuál es la diferencia de la escala de la razón y la escala de intervalo?. El valor 0 en la escala de intervalo es arbitrario, en la escala de la razón no. El valor 1 en la escala de intervalo es arbitrario, en la escala de la razón no.

1.1 ¿Cuál es la diferencia entre la escala ordinal y la escala de intervalo?. En la escala de intervalos se puede cuantificar la distancia entre 2 elementos de la característica observada. En la escala ordinal se puede cuantificar la distancia entre 2 elementos de la característica observada.

1.1 Las observaciones de un carácter vienen dadas en escala ordinal cuando: Se pueden clasificar en varias categorías excluyentes entre sí, entre las cuales se puede establecer alguna condición de orden pero resulta imposible poder operar matemáticamente. Se pueden clasificar entre las cuales se puede establecer alguna condición.

1.1 La Municipalidad nos contrata para realizar un relevamiento y análisis de datos respecto a la situación de datos antropométricos (peso, altura), trabajo y estudio de las personas que habitan un barrio de nuestra ciudad a efectos de obtener conclusiones relacionadas y proponer medidas a adoptar para mejorar la situación social existente. Asumimos esa responsabilidad y diseñamos una encuesta para revelar los datos. Si empleamos variables cualitativas ¿resultará posible realizar cálculos numéricos en función de los números que adopte dicha variable cuando se realice la encuesta?. Resultará imposible realizar cálculos numéricos. Resultará posible realizar cálculos numéricos.

1.1 La Municipalidad nos contrata para realizar un relevamiento y análisis de datos respecto a la situación de datos antropométricos (peso, altura), trabajo y estudio de las personas que habitan un barrio de nuestra ciudad a efectos de obtener conclusiones relacionadas y proponer medidas a adoptar para mejorar la situación social existente. Asumimos esa responsabilidad y debemos primeramente diseñar una encuesta para relevar los datos necesarios. Cuando diseñemos dicha encuesta para poder recopilar los datos en forma ¿De qué tipo deberán ser las variables que vamos a utilizar para determinar más claramente la situación de trabajo?. Una variable del tipo nominal. Una variable del tipo anormal. Una variable del tipo cuantificable.

1.1 El gobierno de la ciudad nos ha contratado para determinar qué proporción de la población de jóvenes entre 10 y 18 (de una parte de la ciudad), prefiere mayoritariamente un deporte con el objeto de construir canchas para el desarrollo de ese deporte. Para encarar esta actividad realizamos distintas encuestas y recopilamos datos con el objeto de poder realizar un estudio estadístico. ¿Cuáles serían los principales fundamentos que nos han llevado a elegir realizar un estudio del tipo estadístico en una situación como la que está planteada? Seleccione las 4 opciones correctas. Porque nos permitirá obtener conclusiones de interés relacionadas. Porque nos permitirá realizar estimaciones. Porque nos permitirá realizar distinto tipo de análisis muestrales. Porque nos permite realizar comparaciones de datos muestrales. Porque nos permite realizar restar de datos muestrales.

1.1 El gobierno de la ciudad nos ha contratado para determinar qué proporción de la población de jóvenes entre 10 y 18 (de una parte de la ciudad), prefiere mayoritariamente un deporte con el objeto de construir canchas para el desarrollo de ese deporte. Para ello realizamos distintas encuestas y recopilamos datos con el objeto de poder aplicar la estadística inferencial. ¿Cuáles serían los principales fundamentos que nos han llevado a elegir este tipo de estadística en particular? Seleccione las 4 opciones correctas: Porque nos permitirá realizar predicciones para toda la población. Porque trabaja sobre la base de datos muestrales concretos. Porque nos permitirá extrapolar datos para realizar pronósticos. Porque nos permitirá realizar conclusiones para toda la población. Porque nos permitirá realizar clasificaciones para toda la población.

1.2 Cuando hablamos de escalas de medición. Las observaciones de un carácter vienen dadas en escala de intervalos cuando…. Existe una unidad de medida que nos permite cuantificar la distancia existente entre dos observaciones, pero el cero es arbitrario. Existe una cantidad de medida que nos permite cuantificar la distancia existente entre dos observaciones, pero el cero es arbitrario.

1.2 Dado que observamos 20 elementos de la categoría A, 30 de la categoría B y 10 de la categoría C. ¿Cuál es la frecuencia absoluta de B?: 30. 34. 20. 10.

1.2 Dado que observamos 20 elementos de la categoría A, 30 de la categoría B y 10 de la categoría C. ¿Cuál es la frecuencia relativa de B?: 0.5. 1. 2. 0,6.

1.2 ¿Cuál es la diferencia entre la frecuencia absoluta y la frecuencia relativa?. La frecuencia relativa es una proporción y la frecuencia absoluta muestra el conteo observado. La frecuencia absoluta es una proporción y la frecuencia relativa muestra el conteo observado.

1.2 ¿Cuál de las siguientes variables no posee un nivel de medición nominal?. ESTUDIOS REALIZADOS. ESTUDIOS NO REALIZADOS. ESTUDIOS MEDICOS.

1.2 ¿A qué se denomina marca de Clase?: Al valor central del intervalo. Al valor central del entorno. Al valor de medida.

1.2 ¿Cuál de las siguientes variables no posee un nivel de medición normal?. País de nacimiento. Provincia de nacimiento.

1.2 Para el concepto fortaleza de las relaciones bilaterales muy fuertes es: Una categoría (revisar). zona. esta no.

1.2 Si quisiera saber el promedio de la cantidad de libros que se extraen de una biblioteca por mes, voy a trabajar con una variable que tiene un nivel de medición: MÉTRICO DISCRETO. MÉTRICO INDISCRETO. MÉTRICO CONSTANTE.

1.2 En una provincia de determinado país tiene una población de 10 hombres y 12 mujeres. ¿Cuál es la razón de masculinidad?. 0,8333. 0,99. 1. 0,555.

1.2 ¿Qué es conveniente utilizar cuando los grupos tienen distintos tamaños, para hacer las comparaciones entre los grupos y hacernos una idea clara de las diferencias?: Es conveniente estandarizar las distribuciones por tamaño, utilizando las proporciones o los porcentajes. Es inconveniente estandarizar las distribuciones por tamaño, utilizando las proporciones o los porcentajes.

1.2 Seleccione la sentencia correctaque mejordefina que es una“marcade clase para un intervalo abierto…”: El valor que, a juicio del que realiza la investigación, mejor representa el intervalo. El valor que mejor representa el intervalo.

1.3 Seleccione la sentencia correcta que mejor completa la siguiente afirmación: “La selección de los indicadores descriptivos que pueden aplicarse está limitado por…”: El nivel de medición de la variable. El nivel de medición constante. El nivel de medición medible.

1.3 Dada la siguiente muestra: (10,15,20,12,10,13,10,30,20,10) ¿Cuál es el primer cuartil?: 10. 11. 13. 4.

1.3 *¿Cuál de las siguientes definiciones precisa más acertadamente que es la desviación estándar?: Es la medida de dispersión más común, que indica qué tan dispersos están los datos con respecto a la media. Es la medida común, que indica los datos con respecto a la media.

1.3 ¿Cuáles son las medidas de tendencia central y de posición? Señale las 4(cuatro) Opciones correctas: La media aritmética. La mediana. La moda. Los percentiles. La calidad.

1.3 * ¿Cuál de todas estas sentencias describe más acertadamente el valor estadístico que posee la media aritmética?: Es el valor estadístico de tendencia central más utilizado y su confiabilidad depende de la forma de su distribución. Es el valor medio de tendencia central más utilizado y su confiabilidad depende de la forma de su distribución.

1.3 Supongamos que un suceso ocurre siempre. ¿Cómo se le llama a ese suceso?: Suceso Seguro. Suceso inseguro.

1.3 ¿Qué propiedades y características posee la varianza? Señale las 4 opciones correctas: Si todos los valores de variable se multiplican por un número, la varianza queda multiplicada por el cuadrado de dicho número. Es una característica numérica que proporciona una idea de la dispersión. Se mantiene inalterable ante un cambio de origen. Nunca Puede ser negativa. Puede ser alterado ante un cambio de origen.

1.3 Elija cuál de las siguientes opciones, es una ventaja de utilizar la mediana en lugar de la media. Hay una sola respuesta correcta: La mediana no está influida sobre valores extremos de la muestra. La mediana está influida sobre valores extremos de la muestra.

1.3 Dado el siguiente conjunto de datos, elija las 4 opciones correctas: (10,23,13,23,12,42,34,20,12,32,42): Media=23.90 y mediana=23. Mediana=23 y Desviación estándar=11.97. Desviación estándar=11.97 y Media=23.90. CV=0.501 y mediana=23. Media=20.90 y mediana=24. Primer cuartil =12.5 y desviación estándar 11.97.

1.3 Dada la siguiente muestra: (10,15,20,12,10,13,10,30,20,10) ¿Cuál es la mediana?: 12,5. 11,2. 10. 15.

1.3 Dada la siguiente muestra: (10,15,20,12,10,13,10,30,20,10) ¿Cuál es la moda?: 10. 9. 12. 13.

1.3 Dada la siguiente muestra: (10,15,20,12,10,13,10,30,20,10) ¿Cuál es el primer cuartil?: 10. 11. 12. 15.

1.3 Dada la siguiente muestra: (10,15,20,12,10,13,10,30,20,10) ¿Cuál es la desviación estándar?: 6,56. 7. 4. 5.

1.3 Dada la siguiente muestra: (10,15,20,12,10,13,10,30,20,10) ¿Cuál es el coeficiente de variación?: 0,4377. 0,44. 0,5.

1.3 ¿Cuáles de las siguientes definiciones precisa más acertadamente que es la media aritmética?. La suma de todos los valores observados de la distribución, dividida por el número total de observaciones. La resta de todos los valores observados de la distribución, dividida por el número total de observaciones.

1.3 ¿Cuál es el principal inconveniente que posee el empleo de la media aritmética?: La influencia que ejercen los valores extremos de la distribución sobre ella. La influencia que ejercen los resultados de la distribución sobre ella.

1.3 El recorrido de una variable: El recorrido o rango indica la diferencia entre el máximo valor y el mínimo valor de una distribución, por ello su interpretación requiere que pueda interpretar entre los diferentes valores de variables por lo tanto métricas. El recorrido es la diferencia entre el máximo valor y el mínimo.

1.3 Si el modo de la variable estado civil es casado el modo o moda indica cual es la categoría de respuestas que tienen mayor frecuencia. Señale el correcto: Simplemente se multiplican las proporciones por 100 (revisar). Simplemente se multiplican las proporciones por 80.

1.3 La mediana de la siguiente distribución 2-2-2-2-6-4-1-1-1 es: REVISAR. 2 (se define como mediana de una distribución al valor que ocupa el punto medio de una distribución). 3 (se define como mediana de una distribución al valor que ocupa el punto medio de una distribución). 4 (se define como mediana de una distribución al valor que ocupa el punto medio de una distribución).

1.3 Si la mediana de la variable edad, para una muestra de 500 casos es de 27 años, entonces puede afirmarse que: La mediana indica el valor que supera a lo sumo a la mitad de la serie ordenada de datos, o es superada a lo sumo por la mitad de los datos de la serie ordenada. La mediana es el valor que supera a lo sumo a la mitad de la serie ordenada de datos.

1.3 En la lectura de las tablas de frecuencias. ¿Para qué se utilizan las proporciones o los porcentajes?: Para poder hacer las comparaciones cuando los grupos tienen distinto tamaño y poder hacernos una idea clara de las diferencias existentes entre los mismos. Para poder hacer las comparaciones cuando los grupos se suman.

1.3 En las ciencias se enfrenta el problema de que los fenómenos son multicausales y existe una diversidad de aspectos de los cuales solo se tiene un control relativo. Frente a esta problemática resulta útil emplear un método que permita lidiar con datos con cierta dosis de incertidumbre. Consecuentemente la estadística es un instrumento muy valioso. Seleccione las 2 correctas: Organizar la información obtenida. Tomar decisiones acerca de ellas. Clasificar la información obtenida.

1.3 Nos encontramos trabajando para una escuela donde se nos pide analizar el desempeño de los alumnos. En particular el director desea ver el desempeño de los alumnos de 3er año en la materia Geografía. Las notas obtenidas por los alumnos en primer trimestre son las siguientes: 8,6,8 7,6,3, 8,4,1 3,6,4 6,9,4 2,3. Hemos decidido dividir la muestra en cuartiles para realizar un análisis mas detallado ¿Cuál será el valor del primer cuartil?. El valor del primer cuartil será igual a 3. El valor del primer cuartil será igual a 7. El valor del primer cuartil será igual a 2.

1.3 El gobierno de la ciudad nos ha contratado para determinar qué proporción de la población de jóvenes entre 10 y 18 (de una parte de la ciudad), prefiere mayoritariamente un deporte con el objeto de construir canchas para el desarrollo de esa práctica. Para encarar esta actividad realizamos distintas encuestas y recopilamos datos con el objeto de poder realizar un estudio estadístico. Según dicha recopilación de datos, se ha establecido que en el año 2018 la gente que prefiere el rugby son 350, los que prefieren el fútbol son 550, los que prefieren otros deportes 650 y los que no les gusta ningún deporte 240. ¿Cuál será la parte proporcional correspondiente a esas preferencias que se distribuye entre las categorías descriptas?: Rugby = 0,19; Futbol = 0,30; Otros deportes = 0,36; y Ningún deporte = 0,13. Rugby = 1; Futbol = 0,30; Otros deportes = 3,36; y Ningún deporte = 0,13. Rugby = 0,20; Futbol = 0,30; Otros deportes = 0,50; y Ningún deporte = 0,13.

1.3 Nos encontramos trabajando para una escuela donde se nos pide analizar el desempeño de los alumnos. En particular el director desea ver el desempeño de los alumnos de 3er año en la materia de Geografía. Las notas obtenidas por los alumnos en el primer trimestre son las siguientes: 8,6,8,7,6,3,8,4,1,3,6,4,6,9,4,2,3. ¿Cuál será la media aritmética?. El valor que surge de obtener el promedio (en forma simplificada); Media Aritmética = 5,17. El valor que surge de obtener el promedio (en forma simplificada); Media Aritmética = 6,17. El valor que surge de obtener el promedio (en forma simplificada); Media Aritmética = 7.

1.3 Nos encontramos trabajando para una escuela donde se nos pide analizar el desempeño de los alumnos. En particular el director desea ver el desempeño de los alumnos de 3er año en la materia de Geografía. Las notas obtenidas por los alumnos en el primer trimestre son las siguientes: 8,6,8,7,6,3,8,4,1,3,6,4,6,9,4,2,3. ¿Cuál será la Moda?. El valor que se repite más veces; Mo = 6. El valor que se repite más veces; Mo = 3. El valor que se repite más veces; Mo = 4.

1.3 Nos encontramos trabajando para una escuela donde se nos pide analizar el desempeño de los alumnos. En particular el director desea ver el desempeño de los alumnos de 3er año en la materia de Geografía. Las notas obtenidas por los alumnos en el primer trimestre son las siguientes: 8,6,8,7,6,3,8,4,1,3,6,4,6,9,4,2,3. ¿Cuál será la Mediana?. Es el valor que está en el Medio; Mediana = 6. Es el valor que está en el Medio; Mediana = 7. Es el valor que está en el Medio; Mediana = 5. Es el valor que está en el Medio; Mediana = 4.

1.3 Nos encontramos trabajando para una escuela donde se nos pide analizar el desempeño de los alumnos. En particular el director desea ver el desempeño de los alumnos de 3er año en la materia de Geografía. Las notas obtenidas por los alumnos en el primer trimestre son las siguientes: 8,6,8,7,6,3,8,4,1,3,6,4,6,9,4,2,3. Hemos calculado distintas medidas de tendencia central tales como la Mediana, Moda y Media Aritmética. ¿Por qué se considera importante realizar en un estudio estadístico el cálculo de las medidas de tendencia central?: Ubican e identifican el punto alrededor del cual se centran los datos. Ubican e clasificar el punto alrededor del cual se centran los datos.

1.3 El gobierno de a ciudad nos contrató para determinar qué porción de la población de jóvenes entre 10 y 19 años (de una parte de la ciudad), prefiere mayoritariamente un deporte con el objeto de construir canchas para el desarrollo de esos deportes. Para ello realizamos distintas encuestas y recopilamos daos con el objeto de poder aplicar Estadística inferencial. En función del objetivo del estudio que nos han encomendado, nuestro jefe nos sugiere que apliquemos proporciones ¿Qué condiciones deberán cumplir las categorías que han sido definidas para poder establecer luego proporciones en forma adecuada? Seleccione las 2 opc correctas. Ser mutuamente excluyentes. Ser categorías tipo exhaustivas. Ser categorías calificables.

1.4 ¿Qué características puede mencionar respecto a la relación existente entre la media aritmética, la mediana y la moda? señale las 4 correctas: Cada uno tiene su significado y se relaciona con aspectos diferentes de la distribución. En las distribuciones normales, coinciden exactamente los tres promedios. Si la distribución es acampanada y asimétrica, la mediana está situada entre la moda y la media aritmética. Constituyen las medidas de tendencia central más utilizadas. En las distribuciones clasificadas por calidad.

1.4 En las ciencias sociales en el proceso de medir se consideran particularidades de cuatro escalas entre ellas: Ordinal. Cardinal.

2.1 *Al realizar un experimento de Probabilidad ¿Cada subconjunto del espacio muestral es un suceso y puede ser elemental o compuesto?: verdadero. falso.

2.1 ¿Qué es un suceso elemental?: Cada uno de los posibles resultados de un experimento aleatorio. Cada uno de los resultados de un experimento definido.

2.1 Si un evento tiene probabilidad 1, decimos que es: Un evento cierto. Un evento definido.

2.1 Si un evento tiene probabilidad 0, decimos que es: Un evento imposible. Un evento improbable.

2.1 ¿Cuál de los siguientes eventos son mutuamente excluyentes?: Haber nacido en Córdoba y en Mendoza. Haber nacido en Buenos Aires y en Mendoza.

2.1 ¿Cuál es la definición de probabilidad?: Es una medida numérica de que cierto evento ocurra. Es un numéro probable que cierto evento ocurra.

2.1 Las probabilidades tienen varios axiomas de importancias, dos de ellos son: seleccione 2 respuestas correctas: La suma de las probabilidades de todoslos eventos posibles es 1. La probabilidad de un evento entre 0 y 1. La suma de las probabilidades de todoslos eventos posibles es 0. La probabilidad de un evento entre 1 y 1.

2.1 ¿Cuál de las siguientes definiciones precisa más acertadamente que son los “experimentos aleatorios” ?: Los experimentos en los cuales resulta imposible predecir cuál va a ser el resultado”. Los resulta en los cuales los experimentos son imposible predecir cuál va a ser el resultado”.

2.1 ¿Qué definición se observa más acertada como para explicar sintéticamente que es un espacio muestral?: El conjunto de todos los posibles resultados del experimento. El conjunto de algunos los posibles resultados del experimento.

2.1 Dado un experimento, los siguientes eventos posibles y sus probabilidades. A =0.5, B=0.3 y C=0.15. ¿Cuál es el error?. La suma de todos los eventos posibles es distinto de 1. La suma de todos los eventos posibles es distinto de 0.

2.1 Una empresa nos contrata para realizar un realizar un relevamiento sobre características de su personal. Para ellos nos dice que nos concentremos en el área administrativa para ver cuantos de ellos fuma y poder realizar modificaciones estructurales de manera de poder construir espacios abiertos para fumadores. La planta administrativa se compone de 100 hombres y 100 mujeres. De ese total determinamos que solo son fumadores 40 hombres y 35 mujeres. El jefe del departamento Administración de Personal nos informa que debe transferir a una empleada femenina a otra sucursal, pero por lineamientos de la superioridad debe ser “no fumadora”. Los cálculos que efectuamos nos muestra que la probabilidad que la mujer seleccionada sea fumadora es 0,17. Como ya ha elegido una empleada pero no le han preguntado si fuma o no, el jefe nos pregunta ¿tiene la candidata elegida una alta – baja – relativa – media – muy alta probabilidad de ser fumadora?. La empleada elegida tiene una baja probabilidad (0,17). La empleada elegida tiene una baja probabilidad (0,0). La empleada elegida tiene una baja probabilidad (0,20).

2.2 La Municipalidad nos contrata para realizar un relevamiento y análisis de datos respecto a la situación de datos antropométricos (peso, altura), trabajo y estudio de las personas que habitan un barrio de nuestra ciudad a efectos de obtener conclusiones relacionadas y proponer medidas a adoptar para mejorar la situación social existente. Cuando asumimos esa responsabilidad diseñamos una encuesta para revelar los datos. Si empleamos variables cualitativas tendremos que tener en cuenta que cada categoría que se defina deberá ser exhaustiva. ¿Qué significa estadísticamente para este caso concreto que cada categoría deba ser exhaustiva?. Que cada individuo encuestado, objeto o medición pueda clasificarse en alguna de las categorías. Que cada individuo pueda clasificarse en alguna de las categorías.

2.2 La Municipalidad nos contrata para realizar un relevamiento y análisis de datos respecto a la situación de datos antropométricos (peso, altura), trabajo y estudio de las personas que habitan un barrio de nuestra ciudad a efectos de obtener conclusiones relacionadas y proponer medidas a adoptar para mejorar la situación social existente. Cuando asumimos esa responsabilidad diseñamos una encuesta para revelar los datos. Si empleamos variables cualitativas tendremos que tener en cuenta que cada categoría que se defina debe ser mutuamente excluyente. ¿Qué significa estadísticamente para este caso concreto que cada categoría deba ser mutuamente excluyente?: Que ningún individuo corresponda a más de una categoría. Que todos los individuo corresponda a más de una categoría. Que algunos de los individuos corresponda a más de una categoría.

2.2 Dos eventos son mutuamente excluyentes cuando: …. LA OCURRENCIA DE UNO DE ELLOS IMPLICA LA NO OCURRENCIA DEL OTRO. LA OCURRENCIA DE TODOS ELLOS IMPLICA LA NO OCURRENCIA DEL OTRO.

2.2 Dada los siguientes eventos A y B, y sus probabilidades, dichos eventos son no excluyentes e independientes. Elegir las 4 respuestas correctas. P(A B)=0.15. P(A/B)=0.3. P(A U B)=0.65. P(B/A)=0.5. P(B/A)=1. P(A U B)=0.80.

2.2 Dado dos eventos, que son excluyentes entre sí, tenemos P(A)=0,5, P (B)=0,3 y la ¿Cuál es la posibilidad que suceda A que suceda B? =. 0,8. 1. 0,9.

2.2 Dado dos eventos, que no son excluyentes entre sí, tenemos que P(A) =0.5, P(B) =0.3 y la P (AnB)=0.2. ¿Cuál es la probabilidad que suceda A o que suceda B?: 0.6. 7. 0,8. 0,2.

2.2 Dado dos eventos, A y B. La probabilidad de B+0,5 y la probabilidad de A y B es 0,3. Cuál es la probabilidad que suceda A dado que ya sucedió B?: 0,6. 0,68. 0,9. 1.

2.2 Dado dos eventos, A y B. La probabilidad de B=0,5 y la probabilidad de A y B es de 0.3 ¿Cuál es la probabilidad que suceda A dado que ya sucedió B?: 0,6. 0,5. 0,2. 0,7.

2.2 Dado dos eventos, A y B. La probabilidad de B=0,8 y la probabilidad de A y B es de 0.4 ¿Cuál es la probabilidad que suceda A dado que ya sucedió B?: 0.5. 0,6. 0,2. 0,7.

2.2 Dado dos eventos, A y B, los cuales no son mutuamente excluyentes. La P(AUB)=P(A)+P(B), ¿Es verdadero o falso?: Falso. verdaero.

2.2 Dados 2 eventos, que son excluyentes entre sí, tenemos que P(A)=0.5 y P(B)=0.3 ¿Cuál es la probabilidad que suceda A o que suceda B?: 0.80(La probabilidad que P(AUB)= P(A)+P(B), ya que dichos eventos no tienen nada en común.Gráficamente.). 0.90(La probabilidad que P(AUB)= P(A)+P(B), ya que dichos eventos no tienen nada en común.Gráficamente.).

2.2 Dado dos eventos, A y B, mutuamente excluyente, entonces: P(A/B)=0. P(A/B)=1. P(A/B)=0,5.

2.2 Dado dos eventos independientes y no excluyentes entre sí, A y B. La P(A)=0.4 y la P(B)=0.2 ¿Cuál es la probabilidad de ocurrencia de A y B?: 0.08. 0,90. 1.

2.3 Teniendo en cuenta lo visto en Correlación lineal, El grado de asociación existente entre dos variables puede medirse mediante las técnicas de correlación. verdadero. falso.

2.3 ¿Cuál es la diferencia entre variable aleatoria discreta y una continua?. Las variables continuas presentan infinitos valores en un intervalo, las variables discretas presentan un número finito y numerado. Las variables discontinuas presentan infinitos valores en un intervalo, las variables discretas presentan un número finito y numerado.

2.3* ¿Una función que asocia a cada suceso elemental un número perfectamente definido es una?. Variable aleatoria. Variable definida. Variable calificado.

2.3 ¿Cuál es la definición de una variable aleatoria?. Es un resultado numérico de un experimento aleatorio. Es la probabilidad de un experimento aleatorio.

2.3 Dentro de una investigación, las variables pueden presentarse bajo alguna de estas modalidades: Señale las 3 opciones correctas: Dependientes, de respuesta o de salida. Independientes, de entrada, o tratamiento o estimulo. Organísmicas o de control. clasificación.

2.3 La distribución de probabilidad es: La consideración conjunta de los valores posibles que puede asumir la variable aleatoria y su probabilidad. (Por ej. un dado y cada número tiene una probabilidad de 1/6 de ser elegido). La consideración conjunta de los valores y su probabilidad. (Por ej. un dado y cada número tiene una probabilidad de 1/6 de ser elegido).

2.3 Seleccione entre las siguientes opciones la que a su juicio completa más acertadamente la siguiente definición: “Dos variables son independientes, si y solo si…”. La frecuencia relativa conjunta es igual al producto de las frecuencias relativas marginales. Las frecuencias relativas marginales es igual al producto de las frecuencia relativa conjunta.

2.3 Las distribuciones de probabilidad para las variables aleatorias pueden derivarse en forma gráfica utilizando la teoría de probabilidad: Falso. verdadero.

2.3 De los siguientes casos ¿Cuáles son variables aleatorias continuas? Seleccione 4. Litros de agua que tiene el cuerpo de una persona. Altura de una persona. Peso de una persona. Litros de sangre que tiene una persona. cantidad y calidad.

2.3 Elija los tres ejemplos correctos de variables aleatorias discretas, seleccione 3: Cantidad de gente en una fila de supermercado. Cantidad de botellas de agua en una caja. Cantidad de llamados en un call center. Calidad de botellas de agua en una caja.

2.3 La municipalidad nos contrata para realizar un relevamiento y análisis de datos respecto a la situación de datos antropométricos (peso, altura), trabajo y estudio de las personas que habitan un barrio de nuestra cuidad a efectos de obtener conclusiones relacionadas y proponer medidas a adoptar para mejorar una determinada situación existente. Ahora bien, cuando asumimos esa responsabilidad debemos primeramente diseñar una encuesta para relevar los datos. ¿Qué tendré que definir al diseñar dicha encuesta para poder recopilar los datos en forma correcta, facilitando su posterior análisis?. Definir y establecer las variables de trabajo. Definir y establecer las calidades de trabajo.

3- Dado que P(A/B)=0.6 y P(B)=0.3, entonces ¿Cuál es la P(A n B)?. 0,18. 0,80. 0,90.

3- Considere la siguiente tabla…. El 15% DE LOS HOGARES RECIBE 400 O MÁS, PERO MENOS DE 800. El 35% DE LOS HOGARES RECIBE 400 O MÁS, PERO MENOS DE 800. El 10% DE LOS HOGARES RECIBE 400 O MÁS, PERO MENOS DE 800.

3-Una empresa va a instalar una planta de producción de papel en una pequeña localidad del interior del país. Su director ha decidido fijar un salario promedio para los puestos de baja calificación un %15 por encima de la media existente en la provincia a efectos de atraer a personas con experiencia. Nos contratan para hacer un estudio y estimar cual es el salario promedio de la zona para este tipo de calificación. Para ello tomamos una muestra representativa a efectos de tener una idea respecto al dato buscado. Se obtiene los siguientes salarios: $10.000 $11.000 $11.500 $9.800 $15.000 $10.000 $11.000 $9.500 $12.000 $13.000… que totalizan 100 sueldos recolectados de distintos establecimientos fabriles de la provincia que importan la suma total de 1.520.000. Conocemos el valor de la Media, a = 95%, a = 20 y z = 1.96 ¿Cuáles serán los pasos para poder realizar una estimación intervalar y determinar el sueldo promedio de la provincia analizada? Seleccione las 4 opc correctas. Se verifica si el IC contiene a la Media Aritmética. Se efectúan los cálculos derivados correspondientes. Se construye el Intervalo de Confianza (IC). Se establecen los datos iniciales de trabajo. Se restablecen los datos iniciales de trabajo.

3.1 Se puede afirmar que: EN LA DISTRIBUCIÓN NORMAL, LA PROBABILIDAD DE QUE LA VARIABLE ASUMA UN VALOR PUNTUAL ES CERO. EN LA DISTRIBUCIÓN NORMAL, LA PROBABILIDAD DE QUE LA VARIABLE ASUMA UN VALOR PUNTUAL ES UNO.

3.1 En la distribución normal, la probabilidad de que la variable asuma un valor puntual es: 0 (cero). 1 (uno). Depende.

3.1 Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: …. ERRORES MUESTRALES SE PRODUCEN CUANDO LA MUESTRA OBTENIDA NO REPRESENTA CORRECTAMENTE A LA POBLACIÓN. ERRORES MUESTRALES SE PRODUCEN CUANDO LA MUESTRA OBTENIDA SI REPRESENTA CORRECTAMENTE A LA POBLACIÓN.

3.1 En relación a la distribución normal, indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: …. LA DISTRIBUCIÓN DE LAS MEDIAS MUESTRALES PARA N GRANDE ES NORMAL. LA DISTRIBUCIÓN DE LAS GRANDES MUESTRALES PARA N GRANDE ES NORMAL.

3.1 La distribución de muestreo de un estadístico es. LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD QUE PUEDE OBTENERSE COMO RESULTADO DE CONSIDERAR TODAS LAS MUESTRAS ALETORIAS INDEPENDIENTES POSIBLES, CADA UNA DE TAMAÑO N PROVENIENTES DE LA POBLACIÓN DE INTERES. LA REPARTICIÓN DE PROBABILIDAD QUE PUEDE OBTENERSE COMO RESULTADO DE CONSIDERAR TODAS LAS MUESTRAS ALETORIAS INDEPENDIENTES POSIBLES, CADA UNA DE TAMAÑO N PROVENIENTES DE LA POBLACIÓN DE INTERES.

3.1 La varianza: DA INFORMACION SOBRE LA DISPERSION DE LOS DATOS RESPECTO DE LA MEDIA. NO DA INFORMACION SOBRE LA DISPERSION DE LOS DATOS RESPECTO DE LA MEDIA.

3.1 La diferencia entre parámetro y estadístico: El parámetro toma la información de toda la población. El estadístico solo de la muestra. El parámetro toma la muestra . La estadística toma la información de toda la población.

3.1 La desviación estándar se define como: LA RAIZ CUADRADA DE LA VARIANZA DE DICHA DISTRIBUCIÓN. LA SUNA DE LA RAIZ CUADRADA DE LA VARIANZA DE DICHA DISTRIBUCIÓN.

3.1 Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: CON LAS MEDIDAS DE TODAS LAS MUESTRAS PODEMOS GENERAR UNA NUEVA DISTRIBUCION, LA QUE DENOMINAREMOS DISTRIBUCION DE MEDIAS MUESTRALES. CON LAS REGLAS DE TODAS LAS MUESTRAS PODEMOS GENERAR UNA NUEVA DISTRIBUCION, LA QUE DENOMINAREMOS DISTRIBUCION.

3.1 La distribución normal está caracterizada por dos parámetros: LA MEDIDA Y LA VARIANZA. CALIDAD Y CANTIDAD. LA MEDIDA Y BALANZA.

3.1 En todo muestreo es necesario tratar de evitar los errores, a estos efectos de errores se lo clasifica como: MUESTRALES Y NO MUESTRALES. DEMOSTRAR Y ANALIZAR.

3.1 Para determinar un intervalo de confianza para la estimación de la media poblacional, será necesario: (VERIFICAR!!!). Determinar la media de una muestra Determinar primero la media poblacional. Esta no.

3.1 ¿Cuándo se dan las estimaciones puntuales?: CUANDO AL PARAMETRO LE ASIGNAMOS UN VALOR ÚNICO. CUANDO AL PARAMETRO LE ASIGNAMOS UN VALOR VARIADO.

3.1 La desviación estándar se define como: LA RAIZ CUADRADA DE LA VARIANZA DE DICHA DISTRIBUCIÓN. LA RAIZ CUADRADA DE LA DISTRIBUCIÓN.

3.1 Las distribuciones de probabilidad para las variables aleatorias pueden derivarse en forma gráfica utilizando la teoría de probabilidad. falso. verdadero.

3.1 La distribución de muestreo de un estadístico es: LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD QUE PUEDE OBTENERSE COMO RESULTADO DE CONSIDERAR TODAS LAS MUESTRAS ALEATORIAS INDEPENDIENTES POSIBLES, CADA UNA DE TAMAÑO N PROVENIENTES DE LA POBLACIÓN DE INTERES. LA SUMA QUE PUEDE OBTENERSE COMO RESULTADO DE CONSIDERAR TODAS LAS MUESTRAS ALEATORIAS INDEPENDIENTES POSIBLES, CADA UNA DE TAMAÑO N PROVENIENTES DE LA POBLACIÓN DE INTERES.

3.1 En general, se puede afirmar que la variabilidad producida en los estadísticos de las distintas muestras está relacionada con: TAMAÑO DE LA MUESTRA. LA SUMA DE TODO. DEPENDE DEL VALOR.

3.1 Según el teorema central del límite, la distribución de las medias muéstrales será. DESVIACION ESTANDAR MENOR A LA POBLACIONAL (revisar!!!). DESVIACION ESTANDAR MAYOR A LA POBLACIONAL.

3.1 Según el teorema central del límite. La distribución de las medias muéstrales será normal con la media normal igual a la media de la población (revisar!!!). esta no.

3.1 Según el teorema del límite central, las distribuciones de las medias muestrales: S. Será normal igual a la media de la población (REVISAR!!!!!). esta no.

3.1 En un curso con 90 alumnos, la proporción de alumnos que sabe francés es del 0.05. Aproxime a una distribución normal estándar: No se puede aproximar, no cumple n (1-p) menor >5 y con n.p menor > 5. si se puede aproximar, es 5.

3.1 Sobre la distribución t de Student, podemos decir que: (2 opciones correctas). Existe una familia de distribuciones t. Los grados de libertad dependen del tamaño de la muestra. Existe una distribuciones t que dependen del tamaño de la muestra. Los grados de libertad dependen.

3.1 De las siguientes opciones ¿Cuáles representan algún paso en el proceso de construir un intervalo de confianza para determinar el verdaderovalor del parámetro poblacional? Seleccione las 4 correctas. Identificar el estimador puntual insesgado. Seleccionar la distribución que corresponda para construir el intervalo y definir el nivel de confianza. Obtener la conclusión. Encontrar los límites inferiores y superiores del intervalo de confianza. identificar la conclusión.

3.1 A la hora de construir intervalos de confianza a un 95% para la media, significa que, si construyo 100 intervalos de confianza distintos, esperamos que en 95% de ellos la media, estará dentro del intervalo: Verdadero. falso.

3.1 Que la media muestral tenga como propiedad ser insesgada, significa que: La media de todas las medias muestrales posibles (muestras de igual tamaño n), es igual a la media poblacional. el total de todas las medias muestrales posibles (muestras de igual tamaño n), es igual a la media poblacional.

3.1 Que la media muestral tenga como propiedad ser eficiente, significa que: Es el estimador de la media poblacional con menor varianza. Es el de menor varianza.

3.1 Que la media muestral tenga como propiedad ser consistente, significa que: A medida que aumentamos el tamaño de la muestra, la varianza se hace más pequeña. A medida que disminuye el tamaño de la muestra, la varianza se hace más pequeña.

El 3.1 Tres propiedades de la media muestral son: seleccione 3 respuestas: Insesgada. Eficiente. Consistente. eficas.

3.1 Para construir un intervalo de confianza sobre la varianza poblacional, se utiliza la distribución T de Student: falso. verdadero.

3.1 ¿Cuál es la media y la varianza de la distribución normal estándar?. media=0 / varianza= 1. media=1 / varianza= 0.

3.1 Dado el conjunto de datos: (10, 12, 15, 20, 40, 20, 30,18). Seleccione las 4 respuestas correctas que contienen los 8 datos transformados en un normal estándar. (-1.0702, -0.8688). (-0.5666, -0.2644). (-0.0629, 0.9443). (1.9516, -0.0629). (1.200, -0.0629).

3.1 Al calcular la función de densidad normal mediante la integración ya que no existe una solución exacta para esta integral: (. Solo es posible obtener esa área por métodos de aproximación. No es posible obtener esa área por métodos de aproximación.

3.1 Dado el conjunto de datos: (20, 10, 15, 25, 30, 21, 19,18). Seleccione las 4 respuestas correctas que contienen los 8 datos transformados en un normal estándar. Seleccione las 4 respuestas: (0.0413, -0.2896). (-1.6138, -0.1241). (-0,7862, 0.2069). (0.8689, 1.6965). (0.9009, 1.6965).

3.1 En un colegio secundario, hay 50 alumnos. De esos 50 alumnos, 20 se lleva al menos una materia a diciembre ¿Cuál es la proporción de alumnos que se llevan al menos una materia a diciembre? ¿Y su varianza?. P=0.4 y varianza=0.0048. P=0.2 y varianza=0.0228. P=1.4 y varianza=0.0048.

3.1 Teniendo una población de 3 individuos y queremos conocer como es la distribución de la media muestral de su peso. Teniendo en cuenta que los pesos de dichos individuos son: P (65, 50, 78). Si definimos una muestra de tamaño 2 ¿Cuáles de las siguientes muestras son incorrectas para armar nuestra distribución de la media muestral? Elige las 4 respuestas: A=(65,50) B=(65,75) C=(65,75,50). A=(75,65,50) B=(65,75) C=(65,50). A=(75,65,50) B=(65,75,50) C=(65,50). A=(65,50) B=(65,78) C=(50, 78). A=(65,60) B=(65,78) C=(50, 78).

3.1 El gobierno de la ciudad nos contrató para determinar que proporción de la población de jóvenes entre 10 y 18 años (de una parte de la ciudad), prefiere mayoritariamente un deporte con el objeto de construir canchas para el desarrollo de ese deporte. Para ello realizamos distintas encuestas y recopilamos datos con el objeto de poder aplicar la Estadística inferencial. Se necesita realizar una estimación por intervalo de la media poblacional. El tamaño de la población es 1000 individuos y la muestra seleccionada contiene 200 individuos, seleccionados al azar. Si se desea obtener un intervalo de confianza de 90%, ¿Qué parámetros deben calcularse a partir de los datos muestrales?. Media muestral y desviación estándar muestral. Solo Media muestral.

3,1 Al hablar de métodos de inferencia estadístico, decimos que el método de estadística debe “…”Seleccione 4 correctas: “Analizar Precisión”. “Adaptarse en forma pertinente al tipo de datos”. “Estar de acuerdo con el objetivo general”. “Estar de acuerdo con la hipótesis”. “Analizar Promedio”.

3.1 En muchos problemas es necesario determinar las probabilidades que una variable aleatoria tome valores específicos en su rango de valores posibles. Con ese fin resulta útil conocer… (3 opciones correctas). Las correspondientes probabilidades respectivas. Todos los valores posibles de una observación o experimento. Las correspondientes frecuencias relativas de una variable aleatoria. Las correspondientes relativas de una variable definida.

3.1 ¿Cuál considera que es el principal objetivo de la Inferencia Estadística?: Hacer inferencias acerca de una población, con base en la información contenida en una muestra. Hacer inferencias con base en la información contenida en una muestra.

3.1.1 El gobierno de la ciudad nos contrató para desarrollar distintos estudios estadísticos y proporcionar asesoramiento sobre temas puntuales de interés que redunde en una mejor calidad de vida de sus habitantes. Para ello realizamos distintas encuestas y recopilamos datos con el objeto de poder aplicar Estadística inferencial. Para estimar la proporción de habitantes de la ciudad que fuman, se realizó una muestra de 850 individuos de la ciudad, siguiendo un procedimiento de selección aleatoria. Se obtuvo que la forma de la distribución es normal. ¿Servirá ello como base para realizar inferencia estadística paramétrica?. Una distribución normal sirve de base para realizar inferencia estadística paramétrica. Una distribución anormal sirve de base para realizar inferencia estadística paramétrica.

3.1.1 ¿Que indica el teorema central del límite?. Cuando el tamaño es suficientemente grande la distribución de la variable aleatoria media muestral puede aproximarse a la distribución normal. No tiene limite.

3.1.1 Las distribuciones de probabilidades para las variables aleatorias pueden aproximarse… Seleccione las 2 respuestas correctas: Repitiendo el experimento un gran número de veces. Construyendo un histograma de la frecuencia relativa de los resultados. Solo experimentar una vez.

3.1.1 ¿Cuál es el objetivo de analizar el concepto de probabilidad?: El poder expresar de manera congruente, significativa y confiable la forma de concebir la incertidumbre respecto de la ocurrencia de los eventos. El poder de ser confiable en la forma de concebir la incertidumbre respecto de la ocurrencia de los eventos.

3.1.1 ¿Cuál de estas sentencias se aproxima más a lo que constituyen las “distribuciones probabilísticas”?. Son el enlace entre la probabilidad y la estadística. Son el enlace entre la calidad y la estadística.

3.1.1 Al estudiar los experimentos aleatorios, aunque no sepamos cual va a ser el resultado, sí que el sentido común o la intuición nos indica que hay unos resultados que tienen más probabilidades de ocurrir que otros. ¿Qué vamos a realizar? Señale la opción correcta. Determinar la probabilidad de que ocurra un determinado suceso. No se determinar la probabilidad de que ocurra un determinado suceso.

3.1.1 ¿A qué se debe que en los últimos años se ha incrementado el uso de modelos probabilísticos?. Debido a que presentan muchas ventajas al aplicarse en situaciones reales. Debido a que presentan pocas ventajas al aplicarse en situaciones reales.

3.1.1 * Seleccione la sentencia correcta que completa la siguiente información: “Las distribuciones discretas de probabilidad, como la binomial, Poisson e Hipergeométrica, se relacionan con…”. El proceso Bernoulli. El proceso Poisson.

3.1.1 Seleccione la sentencia correcta que completa la siguiente afirmación: “La distribución de probabilidad se considera como la expresión de una función aleatoria (discreta o continua), que tiene como dominio…. Un conjunto de eventos mutuamente excluyentes y por completo exhaustivos. Un conjunto de eventos mutuamente excluyentes. Un conjunto de algunos eventos.

3.1.1 ¿Cuál es una de las principales aplicaciones que en la actualidad posee la serie que se conoce como ensayos repetidos (Bernoulli)?: El control de calidad. El control de cantidad.

3.1.1 Seleccione la sentencia correcta que completa la siguiente afirmación: “En general un experimento o ensayo en que solo ocurra uno de los dos eventos posibles se llama”: Ensayo de Bernoulli. Ensayo de Poisson.

3.1.1 ¿Qué ocurre si dos eventos mutuamente excluyentes, respecto a la probabilidad de ocurrencia simultánea de los mismos?. La Probabilidad de ocurrencia simultánea de los mismos es igual a cero. La Probabilidad de ocurrencia simultánea de los mismos es igual a uno.

3.1.1 ¿Cuál es una de las características de la forma de la distribución normal?. ES UNA CAMPANA SÍMETRICA CON RESPECTO A SU EJE DE SIMETRÍA. ES UNA CAMPANA SÍMETRICA CON RESPECTO A SU EJE DE ASIMETRÍA.

3.1.1 ¿Cuál considera que es la diferencia entre los dos tipos de variables aleatorias?. La diferencia que existe entre los dos tipos de variables aleatorias, discretas y continuas, es que se asignen probabilidades a valores individuales e intervalos, respectivamente. La diferencia que existe entre los dos tipos de variables aleatorias, continua y media, es que se asignen probabilidades a valores individuales e intervalos, respectivamente.

3.1.1 ¿Cómo se define Varianza?. Es la media aritmética de los cuadrados de las desviaciones de los valores observados de las variables respecto de la media aritmética de la distribución. Es la media de los cuadrados de las desviaciones de los valores observados de las variables.

3.1.1 ¿que se emplea en la Estadística Descriptiva para conclusiones a partir de una masa de datos?. Métodos de reducción de la masa de datos, cálculo de promedios, dispersión o tendencias. Métodos de suma total de la masa de datos, cálculo de promedios, dispersión o tendencias.

3.1.1 ¿Por qué gráficamente la distribución t es más aplanada que la distribución normal? Esto es porque se utilizan: Muestras más pequeñas, lo cual implica mayor variabilidad. Muestras más grandes, lo cual implica mayor variabilidad.

3.1.1 ¿Cuál de estas sentencias precisa mejor lo que nos permite la estadística?: Manejar datos para ayudar a tomar nuestras decisiones. Manejar cantidades para ayudar a tomar nuestras decisiones.

3.1.1 ¿Cuáles de estas sentencias caracteriza mejor la escuela Clásica en su interpretación del concepto de probabilidad?: La considera una actividad que pudiera conducir a los resultados previstos, sin olvidar que el efecto particular observado en cualquiera de sus etapas también está generado por el azar. La considera una actividad que pudiera conducir a los resultados improvistos, sin olvidar que el efecto particular observado en cualquiera de sus etapas también está generado por el azar.

3.1.1 En la distribución normal, ¿Qué implica que la misma sea una distribución simétrica con respecto a su eje de simetría?. La igualdad entre la media, moda y mediana. La igualdad entre la calidad y cantidad.

3.1.1 ¿Quién produce la descripción adecuada a las probabilidades de ocurrencia de los resultados posibles a un experimento, siempre que sean generados por un proceso Bernoulli?. La distribución binominal. La distribución unidireccional.

3.1.1 ¿Cuáles son los métodos de inferencia en el enfoque clásico?: La estimación y la prueba o contraste de hipótesis. La experimentación y la prueba o contraste de hipótesis.

3.1.1 ¿Cuáles son las propiedades de la media muestral?. Insesgamiento, eficiencia y consistencia. Insesgamiento, eficiencia y calidad.

3.1.1 Al hablar de formas de presentar los datos vemos que los diagramas de tallo y hoja presentan las siguientes características. Seleccione las 4 correctas: Representan una alternativa para el histograma. Son más útiles para resumir. Sirven para describir datos (siempre que no rebasen los 100). Permiten visualizar si los datos se distribuyen de manera simétrica. Sirven para describir datos (sin limite).

3.1.1 ¿Cómo se obtiene la distribución de muestreo de la media?. Extraer varias muestras aleatorias e independientes del mismo tamaño n y de la población de interés y calcular la media de cada muestra obtenida. Extraer algunas muestras aleatorias e independientes del mismo tamaño n y de la población de interés y calcular la media de cada muestra obtenida.

3.1.1 Teniendo en cuenta lo visto en Probabilidad, ¿Cuál de estas sentencias define mejor lo que significa eventos independientes?: Cuando la probabilidad de ocurrencia de un evento A es independiente de la ocurrencia de un evento B. Cuando la improbabilidad de ocurrencia de un evento A es independiente de la ocurrencia de un evento B.

3.1.1 ¿Qué tipos de variables aleatorias identifica?: Variables discretas y variables continuas. Variables discretas y variables discontinuas.

3.1.1 Si se considera una secuencia o serie de experimentos en la que cada experimento es el mismo y se realiza en las mismas condiciones, entonces la función de probabilidad es también la misma para cada uno de ellos, siempre que: Se realicen en forma independiente. Se realicen en forma dependiente.

3.1.1 Seleccionela sentencia correcta quecompletela siguienteafirmación: “En el espacio muestral de un experimento realizado, los valores que toma una variable aleatoria…”: Se asocian con eventos aleatorios. Se asocian con eventos determinados.

3.1.1 Selecciona la sentencia correcta que mejor completa la siguiente afirmación:“Laestadísticahadesarrollado técnicasyprocedimientospara generalizar datos relacionados con los parámetros de una población, con base en…”. La información contenida en una muestra representativa de dicha población. La información no contenida en una muestra representativa de dicha población.

3.1.1 Nos encontramos realizando una pasantía en una fábrica de ropa a efectos e conocer sus procesos industriales y métodos estadísticos para el desarrollo de sus distintas líneas de productos. El jefe de departamento de diseño nos pide la colaboración para una nueva línea de prendas que estará orientado al público joven desde 15 a 18 años de edad, rubro en el cual nunca habían trabajado hasta el presente. El aspecto que nos pide ayuda para dilucidar es respecto de las tallas de las camperas femeninas y masculinas. Para ello tomamos una muestra de datos antropométricos de la población de Córdoba y vemos que su distribución tiene una forma normal. ¿Cómo podemos comprobar que una muestra tiene una forma Normal? (elegir una de las opciones). Su curva tiene un solo pico (es unimodal). La Media, la Mediana y la Moda cae en la mayoría de los casos en el eje de simetría, es decir tienen el mismo valor. Su gráfica tiene la forma de una campana con respecto a su eje de simetría. (revisar!). La media de una población cae en la mayoría de los casos en el centro de la curva normal. Su curva no tiene un solo pico (es unimodal).

3.1.1 Nos encontramos realizando una pasantía en una fábrica de ropa a efectos e conocer sus procesos industriales y métodos estadísticos para el desarrollo de sus distintas líneas de productos. El jefe de departamento de diseño nos pide la colaboración para una nueva línea de prendas que estará orientado al público joven desde 15 a 18 años de edad, rubro en el cual nunca habían trabajado hasta el presente. El aspecto que nos pide ayuda para dilucidar es respecto de las tallas de las camperas femeninas y masculinas. Para ello tomamos una muestra de datos antropométricos de la población de Córdoba y vemos que su distribución tiene una forma normal. ¿Qué aspecto de importancia se destaca al saber que la distribución de datos antropométricos recolectados tiene una forma normal?. Que su distribución se aproximará a la que posee la mayoría de los fenómenos que se producen en la naturaleza. Que su distribución no se aproximará a la que posee la mayoría de los fenómenos que se producen en la naturaleza.

3.1.1 Nos encontramos realizando una pasantía en una fábrica de ropa a efectos e conocer sus procesos industriales y métodos estadísticos para el desarrollo de sus distintas líneas de productos. El jefe de departamento de diseño nos pide la colaboración para una nueva línea de prendas que estará orientado al público joven desde 15 a 18 años de edad, rubro en el cual nunca habían trabajado hasta el presente. El aspecto que nos pide ayuda para dilucidar es respecto de las tallas de las camperas femeninas y masculinas. Para ello tomamos una muestra de datos antropométricos de la población de Córdoba y vemos que su distribución tiene una forma normal. Para comprobar su forma construimos un histograma que es uno de los diagramas ampliamente utilizados en estadísticas. Usamos en este caso un histograma porque el mismo posee las siguientes características: Seleccione las 4 rtas correctas. Sirven para obtener una primera vista general o panorama de la distribución de la población o muestra. Las columnas que se forman están unidas. Es útil para representar distribuciones de frecuencia cuya variable es continua. Se define y construye como la gráfica de barras. Se define y construye como la gráfica redonda.

3.1.1 Nos encontramos realizando una pasantía en una fabrica de ropa a efectos de conocer sus procesos industriales y métodos estadísticos para el desarrollo de sus distintas líneas de productos. El jefe de departamento diseño nos pide la colaboración para una nueva línea de prendas que estará orientado al público joven desde 15 a 18 años de edad, rubro en el cual nunca habían trabajando hasta el presente. El aspecto que nos pide ayuda para dilucidar respecto a las tallas de las camperas femeninas y masculinas. Para ello tomamos una muestra de datos antropométricos de la población de Córdoba y vemos que su distribución tiene una forma normal ¿Por qué será importante tener en cuenta que una muestra tiene una forma normal?. Porque se podrá predecir en cierta forma como habrá de producirse el comportamiento esperado de una muestra e inferir sus resultados traspasándolos a toda la población, ahorrando tiempo y recurso. Porque se podrá no se puede predecir en cierta forma como habrá de producirse el comportamiento esperado de una muestra e inferir sus resultados traspasándolos a toda la población, ahorrando tiempo y recurso.

3.1.1 Sobre la distribución T de student, podemos decir: Seleccione 2 correctas. “Los grados de libertad depende del tamaño de la muestra”. “Existe una familia de distribuciones t”. “Existe una familia de indistribuciones t”.

3.1.1 Nos encontramos realizando una pasantía en una fábrica de ropa a efectos de conocer sus procesos industriales y métodos estadísticos para el desarrollo de sus distintas líneas de productos. El jefe de departamento diseño nos pide la colaboración para una nueva línea de prendas que estará orientado al público joven desde 15 a 18 años de edad, rubro en el cual nunca habían trabajado hasta el presente. El aspecto que nos pide ayuda para dilucidar respecto a las tallas de las camperas femeninas y masculinas. Para ello tomamos una muestra de datos antropométricos de la población de Córdoba y vemos que su distribución tiene una forma normal .Una distribución de este tipo trabaja con parámetros estadísticos, ¿cuáles son los principales tipos de parámetros estadísticos con los que trabaja un distribución normal?. “La media y la desviación estándar”. “La calidad y la desviación estándar”.

3.2 La velocidad de saque promedio de un tenista fue de 250km/h en 10 saques y la desviación estándar de la muestra fue 25 km/h. Construya un intervalo de confianza el 95% para la velocidad del saque. Pista: Tener en cuenta que la variación estándar poblacional es desconocida y se usa una T de Student con n-1 grados de libertad a la hora de construir su intervalo: LI=232.11, LS=267.88. LI=200.11, LS=547.88. LI=239.11, LS=268.88.

3.2 La velocidad de un auto en TC fue en promedio 280km/h en 8 carreras y la desviación estándar de la muestra fue 50km/h. Construya un intervalo de confianza el 95% para la velocidad promedio del auto. Pista: tener en cuenta que la variación estándar poblacional es desconocida y se usa T de Student con n-1 grados de libertad a la hora de construir su intervalo: LI=238.199, LS=321.801. LI=238.00, LS=401.801. LI=230.199, LS=321.801.

3.2 Un granjero tiene 40 chanchos. Su sobrino, el estadístico, le dijo que construyo un intervalo de confianza al 90% para el peso de los chanchos, el cual está entre 239.59 y 260.4 kilogramos. Además, le dijo que la media es igual 250kg ¿Cuál es la desviación estándar?. 40kg. 50kg. 30kg.

3.2 Un granjero tiene 30 chanchos. Su sobrino, el estadístico, le dijo que construyo un intervalo de confianza al 90% para el peso de los chanchos, el cual está entre 284.98 y 315.01 kilogramos. Además, le dijo que la media es igual 50kg ¿Cuál es la desviación estándar? =. 300 kg. 340 kg. 200 kg.

3.2 Un granjero tiene 100 gallinas. Su sobrino, el estadístico, le dijo que construyo un intervalo de confianza al 95% para el peso de las gallinas, el cual está entre 3.902 y 4.097 kilogramos. Además, le dijo que la desviación estándar poblacional es conocida y es igual a 0,5 kg ¿Cuál es el precio promedio de las gallinas? =. 4 kg. 5 kg. 7 kg.

3.2 Si decido construir un intervalo de confianza al 95% ¿Cómo se interpreta?=. Hay una probabilidad del 95% de construir un intervalo que contenga el parámetro de interés. Hay una probabilidad del 90% de construir un intervalo que contenga el parámetro de interés. No hay una probabilidad de construir un intervalo que contenga el parámetro de interés.

3.2 De la siguiente muestra (22,22,22,30,21,22,20,23,23,21,15,23). Asumiendo que tiene distribución normal y desviación estándar población = 5 ¿Cuál es el límite inferior y superior del intervalo de confianza? Trabaje con unnivel de confianza del 95%: LI=19.1709 LS=23.8290. LI=19.1605 LS=20.8290. LI=19.1800 LS=23.8290.

3.2 Se toma una muestra de 500 alumnos universitarios, de los cuales, 150 alumnos se encuentran atrasados en su cursada. Al 95% ¿Cuál es el intervalo de confianza para la proporción de los alumnos atrasados en su cursada?. LI= 0.2601 y LS=0.3422. LI= 0.2300 y LS=0.6022. LI= 0.2401 y LS=0.3999.

3.2 Tenemos una muestra de 50 estudiantes de una universidad, el promedio es 8 y sabemos que la desviación estándar poblacional es de 0.5 ¿Cuál es el intervalo de confianza 95% para el promedio?. LI= 7.861 y LS=8.138. LI= 7.901 y LS=8.153. LI= 8.861 y LS=8.138.

3.2 Tenemos una muestra de 100 estudiantes de una universidad, el ingreso promedio es 12000 y sabemos que la desviación estándar poblacional es de 2000 ¿Cuál es el intervalo de confianza al 90% para el promedio?. LI= 11534.77 y LS=12465.23. LI= 11234.77 y LS=12465.23. LI= 29734.77 y LS=77665.23.

3.2 En un aula con 150 alumnos, el promedio es de 8. El profesor de estadística constituyo un intervalo de confianza al 95% para el promedio, el cual esta entre7.867 y ¿Cuál es la varianza?. 0.49 kg. 1 kg.

3.2 De las siguientes opciones, ¿Cuáles representan algún paso en el proceso de construir un intervalo de confianza para determinar el verdadero valor del parámetro poblacional? Seleccione las 4 opciones correctas: Encontrar los límites inferiores y superiores del intervalo de confianza. Seleccionar la distribución que corresponda para construir el intervalo y definir el nivel de confianza. Identificar el estimador puntual insesgado. Obtener la conclusión. Obtener la definision.

3.2 En equipo de básquet conformados por 5 jugadores, el límite inferior de intervalo de confianza al 95% para el promedio de puntos por jugador en 16 partidos es 10.934 y el promedio de punto por partido es de 12. La desviación estándar de la muestra es 2. ¿Cuál es el límite superior del intervalo? Pista: tener en cuenta que el intervalo fue construido con una t de Student n-1 grados de libertad: 13.065. 11.065. 13.999.

3.2 En equipo de futbol conformados por 5 jugadores, el intervalo de confianza al 95% para el promedio de gol por jugador en 6 partidos esta entre 0.1975 y 0.3025. La desviación estándar de la muestra es de 0.05 ¿Cuál es el promedio por gol? Pista: Tener en cuenta que el intervalo fue construido con una t de Student n-1 grados de libertad: =. 0.25. 1. 0,50.

3.2 Si la media muestral es 15. El límite inferior del intervalo de confianza es del 12 ¿Cuál es el valor de la desviación estándar poblacional? Asumir que la muestra proviene de una distribución normal y trabaje con un nivel de confianza del 95%. No se puede calcular por falta de n. Es 34.

3.2 ¿Cuál de las siguientes es una desventaja de la estimación puntual frente a la estimación por intervalos?. Las estimaciones puntuales siempre proporcionan valores aproximados de parámetros, como consecuencia del error de muestreo. Las estimaciones variables siempre proporcionan valores aproximados de parámetros, como consecuencia del error de muestreo.

3.2 En una estimación por intervalos de la media poblacional, ¿en qué caso es impresindible utilizar el estadístico con distribución t d Student?. Cuando se desconoce la desviación estándar poblacional y la muestra es menor a 30. Cuando se desconoce la desviación estándar poblacional y la muestra es menor a 31. Cuando se desconoce la desviación estándar poblacional y la muestra es menor a 32.

3.2 En una estimación por intervalos de la proporción poblacional, si no se dispone de información previa acerca del valor de la varianza poblacional, ¿Qué valor se supone para estimar el error de muestreo a priori?. Var (P) = 0,25. Var (P) = 0,50. Var (P) = 1.

3.2 A la hora de construir intervalos de confianza a un 95% para la media, significa que si construyo 100 intervalos de confianza distintos, esperamos que 95 de tales intervalos de confianza atrapan a la media poblacional. verdadero. falso.

3.2 Para la construcción de un determinado intervalo de confianza, es necesario conocer: La distribución teórica que sigue o posee el parámetro a estimar. La distribución practica que sigue o posee el parámetro a estimar.

3.2 Nos encontramos realizando una pasantía en una fábrica de ropa a efectos de conocer sus procesos industriales y métodos estadísticos para el desarrollo de sus distintas líneas de productos. El jefe del departamento de diseño nos pide la colaboración para una nueva línea de prendas que estará orientada al público joven de 15 a 18 años de edad, rubro en el cual nunca habían trabajado hasta el presente. El aspecto que nos pide ayuda para dilucidar es respecto a las tallas e las camperas femeninas y masculinas. Para ello tomamos una muestra de datos antropométricos de la población de Córdoba y vemos que su distribución tiene una forma normal. Si decido construir un intervalo de confianza (IC) al 95%, ¿Qué significa esa acción?. Que hay una probabilidad del 95% de construir un intervalo que contenga el parámetro de interés. Que hay una probabilidad del 90% de construir un intervalo que contenga el parámetro de interés. Que hay una probabilidad del 50% de construir un intervalo que contenga el parámetro de interés.

3.2 Nos encontramos realizando una pasantía en una fábrica de ropa a efectos de conocer sus procesos industriales y métodos estadísticos para el desarrollo de sus distintas líneas de productos. El jefe del departamento de diseño nos pide la colaboración para una nueva línea de prendas que estará orientada al público joven de 15 a 18 años de edad, rubro en el cual nunca habían trabajado hasta el presente. El tema que nos pide ayuda para dilucidar es respecto a cómo mejorar para establecer la cantidad de tela que debe adquirirse. ¿Cuál es el cálculo estadístico que nos permitirá encontrar dicho valor?. La construcción de un intervalo de confianza (IC). La construcción de un intervalo de confianza (IQ).

3.2 Nos encontramos realizando una pasantía en una fábrica de ropa a efectos de conocer sus procesos industriales y métodos estadísticos de sus distintas líneas de productos. El jefe del departamento de diseño nos pide la colaboración para una nueva línea de prendas que estará orientado al público joven desde 15 a 18 años de edad, rubro en el cual nunca habían trabajado hasta el presente. El aspecto que nos pide ayuda para dilucidar es respecto a las tallas de las camperas femeninas y masculinas. Para ello tomamos una muestra de datos antropométricos de la población de Córdoba y vemos que su distribución tiene una forma normal. Si decido construir un intervalo de confianza al 95%, ¿Cuáles son los pasos para la construcción de un IC?. Se establecen los datos iniciales de trabajo, Se busca el valor Z, Se establecen las fórmulas para el cálculo del LS y LI y se realizan los cálculos correspondientes. Se establecen los datos iniciales de trabajo, Se busca el valor LS, Se establecen las fórmulas para el cálculo del Z y LI y se realizan los cálculos correspondientes. Se establecen los datos iniciales de trabajo, Se busca el valor LI, Se establecen las fórmulas para el cálculo del LS y z y se realizan los cálculos correspondientes.

3.2 El gobierno de la ciudad nos ha contratado para determinar qué proporción de la población de jóvenes entre 10 y 18 (de una parte de la ciudad), prefiere mayoritariamente un deporte con el objeto de construir canchas para el desarrollo de ese deporte. Para ello realizamos distintas encuestas y recopilamos datos con el objeto de poder aplicar la estadística inferencial. Se necesita realizar una estimación por intervalo de la media poblacional. El tamaño de la población es 1000 individuos y la muestra seleccionada contiene 200 individuos, seleccionados al azar. Teniendo en cuenta que el nivel de confianza es complementario al nivel se significación, ¿Qué ocurre si la probabilidad o margen de error α admitido es del 5%?. El nivel de confianza será del 95%. El nivel de confianza será del 90%. El nivel de confianza será del 55%.

3.2 El gobierno de la ciudad nos contrató para desarrollar distintos estudios estadísticos y proporcionar asesoramiento sobre temas puntuales de interés que redunde en una mejor calidad de vida de sus habitantes. Para ello realizamos distintas encuestas y recopilamos datos con el objeto de poder aplicar la Estadística inferencial. Para estimar la proporción de habitantes de la ciudad que fuman, se realizó una muestra de 850 individuos de la ciudad, siguiendo un procedimiento de selección aleatoria. ¿Qué método de estimación nos permitirá obtener el valor buscado, con un error máximo acotado?. Estimación por intervalos, estableciendo un nivel de confianza. Estimación por Continuo, estableciendo un nivel de confianza.

3.2 Una empresa va a instalar una planta de producción de papel en una pequeña localidad del interior del país. Su director ha decidido fijar un salario promedio para los puestos de baja calificación un 15% por encima de la media existente en la provincia a efectos de atraer a personas con experiencia. Nos contratan para hacer un estudio y estimar cuál es el salario promedio de la zona para este tipo de calificación. Para ello tomamos una muestra representativa a efectos de tener una idea respecto al dato buscado. Se obtienen los siguientes datos de salarios: $10.000, $11.000, $11500, $9800, $15.000, $10.000, $11.000, $9500, $12.000, $13.000…que totalizan 100 sueldos recolectados de distintos establecimientos fabriles de la provincia que importan la suma total de $1.520.000. Conocemos el valor de la Media, α=95%, σ=20 y z=1,96. ¿Cuáles serán los pasos para poder realizar una estimación intervalar y determinar el sueldo promedio de la provincia analizada? Seleccione las 4 opciones correctas: Se establecen los datos iniciales de trabajo. Se construye el intervalo de Confianza (IC). Se verifica si el IC contiene a la Media Aritmética. Se efectúan los cálculos derivados correspondientes. Se efectúan los cálculos de promedio correspondientes.

3.2 Seleccione una sentencia correcta que complete la sig afirmación:” En la construcción de intervalos de confianza cuando mayor es el error admitido…”. “Menor será el nivel de confianza”. “Mayor será el nivel de confianza”.

3.2 En la construcción de un Intervalo de Confianza, partiendo de los resultados obtenidos para la muestra, se calcula un intervalo en el que “confiamos” que se encuentre la media poblacional: verdadero. falso.

3.2 Señale qué relación existe entre el nivel de confianza y la amplitud del intervalo si varían conjuntamente: Un intervalo más amplio que tendrá más probabilidad de acierto. Un intervalo más definido que tendrá más probabilidad de acierto.

3.2 ¿Cuál es el significado de grados de libertad?. La cantidad de valores que pueden asignarse arbitrariamente. La cantidad de valores de promedio que pueden asignarse si sumamos.

3.2.1 Una empresa va a instalar una planta de producción de papel en una pequeña localidad del interior del país. Su director ha decidido fijar un salario promedio para los puestos de baja calificación un 15% por encima de la media existente en la provincia a efectos de atraer a personas con experiencia. Nos contratan para hacer un estudio y estimar cuál es el salario promedio de la zona para este tipo de calificación. Para ello tomamos una muestra representativa a efectos de tener una idea respecto al dato buscado. Se obtienen los siguientes datos de salarios: $10.000, $11.000, $11500, $9800, $15.000, $10.000, $11.000, $9500, $12.000, $13.000…que totalizan 100 sueldos recolectados de distintos establecimientos fabriles de la provincia que importan la suma total de $1.520.000. ¿Por medio de qué método de inferencia estadística podré estimar de la manera más sencilla el sueldo promedio de la provincia analizada?. Por medio de la Estimación Puntual. Por medio de la Estimación media.

3.2.1 Una empresa va a instalar una planta de producción de papel en una pequeña localidad del interior del país. Su director ha decidido fijar un salario promedio para los puestos de baja calificación un 15% por encima de la media existente en la provincia a efectos de atraer a personas con experiencia. Nos contratan para hacer un estudio y estimar cuál es el salario promedio de la zona para este tipo de calificación. Para ello tomamos una muestra representativa a efectos de tener una idea respecto al dato buscado. Se obtienen los siguientes datos de salarios: $10.000, $11.000, $11500, $9800, $15.000, $10.000, $11.000, $9500, $12.000, $13.000…que totalizan 100 sueldos recolectados de distintos establecimientos fabriles de la provincia que importan la suma total de $1.520.000. Sabemos que podemos estimar el sueldo promedio por medio de la inferencia estadística. ¿Qué método de estimación podré emplear para determinar el sueldo promedio de la provincia analizada? Selecciona las 2 opciones correctas: Método de estimación puntual. Método de estimación intervalar. Método de estimación media.

3.2.1 Una empresa va a instalar una planta de producción de papel en una pequeña localidad del interior del país. Su director ha decidido fijar un salario promedio para los puestos de baja calificación un 15% por encima de la media existente en la provincia a efectos de atraer a personas con experiencia. Nos contratan para hacer un estudio y estimar cuál es el salario promedio de la zona para este tipo de calificación. Para ello tomamos una muestra representativa a efectos de tener una idea respecto al dato buscado. Se obtienen los siguientes datos de salarios: $10.000, $11.000, $11500, $9800, $15.000, $10.000, $11.000, $9500, $12.000, $13.000…que totalizan 100 sueldos recolectados de distintos establecimientos fabriles de la provincia que importan la suma total de $1.520.000. ¿Cuál será la estimación correspondiente para el sueldo de la provincia analizada aplicando para ello la Media?. Media sueldos = $ 15.200. Media sueldos = $ 20.200.

3.2.1* Teniendo en cuenta que el nivel de confianza es complementario al nivel de significación, ¿Qué ocurre si la probabilidad de error admitido es del 5%?. El nivel de confianza será del 95%. El nivel de confianza será del 55%. El nivel de confianza será del 90%.

3.2.1 * Señale qué relación existe entre el nivel de confianza y la amplitud del intervalo si varían conjuntamente: Un intervalo más amplio tendrá más probabilidad de acierto. Un promedio más amplio tendrá más probabilidad de acierto.

3.2.1 En la construcción de un intervalo de confianza, partiendo de los resultados obtenidos para la muestra, ¿se construye un intervalo en el que “confiamos” que se encuentre la media poblacional?: Verdadero. falso.

3.2.1 A la hora de seleccionar la muestra, ¿cuál de las siguientes sentencias considera que señala la actividad que mejor permite efectuar dicha selección?: Determinar el tamaño de la muestra. Determinar el promedio de la muestra.

3.2.1 Seleccione la sentencia correcta que completa la siguiente afirmación: En la construcción de intervalos de confianza, cuando mayor es el error admitido…: Menor será el nivel de confianza. Mayor será el nivel de confianza.

3.2.1 La construcción de un intervalo a partir de la información observada y recopilada de una muestra provee una banda alrededor del parámetro estimado, asegurando con una probabilidad determinada que dicho parámetro este ubicado dentro del intervalo. A ese intervalo se lo conoce como (4 opciones correctas). De confianza. Estimado de confianza. Región de confianza. IC (intervalo de confianza). IQ (intervalo de confianza).

3.2.1 ¿A que conocemos como nivel de confianza?. Al porcentaje de confianza que tenemos al hacer una estimación. a la muestra de confianza que tenemos al hacer una estimación.

3.2.1 Teniendo en cuenta que el nivel de confianza es complementario al nivel de significación ¿Qué ocurre si la probabilidad de error admitido es del 5%?: El nivel de confianza será del 95%. El nivel de confianza será del 90%. El nivel de confianza será del 55%.

3.2.1 Con el objetivo de estimar el porcentaje diario de ausentismo en una empresa, se extrajo una muestra y se obtuvo, con un nivel de confianza del 95% el siguiente intervalo (0,20; 0,30) ¿Cuál es el valor del estimulador puntual?. 0,25. 0,50. 1.

3.2.1 Se estima el monto promedio por empresa de exportaciones de un determinado producto, tomando una muestra de 300 firmas que los producen y exportan. Usando una confianza del 95% se obtiene el intervalo 7500000;8500000, el estimador puntual es: Media. promedio. normal. baja.

3.2.1 Considere el enunciado Se estima el monto promedio por empresa de exportaciones de un determinado producto, tomando una muestra de 300 firmas que los producen y exportan. Usando una confianza del 95% se obtiene el intervalo 7.500.000; 8.500.000, el estimador puntual es: Media. baja. normal.

3.2.1 Con el objetivo de estimar el porcentaje diario de ausentismo en una empresa, se extrajo una muestra y se obtuvo, con un nivel de confianza del 95% el siguiente intervalo (0,20; 0,30) Que se espera que suceda si aumentamos el tamaño de la muestra?. Si aumenta la muestra se espera que se haga más precisa la estimación porque representa mejor la población. Si disminuye la muestra se espera que se haga más precisa la estimación porque representa mejor la población.

3.2.1 Para estimar la proporción de habitantes de una ciudad que fuman, se realizó una muestra de 850 individuos de la ciudad, siguiendo un procedimiento de selección aleatoria. Se obtuvo que 350 personas fuman. ¿Qué valor tiene la desviación estándar estimada?: 0.492. 0.500. 0,271.

3.2.1 Estamos trabajando en la liga de Básquet de Córdoba. Para ver nuestra capacidad de trabajo nos piden analizar el campeonato de básquet infantil que recién empieza. Vamos a analizar los datos resultantes e los partidos y decidimos aplicar IC para obtener la Media de dobles anotados. El límite inferior de intervalo de confianza al 95% para el promedio de puntos por jugador en 16 partidos es de 10,934 y el promedio de puntos por partido es de 12. Con esos datos y teniendo los datos con una distribución normal, ¿Cuál es el límite superior del intervalo?. El LS es 13,066. El LS es 12,066. El LS es 13,700.

3.2.2 En comparación de medias para dos muestras independientes, uno de los supuestos es: Ambas Varianzas conocidas. Ambas Varianzas desconocidas.

3.2.2 En comparación de medias para muestras independientes, uno de los supuestos es: Muestras grandes. Muestras pequeñas. Muestras normales.

3.2.2 En comparación de proporciones para muestras independientes, uno de los supuestos es:. Muestras grandes. Muestras pequeñas. Muestras normales.

3.2.2 En comparación de medias para muestras independientes, uno de los supuestos es: Selección independiente de ambas muestras. Selección dependiente de ambas muestras.

3.2.2 En comparación de proporciones para muestras independientes, uno de los supuestos es: Selección independiente de ambas muestras. Selección dependiente de ambas muestras.

3.2.2 Para comparar las tasas de desocupación entre varones y mujeres se tomaron dos muestras independientes y se obtuvo el intervalo (0.037;0.140) esto implica que con una confianza del 95%: Las proporciones difieren significativamente. Las proporciones no difieren significativamente.

3.2.2 Estamos trabajando en la liga de Básquet de Córdoba. Hemos analizado el campeonato de básquet infantil y disponemos de distintos datos, tales como puntos por jugador por partidos, cantidad de faltas, etc. Nos pide la comisión que analicemos también el campeonato juvenil y contrastemos los resultados entre ambos campeonatos. Para ello hemos decidido realizar una comparación de Medias de dos muestras independientes (Campeonato infantil y juvenil) ¿Qué tipo de diferencias podremos precisar si realizamos una comparación de dos Medias independientes en un caso como el planteado?. Si existen diferencias significativas o no significativas entre ambas muestras. Si no existen diferencias significativas o no significativas entre ambas muestras.

3.2.2 Estamos trabajando en la liga de Básquet de Córdoba. Hemos analizado el campeonato de básquet infantil y disponemos de distintos datos, tales como puntos por jugador por partidos, cantidad de faltas, etc. Nos pide la comisión que analicemos también el campeonato juvenil y contrastemos los resultados entre ambos campeonatos. Si queremos realizar una comparación de Medias de dos muestras independientes (Campeonato infantil y juvenil), ¿Qué condiciones se deberán cumplir para realizar una adecuada comparación de dos Medias independientes?. Ser muestras grandes, ambas varianzas deberán ser conocidas y efectuar una elección independiente de ambas muestras. Ser muestras pequeñas, ambas varianzas deberán ser conocidas y efectuar una elección independiente de ambas muestras.

Una estimación del nivel de desempleo con los datos de la Encuesta Permanente de hogares para el aglomerado Córdoba Capital en Agosto de 2003 ofrece el siguiente resultado. SE ESTIMA CUANTO RESPRESENTAN DE LA POBLACIÓN ACTIVA LOS DESEMPLEADOS. NO SE ESTIMA CUANTO RESPRESENTAN DE LA POBLACIÓN ACTIVA LOS DESEMPLEADOS.

La siguiente tabla se usa para estimar el promedio de edad de una población a partir de datos de una encuesta: UN INTERVALO DE CONFIANZA ESTA CONFORMADO POR UN CONJUNTO DE VALORES DELIMITADOS POR UN LIMITE INFERIOR DE LA CONFIANZA Y UN LIMITE SUPERIOR DE LA CONFIANZA. UN INTERVALO DE CONFIANZA ESTA CONFORMADO POR UN CONJUNTO DE VALORES LIMITADOS POR UN LIMITE INFERIOR DE LA CONFIANZA Y UN LIMITE SUPERIOR DE LA CONFIANZA.

Considerando la siguiente tabla : EN LA TABLA LA PRIMERA COLUMNA MUESTRA LA FRECUENCIA ABSOLUTA SIMPLE, LA SEGUNDA MUESTRA LA FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA, Y LA TERCERA MUESTRA LA FRECUENCIA RELATIVA SIMPLE Y LA CUARTA LA FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA. EN LA TABLA LA PRIMERA COLUMNA MUESTRA LA FRECUENCIA RELATIVA ACUMULADA., LA SEGUNDA MUESTRA LA FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA, Y LA TERCERA MUESTRA LA FRECUENCIA RELATIVA SIMPLE Y LA CUARTA LA FRECUENCIA ABSOLUTA SIMPLE.

En el siguiente gráfico, la media de la distribución vale: 5. 0,40. 2,50.

A que concepto corresponde?. Intervalo de confianza para un parámetro. Intervalo de desconfianza para un parámetro.