La inferencia estadística es la rama de la estadística que: Sirve para tomar decisiones sobre una población con base a muestras de la misma Permite describir los datos de una muestra mediante gráficos y tablas de frecuencias Utiliza técnicas de muestreo para obtener resultados de la muestra Utiliza la estimación por intervalos de confianza y contrastes de hipótesis para obtener características de la muestra.
En un contraste de hipótesis, la región de rechazo (región crítica): Tiene probabilidad grande, si la hipótesis nula fuese cierta Tiene probabilidad pequeña, si la hipótesis nula fuese cierta Está situada en la zona de mayor probabilidad, si la hipótesis nula fuese cierta Ninguna.
Un intervalo de confianza al 95% es: A. Un intervalo aleatorio, ya que depende de la muestra B. Un intervalo que contiene al 95% de los parámetros C. Un intervalo donde se acumula el 95% de la distribución A y C correctas.
Nivel de significación de un test de hipótesis es: La probabilidad de aceptar H0 cuando H0 es falso La probabilidad de rechazar H0 cuando H0 es falso La probabilidad de aceptar H0 cuando H0 es cierto La probabilidad de rechazar H0 cuando H0 es cierto.
El nivel de confianza es la probabilidad (1-a) de: Que al construir un intervalo de confianza, de cada 100 intervalos construidos, (1-a)100% de ellos contiene al parámetro Una vez calculado el intervalo, el parámetro esté en dicho intervalo 100*(1-a)% de los intervalos construidos no contienen al parámetro especificado (100-a)% de los intervalos contienen al parámetro.
En los contrastes de hipótesis, las hipótesis son siempre declaraciones acerca de: La población o distribución que se esté estudiando Todas son correctas El valor del parámetro de la muestra La muestra que se estudia.
El nivel de significación de un test de hipótesis: Suele ser pequeño y lo fija el investigador o un convenio generalmente aceptado Da la probabilidad de declarar significativo el resultado de un test, cuando esto es cierto Ambas falsas Ambas correctas.
En un contraste de hipótesis el P-valor es: Fijado antes de realizar el contraste La probabilidad de obtener un valor igual o más extremo que el valor estimado con la muestra Un número pequeño La probabilidad de rechazar la H0.
Si el P-valor de un contraste es 0.95 y el nivel de significación es a=0.05, entonces La hipótesis nula no se rechaza para la muestra utilizada La H0 se rechaza Hay que evaluar otros niveles de significación Ninguna es correcta.
Un contraste de hipótesis se considera significativo si: A. Una muestra aleatoria es coherente con H0 B. Una muestra aleatoria no es coherente con H0 C. La Ha es más probable que la nula B y C correctas.
Al realizar un contraste bilateral sobre un parámetro 0, se obtiene un p-valor igual a p. Entonces: No se rechaza H0 para niveles de significación a tables que p>a No se rechaza H0 para niveles de significación a tables que p<a No se rechaza H0 para niveles de significación a tables que p<(a/2) No se rechaza H0 para niveles de significación a tables que p>(a/2).
Si al realizar un contraste de hipótesis no se rechaza la H0 para un nivel de significación a=0.01, entonces: Se aceptará para a=0.1 Se aceptará para a=0.005 La probabilidad de aceptar y que sea cierta es 0.01 Todas son falsas.
Si aumentamos el nivel de confianza y el tamaño de la muestra queda fijo, la longitud del intervalo de confianza resultante será: Podrá ser mayor o menor, dependiendo del valor desconocido del parámetro Mayor Menor La longitud no depende del nivel de confianza.
Si al efectuar el contraste de una hipótesis H0 para un nivel de significación a=0.05, entonces: Si se acepta H0, la probabilidad de aceptar y que sea falsa es 0.05 Si se acepta H0, la probabilidad de aceptar y que sea cierta es 0.05 Si se rechaza H0, la probabilidad de que sea cierta es 0.05 Todas falsas.
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