Al fin de poder tomar las medidas más adecuadas será necesario? Contar con la mayor información posible,
no obstante si los datos informativos con los que contamos proviene n de estudios de toda la población, no
será necesario realizar ninguna inferencia Contar con la menor información posible,
no obstante si los datos informativos con los que contamos proviene n de estudios de toda la población, no
será necesario realizar ninguna inferencia.
Algunas medidas de dispersión son: Elegir las 3 correctas.
● La desviación estándar
● La varianza
● El recorrido o rango ● La Medida.
(1.1) Cuál es la media aritmética entre los sig. Valores 7, 6, 15, 28, 100,5? 26,8 28,7.
(1.1) Cuando se trabaja con todos los elementos de una población? No es necesario realizar una inferencia
estadística Es necesario realizar una inferencia
estadística.
(1.1) El procedimiento de selección de una muestra? Determina la posibilidad de realizar estimaciones válidas Determina la posibilidad de realizar estimaciones inválidas .
(1.1) El recorrido o rango siempre es positivo (es decir, es mayor que cero): f v.
(1.1) Indicar cuál de la sig. Afirmaciones es correcta? Se define con frecuencia desacumulada a la diferencia
entre el número total de observaciones y su frecuencia acumulada Se define con frecuencia acumulada a la diferencia
entre el número total de observaciones y su frecuencia acumulada .
(1.1) Indicar cuál de la sig. Afirmaciones es correcta? Una muestra se dice que es debidamente representativa
cuando presenta sus mismas características Una muestra se dice que es debidamente representativa
cuando no presenta sus mismas características .
(1.1) La eficiencia de un estimador se puede evaluar? Comparándolo con otro estimador Comparándolo con la base de datos.
(1.1) La estadística comprende en su definición las sig. Ramas? Estadística descriptiva y estadística inferencial Estadística descriptiva y estadística diferencial.
(1.1) La estadística descriptiva puede definirse como aquellos métodos que incluyen la? Recolección, presentación y caracterización de un conjunto de datos con el fin de describir apropiadamente las distintas características de ese conjunto de datos correspondiente a la definición de estadística descriptiva Recolección, presentación y caracterización de un conjunto de datos con el fin de explicitar las distintas características de ese conjunto de datos correspondiente a la definición de estadística descriptiva.
(1.1) La estadística es? un conjunto de técnicas y métodos para recolección, organización, presentación,
descripción, análisis e inferencia de datos un conjunto de analisis, inferencias y metodos para medir y recolectar datos.
(1.1) La estadística se define como? El conjunto de métodos y técnicas que permiten determinar de una
muestra debidamente representativa de una población, los valor es estadísticos, a fin de poder inferir sobre
los parámetros poblacionales con un cierto grado de bondad El conjunto de métodos y técnicas que permiten determinar de una
poblacion debidamente representativa de una muestra, los valor es estadísticos, a fin de poder inferir sobre
los parámetros poblacionales con un cierto grado de bondad .
(1.1) La moda es única? f v.
(1.1) La muestra es una parte o porción de la población seleccionada po r el estudio cuyas características son:
seleccione 4 correctas?
● Tamaño de la muestra
● Media de la muestra
● desviación estándar de la muestra
● estadísticos ● probabilisticos.
(1.1) La muestra está constituida por elementos pertenecientes a? la población la ciudadania.
(1.1) La población es un grupo de elementos que van a ser considerados, cuya características son. Seleccione 4
correctas?
● Tamaño de la población
● desviación estándar de la población
● media de la población
● parámetro ● estadistico.
(1.1) La variable de: tiempo que demora un maestro panadero en cocinar 85Kg de pan criollo, es de tipo? continua discreta.
(1.1) La varianza es un valor que determina? Un cierto grado de dispersión Un cierto grado de concentracion.
(1.1) Para los objetivos de información propuestos como ejemplos, pod rán tomarse muestras de las poblaciones?
Todas las opciones son correctas Ninguna de las opciones son correctas.
(1.1) Población es? el conjunto de datos cuantificables pertenecientes al sistema en estudio el conjunto de datos cuantificables pertenecientes a la muestra.
(1.1) Por qué es necesario, en muchos casos, estimar parámetros en luga r de calcularlos en base a los datos de la
población?
Seleccione las dos correctas:
● la población de interés puede ser de difícil o costoso acceso
● la información es más precisa cuando se estima, por menor proporción de errores no
muéstrales ● la población de interés puede ser de facil acceso .
(1.1) Que es un estadístico? El estadístico es una característica de la muestra El estadístico es una característica de la poblacion.
(1.1) Se puede afirmar que los valores en estudio, que en la muestra toman el nombre de estadísticos y en la
población se los denomina? Parámetros Variables.
(1.1) Se puede afirmar que una muestra? Es un subconjunto de la población Es un subconjunto de la media.
(1.1) Se puede afirmar que: la suma de todas las frecuencias relativas correspondientes a los valores de una
distribución es igual a? 1 0.
(1.1) Un desvió estándar cumple. Elegir la correcta? Ser menor a la varianza y ser positivo o cero Ser mayor a la varianza y ser positivo o cero.
(1.1) Una de las características de un buen estimador es la eficiencia que indica? Un estimador es eficiente si en
promedio se acerca más al parámetro estimado que cualquier otro estimador Un estimador es eficiente si en
promedio se acerca menos al parámetro estimado que cualquier otro estimador.
(1.1) Una muestra estará constituida? Por un subconjunto de la población Por un conjunto de población .
(1.1.1) Cómo se comporta un estimador con muestras grandes? El estimador es más confiable El estimador es menos confiable .
1.1.1) Cuál es la definición de estimador? Todo estadístico muestral se usa para estimar un parámetro de la
población y recibe el nombre de estimador Todo estadístico poblacional se usa para estimar un parámetro de la
población y recibe el nombre de estimador .
(1.1.1) La eficiencia hace referencia a que para una muestra de tamaño n, la media de muestra se acercara....? Mas, en promedio, a la media de población que cualquier otro estimador igual, en promedio, a la media de población que cualquier otro estimador imparcial más a la media de población que cualquier otro estimador imparcial menos, en promedio, a la media de población que cualquier otro estimador imparcial
mas, en promedio, a la media de población que cualquier otro estimador imparcial.
(1.1.1) Que es la estimación? Es un valor numérico específico de un estimador que resulta de una muestra
particular observada Es un valor numérico específico de un estimador que resulta de una poblacion
particular observada.
(1.1.1) Que es un estimador? El estimador es un estadístico muestral que sirve para estimar u n parámetro de
la población El estimador es un estadístico poblacional que sirve para estimar u n parámetro de
la población .
(1.1.1) Se dice que un estimador es insesgado si? Su valor esperado es igual al parámetro que se desea estimar Su valor esperado es menor al parámetro que se desea estimar.
(1.1.1) Si estima un parámetro con base a un estimador insesgado entonce s? En promedio, la estimación no diferirá del parámetro de interés, cuando se realice un número de estimaciones lo suficientemente grande En promedio, la estimación diferirá del parámetro de interés, cuando se realice un número de estimaciones lo suficientemente grande.
(1.1.1) Un estimador es consciente si? El valor esperado tiene el verdadero valor del parámetro cuando la muestra tiene un tamaño cada vez más grande El valor esperado tiene el verdadero valor del parámetro cuando la muestra tiene un tamaño cada vez más pequeño.
(1.1.2) La estimación por intervalo es una gama de valores que sirven para estimar el parametro de una poblacion:
f v.
(1.1.2) Calcular un intervalo de confianza al nivel 0,95 para la proporción de recién nacidos varones en una muestra
de tamaño 123 con 67 niños. Seleccione 4 correctas? El límite inferior del intervalo es 0,457 la estimación puntual indica que la estimación de P= 0,545 la proporción de v arones y forma parte de la estimación por
intervalos no se dispone de información de la varianza poblacional pero puede estimarse el límite superior del intervalo es 0,633 Se dispone de información de la varianza poblacional .
(1.1.2) Cuál es la definición de estimación puntual? La estimación puntual es un número que sirve para estimar un parámetro desconocido de la población La estimación puntual es un número que sirve para estimar un parámetro conocido de la población .
(1.1.2) El nivel de confianza de una estimación por intervalo? Lo define el investigador Lo define la cantidad de datos.
(1.1.2) El resultado de una investigación sobre el ingreso anual promedi o para un cierto puesto en la ciudad arroja,
con un 95% de confianza que el ingreso ... en el intervalo $118.000 - $1 36.000. Cuál de las sig. Conclusiones es
correcta? Con un nivel de confianza del 95% el nivel aleatorio [$118.000;$1 36.000] atrapa el verdadero valor
del.... Promedio de ese puesto Con un nivel de confianza del 95% el nivel aleatorio [$118.000;$1 36.000] atrapa un falso valor
del.... Promedio de ese puesto .
(1.1.2) En el caso de una estimación por intervalo podemos decir qué? La probabilidad de que el parámetro de una población se encuentre dentro de determinada estimación por intervalo recibe el nombre de nivel desconfianza La probabilidad de que el parámetro de una población se encuentre fuera de determinada estimación por intervalo recibe el nombre de nivel desconfianza .
(1.1.2) La distribución t se aplica en la estimación de intervalos de la media? Cuando se desconoce el valor de la varianza Cuando se desconoce el valor de la media.
(1.1.2) La estimación por intervalos tiene la ventaja respecto de la estimación puntual? Proporciona unos intervalos de valores que, con una confianza conocida, atrapan al verdadero valor del parámetro Proporciona unas medias de valores que, con una confianza conocida, atrapan al verdadero valor del parámetro.
(1.1.2) Se dispone de información de una muestra 100 casos, para la Cuá l la estimación puntual de la media es 100
unidades. Cuál intervalo estimado tendrá menor amplitud? el que corresponde a un menor error de muestreo tolerado el que corresponde a un mayor error de muestreo tolerado.
(1.1.2) Se ha obtenido una muestra al azar de 150 vendedores de una cadena de concesionarias de autos para
estimar la proporción de vendedores en esa empresa que no alcanza un mín imo establecido ventas por mes,
definido por la dirección. De los seleccionados, 50 no han conseguido l legar al mínimo de ventas establecido. Estime
un intervalo con 80% de confianza para la proporción de vendedores que n o llega al mínimo y corrobore que
conclusiones son válidas, seleccione las 4 correctas?
● El límite inferior del intervalo es 0,28
● el límite inferior del intervalo es 0,38
● la estimación de la varianza ronda los 0,2222
● el intervalo de confianza obtenido atrapa con una confianza de 80% a l verdadero valor de la
proporción poblacional ● la estimación de la varianza ronda los 0,235 .
(1.1.2) Se realiza un estudio para determinar la presencia de un hongo en cierta plantación. Se realiza una muestra
de 40 plantas, y se detecta la presencia del hongo en 18 de las plantas ¿Qué proporción se estima que posee la
infección, con un nivel de confianza del 99%? (25%; 65%) (35%; 65%).
(1.1.2) Si necesitamos aumentar la precisión de la estimación, sin redu cir la confianza, que deberíamos hacer?
Aumentar el tamaño de muestra Disminuir el tamaño de muestra .
(1.1.2) Una estimación de un intervalo de confianza es un rango de números llamado intervalo v f.
(1.1.2) Una muestra de la velocidad de 10 automóviles al pasar por cie rto punto de control arrojo los siguientes
valores ( expresados en Km/hs ( 100: 120: 90: 80: 85: 120: 100: 95: 100 : 80) Cuál es la estimación puntual de la
varianza poblacional? 206,67 207,76.
(1.1.2) Una muestra de velocidad de 10 automóviles al pasar por cierto punto de control arrojo los siguientes valores
(expresado en Km/h): (100:120:90:80: 85:: 120; 100; 95; 100; 80. ¿ Cuál es la estimación puntual de la media
poblacional? 97 90.
(1.2) Cuál es el concepto de error estándar? La desviación estándar de la distribución de un estadístico muestral recibe el nombre de error estándar del estadístico La desviación estándar recibe el nombre de error estándar del estadístico .
(1.2) Cuando nos referimos a la desviación estándar de la distribución d e intervalos muéstrales, Cuál es el término
convencional que utilizamos? Error estándar del intervalo Desviacion estándar del intervalo.
(1.2) De la población y muestra podemos decir qué? en la población medimos parámetros y en la muestra solo medimos estadísticos( estadígrafos) en la muestra medimos parámetros y en la poblacion solo medimos estadísticos( estadígrafos).
(1.2) El error de estimación corresponde a? Una diferencia aleatoria entre el verdadero valor del parámetro y elvalor del estimador Una diferencia especifica entre el verdadero valor del parámetro y el valor del estimador.
(1.2) La definición del error estándar de la estadística es? La desviación estándar de la distribución de una estadística de muestra La media de la distribución de una estadística de muestra .
(1.2) La diferencia fundamental entre población y muestra es? la población es un todo y la muestra es un subconjunto del todo la muestra es un todo y la poblacion es un subconjunto del todo.
(1.2) Mediante los valores estadísticos? Se podrá efectuar una correcta estimación sobre los parámetros de la población Se podrá efectuar una correcta estimación sobre los parámetros de la muestra.
(1.2) Qué condición debe garantizar el método de muestreo a los fine s de poder realizar una estimación con error
muestral conocido? Que cada elemento que conforme la muestra tenga una probabilidad no nula y conocida de formar parte de la muestra Que cada elemento que conforme la poblacion tenga una probabilidad no nula y conocida de formar parte de la muestra.
(1.2) Una financiera con la finalidad de estimar futuras contingenci as necesita una estimación rápida del nivel de
endeudamiento de sus clientes, analiza la muestra al azar de 36 client es de los que obtiene que el promedio es de
$8168 por cliente. Si conoce que la desviación estándar poblacional es de $1200 cuál de la sig. Características...
enmarca este problema seleccione 3 correctas?
● Se desconoce la media poblacional
● varianza poblacional conocida
● el tamaño de muestra es lo suficientemente grande ● varianza muestral conocida .
(1.2) Usted es presidente de una empresa de productos dentales y quier e conocer el promedio de ventas. Para ello
pide a 100 distribuidores de sus productos seleccionados aleatoriame nte, encuestar a 70, en forma aleatoria y que le
entreguen el promedio. Los responsables de la distribuidora envían l a información. ¿Usted recibió una muestra
extraída de la población o de alguna otra distribución y con qué tamaño de muestra? Desde la distribución de muestreo de la media de las muestras de tamaño 70, extraídas de la población Desde la distribución de muestreo de la poblacion de las muestras de tamaño 70, extraídas de la muestra.
(1.2.1) Cuál es la importancia del teorema del límite central? Permite utilizar el estadístico muestral para hacer inferencia sobre los parámetro de la población, sin conocer la forma de la distribución de frecuencia de esa población, salvo la información obtenida de la muestra Permite utilizar el estadístico poblacional para hacer inferencia sobre los parámetro de la población, sin conocer la forma de la distribución de frecuencia de esa muestra, salvo la información obtenida de la muestra .
(1.2.1) El intendente necesita conocer el ingreso anual medio de 700 familias que viven en un sector de la
comunidad. Los datos son n=50 (tamaño de la muestra); X = $4800 (media muestra); y S= $950 (desviación estándar
de la muestra), nivel de confianza 90% El ingreso anual medio fluctúa entre $ 4.587,50 y $ 5.012,50 El ingreso anual medio fluctúa entre $ 4.577,50 y $ 5.016,50.
(1.2.1) El teorema del límite central es uno de los más importante s de todos en la diferencia estadística por qué?
Garantiza que la distribución muestral de la media, se acerque a la distribución normal a medida que crece el
tamaño de la muestra Garantiza que la distribución muestral de la media, se acerque a la distribución normal a medida que crece el
tamaño de la poblacion.
(1.3.1) Clasificar una población por su estado civil soltero, casado, viu do o divorciado. Realizar una encuesta sobre
los grupos sanguíneos de un sector de nuestra empresa. Ubicar la proced encia de los empleados de un sector
específico de la construcción, son ejemplos de? Variable cualitativa Nominal Variable cualitativa Normal.
(1.3.1) Clasificar unza población por su nivel de instrucción: analfabetos, nivel primario, secundario, terciario o
universitario. ....? Variable cualitativa jerarquizada Variable cualitativa organizada.
(1.3.1) Cuáles de lo sig. Valores son moda de este grupo de notas obte nidas luego de un examen: 9, 5, 9, 6, 3, 5, 4,
6, 1,3? Seleccione las 4 correctas: 9; 6; 3; 5; 4;.
(1.3.1) Cuáles de los sig. valores son moda de este grupo de notas obt enidas luego de un examen 9, 5, 9, 6, 3, 5, 4,
6, 1, 3: seleccione las 4 correctas? 9, 5 6 3 1.
(1.3.1) La altura de los brotes de una oleaginosa es un almacigo. Lo s pesos de los deportistas. El volumen de líquido
escurrido....? Variable cuantitativa continúa Variable cuantitativa discontinúa .
(1.3.1) Número de conejos en una jaula. Cantidad de obreros con títu lo profesional en una fábrica. Número de casos
de cáncer en una localidad, etc. Son ejemplos de? Variable cuantitativa discreta Variable cuantitativa concreta.
(1.4) Algunas medidas de posición son... seleccione 4?
● Los cuartiles
● los percentiles
● los deciles
● la mediana ● los perceptiles .
(1.4) Cuál de lo sig. No es un parámetro poblacional? La moda de los datos de la población La moda de los datos de la muestra.
(1.4) Cuál de los sig. No es un estadístico? La moda de los datos de la población estadística La moda de los datos de la muestra estadística.
(1.4) Del estadístico podemos afirmar que? solo permite hacer afirmaciones sobre la muestra solo permite hacer afirmaciones sobre la poblacion.
(1.4) Del parámetro podemos afirmar que? es fiel a los datos de la población es fiel a los datos de la muestra.
(1.4) La moda es un estadístico. f v.
(1.4) Los valores en estudio obtenidos sobre una población reciben el nombre de? Parámetros Muestras.
(1.4) Un estadístico es un valor numérico que se le asigna a: una muestra una poblacion.
(1.4) Un parametro es un valor numerico que se le asigna a : La población La muestra.
(1.5) Cuáles de lo sig. Son valores de dispersión seleccione 4 correctas? Rango varianza desvió medio desvió estándar desvió bajo.
(1.5) En el conjunto de datos -1, 2, -1, -2, -1, 3 la desviación típica (estándar) es? 1,83 1,88.
(1.5) En el conjunto de los datos: -1, 2, 1, -2, x, el valor de x para que el promedio sea 1 es? 5 3.
(1.5) En el conjunto de datos -1, 2, -1, -2, -1, 3, la varianza es? 10/3 3/10 .
(1.5) En el conjunto de datos -1, 2, 1,-2,10, el valor de la media es? 2 -2.
(1.5) Indicar cuál de la sig. Afirmaciones es correcta? Una distribución se dice que es simétrica si se cumple que =moda= mediana=media Una distribución se dice que es simétrica si se cumple que =moda /= mediana=media .
(1.5) La moda en 2, 3,-1,1,2,-2,3,2,1 es? 2 -2 .
(1.5) Sea x el valor de un dato numérico positivo desconocido. Si se observaro n los datos 1+x, -x, -1, 0, entonces uno
puede afirmar que el desvio medio es: (x+1)/2 x/2 .
(1.5) Si en un conjunto de datos introducimos un dato igual a 0 entonces uno puede afirmar que : El promedio disminuye El promedio aumenta.
(1.5) Un valor de posición es: La mediana La media.
(1.5) Un valor que de dispersión es: La desviación típica La varianza .
(1.6) Que es una serie Simple? Al conjunto de observaciones se la define como una muestra ordenadas de menor a mayor se lo define como serie simple Al conjunto de observaciones se la define como una muestra ordenadas de mayor a menor se lo define como serie simple.
(1.8) En el conjunto de datos -1, 2, -1, -2, 1, 3, 1, 2, -4 la frecuencia absoluta del dato 1 es? 2 -2.
(1.8) En el conjunto de datos -1, 2, -1, -2, 1, 3, 1, 2, -4 la frecuencia relativa del dato 1 es? 2/9 9/2.
(1.9) Si se considera que -2 tiene frecuencia acumulada 10, 0 tiene frecu encia acumulada 15, 1 tiene frecuencia
acumulada 20 y -1 tiene frecuencia acumulada 12, el valor de la media es: -17/20 17/20.
1.9. Si se considera que -2 tiene una frecuencia de 10, 0 tiene frecuenci a acumulada 15, 1 frecuencia acumulada de
20 y -1 tienen frecuencia absoluta del dato -1 es: 2 -2.
(1.9) Como se obtiene la frecuencia acumulada? El valor esta dado por la suma de frecuencias, mas las frecuencias de las clases que le anteceden. El valor esta dado por la suma de frecuencias, menos las frecuencias de las clases que le anteceden. .
(1.9) Si se considera que -2 tiene frecuencia acumulada 10,0 tiene frecu encia acumulada 15, 1 tiene frecuencia
acumulada 20 y -1 tiene frecuencia acumulada 12, cuantos datos en total tenemos?: 20 -20 .
(1.10) Cómo define a la frecuencia desacumulada? Se define como frecuencia desacumulada de una clase a la diferencia entre el total de observaciones y su frecuencia acumulada. Se define como frecuencia desacumulada de una clase a la diferencia entre el total de observaciones y su frecuencia relativa.
(2.1) Consiste en una serie de rectángulos, cuyo ancho es proporcional al ran go de los valores que se encuentra
dentro de una clase y cuya altura es proporcional al número de elemento s que caen de la clase. Es definición de?
Histograma Varianza.
(2.1) Cuáles son los elementos de una prueba estadística: seleccione 4? hipótesis nula hipótesis alternativa estadística de prueba región de rechazo región de aceptación.
(2.1) En el conjunto de datos 1, 1, 2, 3, 1, 1, 2, 3, 5, la región circular que le corresponde al valor 1 es de? 160° 180° .
(2.1) En un gráfico circular, el 100% corresponde a? 360° 180° .
(2.1) La barra más larga de un histograma de frecuencia absolutas le corresponde a? La moda La media .
(2.1) Para poder realizar una lectura rápida de la distribución de dato s y sacar conclusiones inmediatas de la misma,
lo más conveniente es utilizar? Gráficos Datos.
(2.1) Un procedimiento de prueba de hipótesis que no tiene alteraciones cuando los supuestos se modifican
levemente, se denominan? Robustos Blandos.
(2.1.1) El valor p de una prueba corresponde? Al nivel de significación más bajo en el que el valor observado del estadístico de prueba es significativo Al nivel de significación más alto en el que el valor observado del estadístico de prueba es significativo .
(2.1.1) En el contexto de la prueba de hipótesis, cuando detectamos evi dencia que refute la hipótesis nula , decimos
que? se rechaza la hipótesis nula se acepta la hipótesis nula.
(2.1.1) En la hipótesis nula referida al valor de un parámetro? Siempre aparece un signo de igualdad Siempre aparece un signo de diferencia.
(2.1.1) En una prueba de hipótesis se deben cumplir ciertas situacion es, de las siguientes opciones hay 4 que son
correctas? la conclusión se determina a partir de muestras aleatorias se es tablece el nivel de significacióncon que se tolera decidir se requiere contar con un estadístico con distribución muestral conocida la decisión puede contener errores debido al uso de información muestral no se requiere contar con un estadístico con distribución muestral conocida .
(2.1.1) Que es un diagrama de sectores (circulares)? Es un diagrama dividido en tantos sectores como clase se
tenga y a cada una de dichas clases le corresponde un sector cuyo tamaño es proporcional a su frecuencia. Es un diagrama dividido en tantos sectores como clase se
tenga y a cada una de dichas clases le corresponde un sector cuyo tamaño es mayor a su frecuencia.
(2.1.2) Que es un diagrama de barras? Es un diagrama que se efectúa en un sistema de ejes ortogonales (x,y ) cuyas barras están separadas entre si Es un diagrama que se efectúa en un sistema de ejes ortonormales (x,y ) cuyas barras están separadas entre si.
(2.1.3) Que es un histograma? Es un diagrama de barras sin discontinuidades de esta manera podemos operar
con superficies Es un diagrama de barras con discontinuidades de esta manera podemos operar
con superficies.
(2.2) Como se determina un polígono de frecuencias? Es un diagrama donde se unen los puntos medios superiores de cada una de las barras de los histogramas y se con sideran nulas las frecuencias de los valores adyacentes a los extremos de la distribución. Es un diagrama donde se unen los puntos maximos superiores de cada una de las barras de los histogramas y se con sideran nulas las frecuencias de los valores adyacentes a los extremos de la distribución.
(2.2) El aceptar una hipótesis nula que sea falsa recibe el nombre de error tipo 2. Como se representa? ß R.
(2.2) En el eje vertical ubicamos las frecuencias y el eje horizontal los datos de la variable que estamos analizando,
de la misma forma en que se hizo el histograma. Realizado esto, graficamo s cada frecuencia de clase trazando un
punto sobre su punto medio en la parte superior del rectángulo y vinculam os los puntos sucesivos con una línea
recta para formar una figura con muchos lados. Es la definición de? Polígono de frecuencias Polígono de relatividades.
(2.2.1) El polígono de frecuencia y frecuencias relativas de un diagr ama donde se unen los puntos medios superior
de cada una de las barras de los histogramas y se considera nulas las fre cuencias de los valores adyacentes a los
extremos de distribución: v f.
(2.2.1) El procedimiento de prueba de hipótesis brinda resultados m ás concluyentes cuándo? Se rechaza una hipótesis Se acepta una hipótesis .
(2.2.1) Suponiendo que la hipótesis es correcta: como interpretamos e l nivel de significancia? El nivel de significancia indica la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis n El nivel de significancia indica la probabilidad de tomar la decisión de aceptar la hipótesis n .
(2.2.2) Como se llama la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa? Potencia de la prueba de hipótesis Potencia de la prueba de errores.
(2.2.2) El concepto de “la sensibilidad” que esta tiene para detectar situaciones en las Cuáles corresponde rechazar
la hipótesis nula por ser esta falsa hace referencia a? la probabilidad de cometer el error de tipo 2 la potencia de la prueba la probabilidad de cometer el error de tipo 1 el valor P el nivel de significación .
(2.2.2) Una empresa de consumo masivo ha establecido en sus normas de calid ad que un proceso de llenado no
puede detenerse más de 2 veces por turno en promedio. Realiza un estudi o para esa muestra de 25 turnos para
verificar el cumplimiento de esta norma (asumiendo un nivel de confianza del 95%). Un estudio previo indica que la
desviación estándar de las detenciones del proceso es de 0,4.¿qué prob abilidad existe de detectar que el proceso de
defectuoso si el verdadero promedio de detenciones por turno es de 2,5? 0,0885 0,2547 0,1492 0,8508 0,9125.
(2.3) La curva de frecuencia acumulada recorre todos los valores del 0 al 1 en e l eje y Cuando la curva pasa por el
valor de 0,75, el valor de x que corresponde al punto (x 0,75) es? el tercer cuartil el primer cuartil .
(2.3) La curva de frecuencia acumulada recorre todos los valores del 0 al 1 en e l eje y. cuando la curva pasa por el
valor d 0,25, el valor de x que corresponde al punto (x, 0,25) es? el primer cuartil el tercer cuartil.
(2.3) La curva de frecuencia acumulada recorre todos los valores desde el 0 al 1 en el eje y cuando la curva pasa por
el valor 0,5, el valor de x que corresponde al punto (x;0,5) es? la mediana la media.
(2.3.2) Que condición debe reunir una prueba de un extremo (extremo inf erior) referido a la hipótesis? (ver imagen)
hipótesis nula μ=μ HO hipótesis alternativa μ<μHO hipótesis nula μ/=μ HO hipótesis alternativa μ<μHO .
(2.4) En todo polígono de frecuencia y en donde sus lados han sido sua vizados convenientemente, podemos sacar
las siguientes conclusiones: Seleccionar las 4(cuatro) respuestas correctas: *El valor de la abscisa
correspondiente a la mayor ordenada es la Moda *el polígono pu ede presentar un sesgo respecto al eje
vertical que pasa por la moda *La mediana deja a su izquierda tanto s valores como los que deja a su derecha
*La media es el punto de equilibrio de la distribución, cuando l a curva es simétrica los valores de la moda,
mediana y... *La mediana es el punto de equilibrio de la distribución, cuando l a curva es asimétrica los valores de la moda,
mediana y... .
(3.1) La distribución de intervalos se utiliza generalmente cuándo? La cantidad de observaciones se supera los 20 La cantidad de observaciones se supera los 30.
(3.1) Si se tienen 500 datos, con un mínimo de 80 y un dato máximo de 180 entonces el rango de los datos es? 100 80.
(3.1) Si se tiene 500 datos, la cantidad de intervalos de clase es? 10 50 .
(3.1) Si un conjunto de datos agrupados, un intervalo de clase es [-1;3 ] la marca de clase que corresponde a este
intervalo es? 1 -1.
(3.1.1) una maquina rellena automáticamente un envase de material de construcción. El fabricante de la maquina
asegura que el llenado automático se lleva a cabo en 20 segundos. Se real iza una prueba a partir de 36 pruebas al
azar de llenado, y 20,75 segundos. Si se conoce por estudios previos qu e la desviación estándar de este tiempo de
llenado es de 2,4 segundos. ¿Cuánto vale el estadístico de prueba? 1,875 1,785 .
(3.1.1) una maquina rellena automáticamente un envase de material de construcción. El fabricante de la maquina
asegura que el llenado automático se lleva a cabo en 20 segundos. Se real iza una prueba a partir de 36 pruebas al
azar de llenado, y 20,75 segundos. Si se conoce por estudios previos qu e la desviación estándar de este tiempo de
llenado es de 2,4 segundos ¿puede considerarse valida la afirmación d el proveedor? Con un nivel de significación
de 1%, se rechaza la afirmación Con un nivel de significación
de 10%, se rechaza la afirmación.
(3.1.2) Los siguientes datos corresponden a una muestra salarios anua les de altos ejecutivos (expresados en miles
de cierta moneda). Si se sabe que la variable en la poblacion se distribuye normal, ¿Cual de las siguientes
afirmaciones es verdadera? 262 390 736 234 58 300 145 498 424 368 208 332 291 396 362 750 621 643 339 659:
● El estadistico de prueba para la media poblacional se distribuye t con 19 grados de libertad;
● La varianza muestral es 194,5;
● El error estandar es 8459;
● No pueden sacarse conclusiones validas debido a no disponer de toda la informacion necesaria;
● El estadistico de prueba para la media poblacional se distribuye normal. .
(3.1.2) A partir de una muestra de 16 mujeres de cierta etnia se obtuvo un a media de 1,68m de su altura y una
varianza de 0,12m a partir de esos datos. Puede sostenerse el Ho que la med ia en la ciudad es de 1,69 m con un
nivel de significación de 0,05? Con la información disponible no se rechaza la Ho Con la información disponible se rechaza la Ho.
(3.1.2) Cuando es conveniente tomar intervalos de clase? Cuando el número de observaciones es mayor a 20 Cuando el número de observaciones es mayor a 30 .
(3.1.2) La sig info reporta la cantidad de tiempo promedio por mes qu e una muestra de deportistas amateurs
practican su disciplina por mes .... La hipótesis nula no se rechaza con el n ivel de confianza del 95%? Si la desviación n estándar poblacional es mayor o igual a 66,3 Si la desviación n estándar poblacional es menor o igual a 66,3.
(3.1.2) Supongamos que tenemos 7 elementos en una muestra y conoce mos la media muestral = 16. Cuantos
grados de libertad tenemos? 6 10.
(3.1.3) Cuál es el promedio entre los sig. Valores: 100, 300, 500? 300 350.
(3.1.4) Cuál es la mediana de los sig. Valores: 22, 23, 25, 29, 30? 25 29.
(3.1.4) Cuál es la mediana de los sig. Valores: 32, 35, 37, 40, 42, 83? 38,5 37.
(3.1.5) Cuál es la moda de este grupo de notas obtenidas luego de u n examen 5, 5, 8, 8, 5, 2, 2, 8, 2? No tiene
moda 8.
(3.1.5) Cuál es la moda de este grupo de notas obtenidas luego de u n examen: 5, 5, 8, 8, 5, 2, 2, 8, 2,4? Trimordial
2,5 y 8 Trimordial
2,5 y 4.
3.1.5) Cuál es la moda de este grupo de notas obtenidas luego del examen 7, 5, 8, 1, 8, 4, 5, 2, 2, 4, 2? 2 4.
(3.1.5) Cuál es la moda obtenida de este grupo de notas obtenida s luego de un examen: 5, 5, 8, 2, 2, 8, 2, 4, 5, 8?
Trimodal y las modas son 5,8 y 2 Trimodal y las modas son 5,8 y 4.
(3.1.5) Cuál es la moda de este grupo de notas obtenidas luego de un examen: 5, 5, 8, 8, 5, 2, 2, 8, 2, 4, 5? 5 8.
(3.1.5) Cuál es la moda obtenida de este grupo de notas obtenida s luego de un examen: 7, 5, 8, 1, 8, 4, 5, 2, 2, 4, 2 ?
2 4.
(3.2) El error muestral es: seleccione las resp. Correctas? parámetro muestral menos estimador poblacional es
igual a la desviación estándar el valor absoluto de la diferencia en tre el parámetro poblacional y el estimador
muestral el valor absoluto de la diferencia entre el parámetro pobla cional y el estimador NO muestral parametro
poblacional menos estimador muestral .
(3.2) En un conjunto de datos puede ocurrir que: seleccione 4 correctas?: que no hayan datos repetidos la media sea 0 la media no pertenezca al conjunto de datos hayan varias modas. no hayan moda. .
(3.2) Para estudiar los datos agrupados uno necesita determinar, eli ge 4 correctas? medidas de dispersión y medidas de posición longitud de la clase el recorrido la cantidad intervalos de clase la cantidad intervalos de muestra.
(3.2) Si en un conjunto de datos agrupados, hay 6 clases, la longitud d e clases es 2, y el dato mínimo es 5, entonces
la primera marca de clases es? 6 5.
(3.2) Un agente de seguros vende pólizas a 5 personas de la misma edad y q ue disfrutan de buena salud. Según las
tablas actuales..... estas condiciones viva 30 años o más es 2/3. Hál lese la posibilidad de que transcurrido treinta
años vivan todos? 0.1317 0.1713.
(3.3) Si la amplitud de los intervalos de clase es 3 y hay 7 intervalos de clase entonces el recorrido (o rango) es? 21 27.
(3.3.1) en una muestra al azar de 400 moradores residenciales, el 65% d e ellos eran propietarios de la vivienda
donde residen, en tanto el 35% restante no son propietarios verifiqu e la hipótesis de que la muestra proviene de una
población de la que el 60% son propietarios. Use una probabilidad de co meter un error de tipo 1 del 5%? Se rechaza
la hipótesis nula Ho: P=0,60 No se rechaza
la hipótesis nula Ho: P=0,06.
(3.4) Los datos nutricionales acerca de una muestra de siete cereales para el desayuno incluyen el número de
calorías por porción. Calcule el rango... de calorías en los cereales si sus valores son: 80 100 Rta: 20 Rta: 40 .
3.4. los datos nutricionales acerca de una muestra de siete cerea les para el desayuno incluyen el número de
calorias por porcion. Calcule cuales si sus valores son: 80 100 110 130 190 y 250. RTA 170. RTA 190.
(3.4) Nos permite ver cuantas observaciones están por debajo de ciertos valores en lugar de hacer un mero registro
del número de elementos que hay dentro de los intervalos. Es la definición de: GRATIFICACIÓN DE FRECUENCIA ACUMULADA Y DESACUMULADA GRATIFICACIÓN DE FRECUENCIA ABSOLUTA.
(3.4.1) El peso del contenido neto de 12 frascos de aceitunas, en gramos es: 119 123 118 121 115 127 113 119 120
118 121 la desviación estándar especifica es 5 gramos analice la info disponible? La varianza muestral es 16,36 La varianza muestral es 17,36 .
(S/N) El intervalo (A; + ∞), se denomina: Intervalo infinito abierto a la izquierda Intervalo infinito abierto a la derecha.
(4) Que parámetros miden la variación en una población; seleccione las 2 correctas?
● desviación estándar
● varianza ● media.
(4.1) Calcular el rango de peso de un grupo de personas si los resultados de mediciones fueron: 80Kg, 65 Kg, 120
Kg, 82Kg, 70Kg, 60Kg? 60 70.
(4.1) Es test de bondad de ajuste se diferencia de acuerdo a la distribución que se supone que tiene la variable
analizada? f v.
4.1) Si se tienen los datos -1, 1, 1, 5, x, -1 y el promedio es 0,5 entonces el valor de x es? -2 2.
(4.1) La varianza cumple: elige 4 correctas?
● Ser mayor o igual a cero
● Decir que tan dispersos están los datos con respecto a la media
●Ser el cuadrado de el desvío típico
● Ser una medida de dispersión ● Ser menor o igual a cero .
(4.1) Los datos nutricionales acerca de una muestra de 7 cereales para el desayuno incluyen el número de calorías
por porción. Calcule el rango del número de calorías en los cereales si sus valores son 80, 100, 100, 110, 130, 190,
200? 120 130 .
(4.1) Ninguna de las medidas de dispersión puede ser negativa v f.
(4.1) Ninguna de las medidas de variación pueden ser negativa? v f.
(4.1) Si se tienen los datos x, x + 1, x -1, la varianza es? 2/3 3/2.
(4.1) Una de las características del rango, la varianza y la desviación estándar es que cuanto menor sea la dispersión
de los datos, mayor será el rango, la varianza y la desviación estándar? v f.
4.1 Sea R el rango o recorrido de con conjunto de datos D. Sea M un conjunto de datos obtenidos añadiendo un dato
nuevo al conjunto D. Sea r el recorrido de M. Entonces uno puede afirmar que r es > o = a R r es < o = a R .
4.1.1) Como se define el desvio medio? Se define como desvío medio en una distribución al promedio de las
desviaciones absolutas de las observaciones con respecto a la media. Se define como desvío medio en una distribución al promedio de las
desviaciones relativas de las observaciones con respecto a la media. .
(4.1.2) Cuáles son los pasos para obtener la varianza muestral? Seleccione las 4 respuestas correctas: *Calcular la diferencia de cada valor y la media *Elevar al cuadrado la diferencia *Sumar las diferencias elevadas al
cuadrado *Dividir el total obtenido entre n-1 *Calcular la diferencia del total de valore y la media .
(4.1.3) Cuál es la desviación estándar siendo la varianza 100? 10 15.
(4.1.3) Cuál es la desviación estándar siendo la varianza 49? 7 8.
(4.1.3) Cuál es la varianza si la desviación es igual a 13? 169 139.
(4.1.3) Cuál es la varianza si la desviación estándar es igual a 4? 16 32.
(4.1.4) Cuál es el coeficiente de variación si la desviación estándar muestral es de 50 y la media muestral es de 100?
50% (o también puede decir 0,5 60% (o también puede decir 0,6.
(4.1.4) Cuál es el coeficiente de variación si la desviación estándar muestral es de 80 y la media muestral es de 170?
47,05% 49,05% .
(4.2) Consiste en comprobar si dos características están relacionadas entre sí, ¿a qué tipo de prueba se refiere? Test
de independencia Test
de dependencia .
(4.2) La tabla de contingencia para un estudio de satisfacción de una empresa obtiene lo sig. Resultados: el renglón
elementos de interés total está dado por X=X1+X2 .....Número total de elementos de interés = 317 y n – x = (n1 – x1)
+ (n2 – x2), número total de elementos que no son de interés = 172 y la columna está dada por n1 = tamaño de
muestra.... Total en el grupo 1 = 227 y n2= tamaño de muestra total en el grupo 2= 262.¿cuáles son los totales de los
renglones y columnas? 489 498.
(4.2) Los resultados dela prueba chi cuadrado son equivalentes ¿A qué prueba? Z B.
(4.2) Si se tienen los datos X, -x, 1, 1, -2 y el desvió estándar es 1 entonces el valor de X es? no hay solución hay solución.
(4.2) Si x es un valor positivo, y se tienen los datos x, -x, 1, -1, con un desvió estándar 1 entonces el valor de x es? 1 -1.
(4.2) Una tabla de contingencia. Seleccione 4 correctas? entre variables categóricas se asocia a un estadístico
chi cuadrado es una organización de datos de doble entrada en sus bordes contiene las frecuencias
marginales permite analizar la asociación entre 2 variables cualitativas permite analizar la asociación entre 3 variables cualitativas.
(4.3) El recorrido en el diagrama de barras representa? La longitud de la base del diagrama La longitud de la muestra del diagrama .
(4.3) Utilizando la regla empírica para analizar la variabilidad en las distribuciones que tienen forma de campaña,
seleccione 3 correctas? Aproximadamente 99.7% de los valores se encuentran +-3 desviaciones estándar a
partir de la media Aproximadamente 68% de los valores se encuentran +-1 desviación estándar a partir de la
media Aproximadamente 95% de los valores se encuentran +-2 desviaciones estándar a partir de la media Aproximadamente 95% de los valores se encuentran +-3 desviaciones estándar a partir de la media.
(4.3.1) Si tenemos un ejercicio, donde podemos observar en el intervalo centrado en la media y tal que su origen
izquierdo este dado por la media menos un desvío estándar y el derecho por la media más un desvío estándar.
Utilizando la regla empírica, estamos en condiciones de decir que los valores de la distribución se agrupan en: 0.68 0.78.
(5.1) Cuál es la probabilidad de obtener el número 5 cuando se lanza un dado de 6 caras?. Cada cara del dado tiene
un número diferente del 1 al 6. 1/6 7/6.
(5.1) Cuál es la probabilidad de que salga cara en una moneda que tiene impresa cara en ambos lados? 1 2.
5.1) Cuáles son los supuestos básicos del modelo ANOVA? Seleccione 4 correctas: los datos fueron obtenidos de
manera aleatoria los errores tienen varianza constante los errores son independientes los errores están
normalmente distribuidos con media 1 los errores están
normalmente distribuidos con media 0.
(5.1) El equipo de desarrollo de un nuevo producto indica que este tiene una probabilidad de éxito de 0.6 en cambio
el presidente de la empresa es menos optimista y dice que el producto tiene una probabilidad de 0.3 de éxito ¿de qué
tipo de probabilidad estamos hablando? Probabilidad subjetiva Probabilidad objetiva .
(5.1) En un experimento se compararon 3 métodos para capacitar a empleados nuevos de una empresa de servicios;
para evaluar los resultados de cada uno, se administró una prueba 50 ítems relacionados con las tareas a desarrollar,
a cada uno de 24 participantes repartidos en grupos de 8 personas cada uno. Cuál de la sig. Es la variable explicativa
en este estudio? Método de capacitación Método de equivalencia.
(5.1) La probabilidad de un evento cumple? Ser un valor entre 0 y 1 Ser un valor entre 0 y 2 .
(5.1) La probabilidad es un número comprendido entre: 0 y 1 0 y 2.
(5.1) luego de una encuesta a alumnos, se determina que el 60% de estos tiene un trabajo de medio tiempo. Se
determina entonces que hay una probabilidad de 0.6 de que un estudiante tenga un empleo de medio tiempo. ¿De
qué tipo de probabilidad estamos hablando? Probabilidad de frecuencia relativa o empírica Probabilidad de frecuencia absoluta o empírica .
(5.1) Que probabilidad se utiliza en juegos de azar tales como naipes, dados, bolas de un bolillero; seleccione la
correcta? Probabilidad clásica Probabilidad empirica.
(5.1) Un espacio muestral es la unión de 5 eventos mutuamente excluyentes de dos a dos. E1, E2, E3, E4 y E5. Si
P(E1) = P(E2) =0.15 P(E3)= 0.4 y P(E4)= 2 P(PE5) afirmar que: P(E4)= 0.2 y P(E5)= 0.1 P(E4)= 0.3 y P(E5)= 0.1 .
(5.2) A qué tipo de probabilidad hace referencia el enunciado: la probabilidad de sacar 2 cuatros al lanzar
simultáneamente dos dados en 1/36? Probabilidad clásica Probabilidad estadistica.
(5.2) La probabilidad de que un equipo de fútbol le gane a otro en un partido clasifica como probabilidad empírica? v f.
(5.2) La probabilidad obtenida de obtener un cinco de lanzar un dado clasifica como probabilidad subjetiva: f v.
(5.2) Se lanza una moneda 2 veces, se escribe C si cae cara, se escribe S si cae seca. El complemento del evento
caer cara en el primer lanzamiento es? {SC, SS} {SS, SS}.
5.3. Lanzamos dos dados y anotamos el par de números que muestran. La intersección de los eventos: Sacar dos
números impares y que la suma sea impar es: Vacía Completa.
(5.3) Considere el experimento de lanzar 3 monedas de las Cuáles la segunda moneda posee dos caras. El evento:
hay exactamente dos cruces es: {(Cruz,cara,Cruz)} {(Cara,Cruz)} .
5.3) Considere el experimento de lanzar un dado. Si cae una cara con un número par entonces lanzamos una
moneda que posee dos cruces. Si cae una cara que posee un número impar entonces lanzamos una moneda. La
intersección entre los eventos sacar un uno y el evento sacar una cruz es: {(1, cruz)} {(2, cruz)} .
(5.3) Cuáles de los sig. Son resultados mutuamente excluyentes al lanzar los dados? Un total de 5 puntos y un
número par de puntos en ambos dados Un total de 5 puntos y un
número impar de puntos en ambos dados.
(5.3) Cuáles son eventos mutuamente excluyentes al sacar de un mazo de 52 barajas? Un diamante y una carta negra Un diamante y una carta roja.
5.3) Cuáles son los conceptos que nos permiten conocer el significado de probabilidad: seleccione 3 correctas?
Experimento espacio muestral eventos hilos.
(5.3) Dos eventos complementarios cumplen? Su intersección es vacía, Su unión es el espacio muestral ( la
probabilidad es cero) Su intersección es el espacio muestral, Su unión es vacía ( la
probabilidad es cero).
(5.3) Lanzamos un dado de cuatro caras, con los números de uno al cuatro en sus caras; anotamos el número que
queda oculto, el complemento del evento: sacar 2 o 3 es: {1,4} {2,4}.
(5.3) Lanzamos 2 dados, y anotamos el par de números que muestran, la intersección de los eventos: sacar dos
numeros impares y que la suma sea impar es? Vacía Llena.
(5.3) Lanzamos un dado de 4 caras y anotamos el número que muestra el complemento del evento, sacar 2 o 3 es?
{1,4} {2,4} .
5.3) Lanzamos un dado y anotamos el número que muestra, el complemento del evento, sacar un número múltiplo
de 3 es? {1, 2, 4, 5} {1, 3, 4, 5}.
5.3) Lanzamos un dado y anotamos el número que muestra, el complemento del evento, sacar un número par es?
{1, 3, 5} {1, 2, 5}.
(5.3) Se lanza una moneda 2 veces, se escribe C si cae cara, se escribe S si cae seca, la intersección de los eventos
caer cara en el primer lanzamiento y caer seca en el segundo? ( CS) ( SC) .
(5.3) Se lanza una moneda 2 veces, se escribe C si cae cara, se escribe S si cae seca, la unión de los eventos caer
cara en el primer lanzamiento y caer seca en el segundo? (CC, CS, SS) (CS, SC, SS) .
5.3) Se lanza una moneda dos veces. Cuál es la probabilidad de que salga cara en ambas? P(x) = ¼ 2.
5.3) Si A y B son eventos de un espacio muestral y A está contenido en B entonces seleccione 4 correctas?
● La unión de A y B es igual a B
● La intersección de A y B es A
● El complemento de B está contenido en el complemento de A
● P(A) es menor o igual a P(B) ● P(A) es mayor o igual a P(B).
(5.3) Una de las categorías en que pueden clasificarse los eventos es? Mutuamente excluyente Mutuamente incluyente .
(5.3) Considere el experimento de lanzar una moneda, si esta cae cara se lanza un dado, en caso de caer cruz se
lanza de nuevo una moneda. El complemento de sacar al menos una cara es: “ {(Cruz,Cruz)}” “ {(4,Cruz)}”.
(5.4) En un grupo de 30 personas se distinguen 2 grupos, 20 personas hablan español, 20 personas hablan inglés y
10 hablan ambas lenguas, la cantidad de personas que hablan estrictamente una lengua es? 20 30.
(5.4) Suponga que se tiene un experimento con espacio muestral S. Sean A y B eventos del espacio muestral. Si A
está contenido en B entonces P (AyB) es: P (A) P (B).
5.4) Suponga que se tiene un experimento con espacio muestral S. Sean A y B eventos del espacio muestral. Si A
esta contenido en B entonces P (AoB) es: P (B) P (A) .
(5.5) Si en un grupo 15 personas hablan español, 5 personas hablan inglés y nadie habla ambos idiomas al
mismo tiempo, entonces la cantidad total de personas, es: 20 15.
(5.5) Como se calcula P(B/A)? P(B y A) /P(A) P(B y A) /P(B) .
(5.5) En un grupo de 40 personas se distinguen 2 grupos, 30 personas hablan español, 20 personas hablan inglés y
10 hablan ambas lenguas, la cantidad de personas que hablan estrictamente una lengua es? 30 15.
(5.5) Como se calcula P(B/A)? P(B y A) /P(A) P(B y A) /P(B).
(5.5) En un grupo de 40 personas se distinguen 2 grupos, 30 personas hablan español, 20 personas hablan inglés y
10 hablan ambas lenguas, la cantidad de personas que hablan estrictamente una lengua es? 30 21.
(5.5) Si A y B son eventos de un espacio muestral, tales que P(A)=0,5 P(A o B)=0,8 P(A y B)=0,1 entonces P(B) es?
0,4 0,7.
5.5) Si A y B son eventos de un espacio muestral, tales que P(A)=0,5 P(B)=0,3 y P(A o B)=0,1 entonces P(A y B) es?
0,7 0,5.
5.5) Cómo se calcula la probabilidad de P (A o B) siendo eventos no mutuamente excluyentes?:
P(A) + P(B) - P(A y B) P(A) + P(B) + P(A y B) .
(5.5) Si A y B son eventos de un espacio muestral, tales que P(A)=0,5 P(B)=0,3 y P(A o B)=0,8 entonces P(A y B) es?
0 0,3.
(5.5) Si A y B son eventos de un espacio muestral, tales que P(A)=0,5 P(B)=0,3 y P(A y B) es? 0 0,5.
(5.5) Si un grupo de 15 personas hablan español, 5 personas hablan inglés y nadie habla ambos idiomas al tiempo,
entonces la cantidad de personas es? 20 30.
(5.5) Suponga que se tiene una moneda INCORRECTAMENTE BALANCEADA, sea E el evento caer “cara” al lanzar
la moneda. Suponga que P(E) = 0,4 la probabilidad de no caer cara es? 0,6 0,4.
(5.6) Cómo se calcula P(A y B)? P(A/B) xP(B) P(A/B) xP(A) .
(5.6) De una baraja estándar de 52 cartas sea A el suceso de sacar un AS en la primera extracción y B sacar un AS
en la segunda extracción de ases en 2 extracciones sin revolver la carta extraída? 1/221 1/212 .
(5.6) Se tiene 3 bolas rojas y 3 bolas blancas, la probabilidad de extraer 2 bolas rojas sin reponer la primera que se
extrae es? 43586 43856 .
5.6) Se tiene 4 bolas rojas y 5 bolas blancas, la probabilidad de extraer 2 bolas rojas sin reponer la primera que se
extrajo es? 1/6 1/5.
(5.6) Cuáles de estas son probabilidades condicionales? Seleccione 2 respuestas correctas:
P (B|A)
P (A|B) P (AUB) .
(5.6) Sea A el suceso de sacar un AS de una baraja estándar de 52 cartas y B sacar un rey de corazón rojo. Calcular
la probabilidad de sacar un AS y un rey de corazón rojo en 2 extracciones sin devolver la carta extraída?: 1/663 1/636 .
(5.6) Si A y B son eventos complementarios entonces puede afirmarse que P(AyB)=0 v f.
(5.6) Suponga que se tienen eventos independientes A y B de un espacio muestral tales que P(B) = 0.5, P (AyB)= 0.1
, entonces P(A) es: 0.2 0.4.
(5.6) Suponga que se tienen eventos independientes A y B de un espacio muestral, tales que P(A) =0.4,P(B)=0,1,
entonces P (A y B) es?: 0,04 0,06.
5.6. Se tienen 3 bolas rojas y 3 bolas blancas en una caja. La probabilidad de extraer dos bolas del mismo color sin
reponer la primera que se extrajo es: 1/5 1/6.
(5.6) Suponga que se tienen eventos independientes A y B de un espacio muestral, tales que P(A)=0,4 P(A y B)= -0,1
entonces P(B) es? 0,25 0,15.
(5.7) Considere el experimento de lanzar 1 dado. Si cae una cara con un lado par, entonces lanzamos una moneda
que posee dos cruces..... no se lee.... Impar entonces lanzamos una moneda. Considere los eventos A sacar una
cara, B sacar un par P(AyB): 0 1.
(5.7) Considere el experimento de lanzar 1 dado. Si cae una cara con un lado par, entonces lanzamos una moneda
que posee dos cruces..... no se lee.... Impar entonces lanzamos una moneda. Considere los eventos A sacar una
cara, B sacar un par P(AcB) : 2/3 3/2.
(5.7) Considere el experimento de lanzar 1 dado. Si cae una cara con un lado par, entonces lanzamos una moneda
que posee dos cruces..... no se lee.... Impar entonces lanzamos una moneda. Considere los eventos A sacar una
cara, B sacar un par P(AoB) Respuesta 1/3 Respuesta 3.
(5.7) Considere el experimento de lanzar 3 monedas de las Cuáles la segunda moneda posee dos caras considere el
evento A sacar una cruz en la tercera moneda..... el evento B sacar una cara en la primera moneda ; la P(B/A) es?
43497 43947 .
(5.7) De los eventos excluyentes podemos decir que: elegir las 3 correctas. Su intersección es vacía Pueden ser complementarios La probabilidad de su intersección es cero. Su intersección es no vacía.
5.7 En una asignatura se ha decidido aprobar a aquellos que superen unos de los dos parciales. Con este criterio
aprobó el 80% Sabiendo que el primer parcial lo supero el 60% y el segundo el 50%. ¿Cuál hubiese sido el
porcentaje de aprobados si se hubiese exigido aprobar ambos parciales 0.3 0.6.
(5.7) en una bolsa se tienen 3 bolitas verdes, 2 amarillas y 4 naranjas. La probabilidad de sacar una bolita naranja o
verde es? 43715 43175.
5.7. Se lanzan dos dados de 4 caras y se suman los números que aparecen. ¿Cual es la probabilidad de que la suma
de ambos números sea la maxima ….? 1/16 1/8.
(5.7) Se extraen 2 cartas al azar de un mazo, sin reposición. Se busca la probabilidad de extraer dos cartas de trébol
consecutivas. ¿Cómo son esos eventos?: DEPENDIENTES INDEPENDIENTES.
5.7) Se tiene un dado y un mazo de cartas. Se lanza el dado y se extrae una carta del mazo: sacar un “5” y una carta
de espadas son eventos...? No excluyentes Excluyentes .
(5.7) Si A y B son dos eventos complementarios la probabilidad de A es 0,2 entonces P(AoB) es? 1 2.
5.7) Si A y B son dos eventos complementarios, la probabilidad de A es 0,2 entonces la probabilidad de que ocurran
B es? 0,8 0,2.
(5.7) Si A y B son dos eventos complementarios, la probabilidad de A es 0,2 entonces P(A o B) es? 1 2.
(5.7) Si A y B son dos eventos excluyentes, la probabilidad de A= 0,2 y P(A o B) = 0,5. Entonces la probabilidad de
que ocurra B es? 0,3 0,5.
(5.7) Si A y B son dos eventos excluyentes, la probabilidad de A= 0,7 y P(A o B) = 0,3. Entonces la probabilidad de
que ocurra B es? 1 3.
(5.7) Si A y B son dos eventos excluyentes entonces podemos decir que P(A o B)=P(A) +P(B): v f.
(5.7) Si A y B son dos sucesos mutuamente excluyentes, entonces, la probabilidad de que ocurran ambos sucesos
es? 0 1.
(5.7) Si A y B son eventos Dependientes entonces vale que P (A o B)= P(A)+ P(B)? v f.
(5.7) Si A y B son eventos Dependientes entonces? elegir las 4 correctas?
P (A y B)= P(B)P(A/B) ;
P(AYB)=P(A)P(B/A) ;
La ocurrencia de A afecta la ocurrencia de B;
La ocurrencia de B afecta la ocurrencia de A. La ocurrencia de B no afecta la ocurrencia de A.
(5.7) Si A y B son eventos Independientes entonces? elegir las 4 correctas?
La ocurrencia de A NO afecta la ocurrencia de B
P (A y B) - P(A)P(B)
La ocurrencia de B NO afecta la ocurrencia de A
P(A/B) – P(A) La ocurrencia de B afecta la ocurrencia de A .
(5.7) Si A y B son eventos y la intersección de ellos es NO vacía entonces: elegir las 4 correctas?
P(A o B)= P(A)+P(B)-P(AyB)
La unión de A y B contienen a la intersección de A y B
A y B no son complementarios
A y B no son excluyentes A y B son excluyentes.
5.7. en una bolsa se tienen 3 bolitas verdes, 2 amarillas y 4 naranjas. La probabilidad del sacar una bolita
naranja o verde es: 7/9 9/7.
(5.7) Si lanzan 2 dados de 4 caras y se suman los números que aparecen, calcular la probabilidad de que la suma
sea la máxima posible? 42370 43270 .
5.7) Si lanzan 2 dados de 4 caras y se suman los números que aparecen, calcular la probabilidad de que la suma
sea mayor o igual a 4? 13/16 16/13 .
(5.7) Una rata es colocada en una caja con tres pulsadores de colores rojo, azul y blanco. Si pulsa dos veces las
palancas al azar : la probabilidad de que las dos veces pulse la roja es: 0,11 0,1.
(5.7.1) Cuándo dos eventos son complementarios? Dos eventos A y B se denominan complementarios cuando la suma de sus probabilidades es igual a 1 Dos eventos A y B se denominan complementarios cuando la suma de sus probabilidades es igual a 0.
5.7.2 Como se calculan la probabilidad de P (A o B): Siendo eventos mutuamente excluyentes P (A) + P (B) Siendo eventos mutuamente excluyentes P (A) - P (B) .
(5.7.2) Sean A y B eventos de un espacio muestral calcule P(A o B) sabiendo que A y B son mutuamente excluyentes
y que P(A)=0,05 y P(B)....: 0,55 0,44.
(5.7.2) Sean A y B eventos de un espacio muestral. Calcule P(A o B)sabiendo que A y B son mutuamente
excluyentes y que P(A) =0.7 y P(B)= 0.3: 1 0.
(5.7.3) Calcule P (A o B) de eventos no mutuamente excluyentes donde P(A)= 0.7 y P(B)= 0.3: 0.79 0.73.
(5.7.3) Cuándo dos eventos son independientes? Dos eventos se dicen que son independientes, cuando la ocurrencia de uno de ellos no modifica la probabilidad de ocurrencia del otro. Dos eventos se dicen que son independientes, cuando la ocurrencia de uno de ellos modifica la probabilidad de ocurrencia del otro.
(5.7.3) Sean A y B eventos de un espacio muestral S. Suponga que A y B son eventos independientes. Calcule P( A
o B).Sabiendo que P(A)= 0.5,P(B)= 0.5: 0.75 0.25.
(5.7.3) Sean A y B eventos de un espacio muestral S. Suponga que A y B son eventos independientes. Calcule P( A
o B). Sabiendo que P(A)= 0.2,P(B)= 0.3: 0.44 0.47.
(5.7.3) Sean A y B un espacio muestral S. Suponga que A y B son eventos independientes. Calcule P (A o B)
sabiendo que: P(A) = 0.5, P(B)= 0.5: 0.525 0.552 .
(5.9) Dos máquinas A y B producen 75% y 25% respectivamente del total de las piezas producidas en la fábrica. Los
porcentajes de producción de piezas defectuosas de esta, maquina son 3% y 4% Al tomar una pieza al azar y ser
defectuosa.¿ Cuál es la posibilidad de haber sido producida por la maquina A? 0,75*0,03/(0,75*0,03+0,25*0,04) 0,75*0,03/(0,75*0,03+0,25*0,02) .
(5.9) Hay 2 urnas: A con 3 bolas negras y 5 bolas rojas; B con 2 bolas rojas y 3 bolas negras. Escogemos una urna al
azar.... Roja: ¿Cuál es la posibilidad de haber sido extraída de la urna A? (1/2)*(5/8)/( (1/2)*(5/8)+(1/2)*(2/5 ) ) (1/2)*(5/8)*( (1/2)*(5/8)+(1/2)*(2/5 ) ) .
(s/n) Seleccione la opción correcta: Según el criterio con el que se armo la tabla. ¿Cual de estos es un evento
simple? (Ver imagen, CUADRO): Planea comprar Planea vender.
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