Estadística Tema 1 UB

La distribución muestral de un estadístico: Se obtiene en cualquier estudio. Se obtiene solo en estudios empíricos. Solo es un modelo ideal, basado en supuestos. Se obtiene solo para variables cuantitativas.

Según el teorema central del límite: Todas las variables se distribuyen normalmente. Todas las variables se distribuyen normalmente para muestras grandes. Algunos estadísticos se distribuyen normalmente para muestras grandes. Todos los estadísticos se distribuyen normalmente en muestras grandes.

Para el teorema central del límite: La distribución de la variable es importante. La distribución de la variable no es importante. El tamaño de la muestra es irrelevante. El estadístico que se calcula es irrelevante.

La distribución del estadístico media se asemeja a la normal: Cuanto más grande sea la muestra. Cuanto más grande sea la población. Cuanto más pequeña sea la muestra. Cuanto más pequeña sea la población.

El sesgo de un estimador se refiere a: La media de un estimador en muchas muestras difiere del parámetro. El valor de un estimador en una muestra difiere del parámetro. Muestras con distribuciones asimétricas. Poblaciones con distribuciones simétricas.

Un estimador insesgado: Es perfecto a todos los efectos. Muestra eficiencia al aumentar la muestra. Logra consistencia con la población. Representa bien el parámetro en promedio.

Un estimador consistente muestra: Mayor variabilidad al aumentar el tamaño de la muestra. Menor variabilidad al aumentar el tamaño de la muestra. Menor variabilidad al reducir el tamaño de la muestra. Falta de sesgo independientemente del tamaño de la muestra.

¿Qué propiedad del estimador se ilustra al comparar los diferentes tamaños muestrales?. Sesgo. Eficiencia. Validez. Consistencia.

El control estadístico de la calidad se basa en la idea de que las medias muestrales: Siguen una distribución normal. Son imprevisibles. Nunca se alejan más 3 desviaciones típicas del valor nominal. Deberían ser siempre iguales entre sí.

En el control estadístico de la calidad, si se observa algún valor por debajo del valor nominal: Esto implica que el proceso está fuera de control. Se trataría de una distribución asimétrica. Se entiende como variabilidad aleatoria. Es necesario detener el proceso de inmediato.

"3σ" ¿que significa?. Tercer Quartil. Tres veces la desviación estándar. Tres p-valor. Ninguna de las anteriores.

¿Cuándo se considera que el proceso está controlado?. Se observa una tendencia ascendente clara. Hay dos valores consecutivos mayores que la media más 3 desviaciones típicas. Hay varios valores consecutivos por debajo de la media. No se observa ningún patrón, ni valor anómalo.

¿Cuál de las siguientes opciones describe un caso de variabilidad aleatoria y no un patrón sistemático?. Ocho valores consecutivos por encima de la media. Un valor ligeramente por debajo de la media, dentro de los límites de control. Una tendencia ascendente sostenida en cinco puntos seguidos. Tres valores alternando sistemáticamente por encima y por debajo de la media.

Cada vez que se extrae una muestra aleatoria de la misma población, se espera que... Los estadísticos sean iguales entre sí. Los estadísticos sean diferentes entre sí. El estadístico sea más parecido para muestras cercanas. El estadístico sea igual al parámetro poblacional.

¿Qué indica el error estándar de la media?. Cuánto varía la media de una muestra concreta respecto al valor más frecuente de la población. Cuánto varía la media muestral entre diferentes muestras aleatorias tomadas de la misma población. La diferencia entre la media muestral y la mediana poblacional. Cuánto se aleja un dato individual de la media muestral.

Conceptos básicos del Tema 1: Estimador. Sesgo. Consistencia. Error estándar. Intervalo de confianza (IC).