Estadística Unir

Señala la afirmación incorrecta: La población es el conjunto de entidades sobre las cuáles pretendemos hacer una inferencia, que pueden ser individuos. eventos, objetos, etc. La muestra son las observaciones o datos que extraemos de la población y sobre los cuáles realizaremos pruebas de hipótesis y análisis para poder hacernos preguntas de investigación acerca de esa población. La muestra tiene que ser representativa de la población objeto de estudio. Una muestra tiene que representar perfectamente a la población objeto de estudio.

¿Qué es la inferencia paramétrica, clásica o frecuentista?. Aquella que utiliza distribuciones de probabilidad conocidas (como la normal o la binomial) para representar los datos. Por lo tanto, para que los resultados sean fiables deben cumplirse. Aquella que usa el teorema de Bayes para obtener la probabilidad posterior de un evento utilizando la probabilidad (información) previa a ese evento. Aquella que utiliza distribuciones de probabilidad conocidas (como la normal o binomial) para representar los datos. Por lo tanto, para que los resultados sean fiables no debe cumplirse ningún supuesto. Aquella que no asume que los datos deban ajustarse a ninguna distribución. Por lo tanto, tiene menos restricciones que la distribución clásica.

Señala el concepto correcto de Intervalo de Gobernanza: El IC es una técnica de estimación que proporciona un intervalo de valores plausibles para un parámetro. Esto es, para un cierto nivel de confianza y a partir de la misma población, se estimará un intervalo de valores que incluirá el verdadero parámetro poblacional desconocido a largo plazo, es decir, en repetidas muestras. El IC es una técnica de estimación que proporciona un intervalo de valores plausibles para un parámetro. Esto es, para un cierto nivel de confianza y a partir de una muestra, se estimará un intervalo de valores que incluirá el verdadero parámetro poblacional a largo plazo, es decir, en repetidas muestras. El IC es una técnica de estimación que proporciona un intervalo de valores plausibles para un parámetro. Esto es, para un cierto nivel de confianza y a partir de la muestra, se estimará un intervalo de valores que incluirá el verdadero parámetro poblacional desconocido en la misma muestra. Ninguna de las anteriores.

Todo contraste de hipótesis se basa en la formulación de dos hipótesis: Una hipótesis nula y una alternativa. Dos hipótesis simples. Dos hipótesis compuestas. Ninguna de las anteriores.

La probabilidad de rechazar HO cuando HO es falsa se denomina también: Nivel de significación. P valor. Potencia estadística o de contraste. Error de tipo II.

¿En qué consiste cometer un error del tipo I?. Rechazar la hipótesis alternativa cuando es verdadera. Rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa. Rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.

Señala el concepto de p valor: Es la probabilidad de observar a largo plazo datos como los hallados o más extremos (esto es, que proporciona evidencia contra la hipótesis nula). Cuánto más grande sea el p valor más fuerte será la evidencia proporcionada por los datos contra la hipótesis nula. Es la probabilidad de observar a corto plazo datos como los hallados o más extremos (esto es, que proporcionan evidencia evidencia contra la hipótesis nula). Cuánto más pequeño sea el p valor más fuerte será la evidencia proporcionada por los datos contra la hipótesis alternativa. Es la probabilidad de observar a largo plazo datos como los hallados o más extremos (esto es, que proporcionan evidencia contra la hipótesis alternativa). Cuánto más pequeño sea el p valor más fuerte será la evidencia proporcionada por los datos contra la hipótesis alternativa. Es la probabilidad de observar a largo plazo datos como los hallados o más extremos (esto es, que proporcionan evidencia contra la hipótesis nula). Cuánto más pequeño sea el p valor más fuerte será la evidencia proporcionada por los datos contra la hipótesis nula.

Imagina que queremos examinar si existen diferencias en la opinión hacia el castigo de los delincuentes que tienen los ciudadanos españoles según si son o no religiosos. Para ello obtienes una muestra representativa de 1000 ciudadanos españoles. En dicha prueba de hipótesis obtienes un p valor de 0.06. ¿Cómo interpretarías este resultado?. Para un nivel de significación de 0.1; no podemos rechazar la hipótesis nula, por lo que concluiremos que no existen diferencias en la opinión hacia el castigo de los delincuentes entre españoles religiosos y no religiosos. Para un nivel de significación de 0.05: podemos rechazar la hipótesis nula, por lo que concluiremos que existen diferencias en la opinión hacia el castigo de los delincuentes entre españoles religiosos y no religiosos. Para un nivel del significación de 0.05; no podemos rechazar la hipótesis nula, por lo que concluiremos que no existen diferencias en la opinión hacia el castigo de los delincuentes entre españoles religiosos y no religiosos. Para un nivel de significación de 0.05; no podemos rechazar la hipótesis nula, por lo que concluiremos que existen diferencias en la opinión hacia el castigo de los delincuentes entre españoles religiosos y no religiosos.

Cual de las siguientes opciones no es una recomendación para incrementar la potencia estadística en un estudio?. Optar por examinar tamaños de efectos grandes. Bajar el umbral de alfa. Reducir la desviación estándar de los valores al comparar medias utilizando grupos de sujetos más homogéneos. Aumentar el tamaño de la muestra.

Indica la afirmación correcta: En estadística inferencial, el número que describe la población se llama parámetro, pero en la práctica no sabemos su valor. Para estimar un parámetro de la población usaremos un estadístico, que es un número calculado a partir de la muestra y que puede cambiar de una muestra a otra con un nivel de incertidumbre. En estadísticas descriptiva, el número que describe la población se llama parámetro, pero en la práctica no sabemos su valor. Para estimar un parámetro de la población usaremos un estadístico, que es un número calculado a partir de la muestra y que puede cambiar una muestra a otra con un nivel de incertidumbre. En estadística inferencial, el número que describe la población se llama estadístico, pero en la práctica no sabemos su valor. Para estimar un estadístico de la población usaremos un parámetro, que es un número calculado a partir de la muestra y que puede cambiar de una muestra a otra con un nivel de incertidumbre. En estadística descriptiva, el número que describe la población se llama estadística, pero en la práctica no sabemos su valor. Para estimar un parámetro usaremos una estadística, que es un número calculado a partir de la muestra y que puede cambiar de una muestra a otra con un nivel de incertidumbre.