Validacion y Explotacion de datos

En un estudio descriptivo se obtiene que el peso de un grupo de personas tiene una media de 60 Kg y una desviación típica de 20 Kg, mientras que en otro estudio al mismo grupo la media de las edades fue de 15 años y la desviación típica de 5 años. ¿En qué caso los datos están más dispersos?. En los dos casos existe una dispersión similar. Los datos están más dispersos en el caso de la medida del peso. Los datos están más dispersos en el caso de la medida de la edad.

Para comparar la variabilidad relativa de la tensión arterial diastólica y el nivel de colesterol en sangre de una serie de pacientes, utilizaremos: Las desviaciones típicas. Las desviaciones medias. El coeficiente de correlación.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?. La desviación típica orienta sobre la "validez" de una media. Las marcas de clase de una variable cualitativa se calculan como los puntos medios de los intervalos. La media, mediana y moda resumen todo tipo de información de los datos.

Al aplicar un tratamiento a un paciente contra el COVID-19 basado en la hidroxicloroquina, puede que este empeore, que no le haga efecto, o que mejore. Si dicho tratamiento se aplica a una población de 100 pacientes, ¿qué medidas estadísticas resumen mejor los datos?. La media, la mediana o la moda. La desviación típica o coeficiente de correlación. El percentil 25, el percentil 50 y el percentil 75.

Si al calcular el coeficiente de correlación de Pearson de dos variables X(edad) e Y(peso), y obtenemos que r = - 0,20.... X e Y están poco relacionadas, y cuando X decrece Y tiende a crecer y viceversa. La pendiente de la recta de regresión es grande. La varianza de la distribución X en pequeña.

Si en la medida de la covarianza de una distribución bidimensional se obtiene un valor de cero, esto significa que: Existe una correlación clara de X sobre Y. No existe correlación entre las variables X e Y. El coeficiente de correlación de Pearson es negativo.

Se observa que al disminuir el consumo de comida rápida, disminuye el nivel de colesterol en sangre. Si modelo de regresión entre ambas variables ofrece una bondad del 36%, ¿qué valor tomará el coeficiente de correlación?. 0,36. -0,6. 0,6.

Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre dos variables es -0,9 podemos decir…. La relación lineal es buena. Al ser inferior a 1, la relación lineal es pequeña. Tenemos una relación lineal inversa, pero no buena.

En la ecuación de una recta de regresión lineal es (Y= b0 + b1X), ¿qué representan b0 y b1?. b1 representa la ordenada en el origen de coordenadas. b0 representa la pendiente de la recta. b1 Representa el incremento de Y por cada unidad de incremento de X.

Un modelo de regresión lineal para calcular la glucemia (glucosa en sangre), a partir del nivel glucosuria (glucosa en orina) muestra que Glucemia= 20 + 0,5 x Glucosuria. Si dos personas presentan 10 unidades (mg/dl) de diferencia de glucosuria, ¿cuál será la estimación que podemos hacer para determinar el nivel de glucemia?. 10 mg/dl. 25 mg/dl. 20 mg/dl.

¿Cómo define estadística la Real Academia Española (RAE)?. Como el estudio de los datos cuantitativos de la población, de los recursos naturales e industriales, del tráfico o de cualquier otra manifestación de las sociedades humanas. Como la ciencia que se encarga de manejar gran volumen de datos. Como la ciencia que ofrece resultados de cuestiones demográficas y científicas de forma gráfica y cuantitativa a partir de observaciones.

Las variables estadísticas de tipo continuo son las que…. Permiten un número finito de valores. Son lineales. Pueden admitir un número infinito de valores potenciales de la característica que medimos, entre dos valores dados cualesquiera.

Las representaciones gráficas de los datos numéricos…. Son innecesarias. Ayudan a comprender rápidamente la información numérica descriptiva. Son muy bonitas, pero no aportan nada nuevo.

Para el estudio de la tendencia central de una distribución, la medida más eficaz es: La Mediana. La Media Aritmética. La desviación media.

La tendencia de dos o más datos en una tabla de doble entrada (distribución bidimensional) a variar de forma conjunta la definimos como: Interdependencia. Varianza. Correlación.

Cuando las dos variables de una distribución bidimensional que tienen una naturaleza cuantitativa sean continuas o discretas, están medidas a nivel de intervalo y cumplen el requisito de que se distribuyen normalmente y están relacionadas de forma lineal, debemos usar: El coeficiente de correlación de Spearman. El coeficiente de Pearson. El coeficiente de curtosis.

Cuando en una distribución bidimensional las variables mantienen una relación de manera que al aumentar los valores de una, disminuyen los de la otra y lo hacen en la misma proporcionalidad…. No existe correlación. La correlación es positiva. La correlación es negativa.

Cuando hablamos de relación directa de variables en una distribución bidimensional que no mantiene la proporcionalidad, nos estamos refiriendo a: Una relación débil y positiva. Una relación fuerte y positiva. Una relación fuerte y negativa.

¿Qué obtendríamos si dividimos la covarianza por el producto de las desviaciones típicas en una distribución bidimensional?. La desviación estándar. El coeficiente de correlación. La desviación media.

Cuando deseamos representar una variable estadística mediante un diagrama de sectores debemos de: Multiplicar las frecuencias absolutas por 360º. Multiplicar las frecuencias relativas por 360º. Multiplicar las frecuencias acumuladas por 360º.

Elegimos al azar una ficha de un juego de dominó. Calcula la probabilidad de que la ficha seleccionada sea la blanca doble. 2%. 7,1%. 3,6%.

¿Cómo se calcula la sensibilidad de un test?. Contabilizando el número de test positivos en una muestra aleatoria de enfermos. Contabilizando el número de test positivos en una muestra aleatoria de individuos. Contabilizando el número de test negativos en una muestra aleatoria de sanos.

El 12% de los individuos de una población padece osteoporosis pero solo el 25% de ellos lo sabe. ¿Qué número de individuos tiene osteoporosis y lo desconoce?. 3. 9. 25.

Lanzamos simultáneamente una moneda y un dado. Se pide: calcular la probabilidad de obtener cara y número par. 0,17, o el 17%. 0,50, o el 50%. 0,25, o el 25%.

Analizadas 300 muestras del nivel de colesterol en sangre se observa que se distribuyen según una N (100,20). Calcula la probabilidad de que una determinación sea inferior a 94 mg/dl. 0,500. 0,617. 0,383.

En la curva normal se suele medir el apuntamiento, con relación a esto…. Si el coeficiente de apuntamiento (curtosis) es mayor de 0, diríamos que la curva es mesocúrtica. Si el coeficiente de apuntamiento (curtosis) es menor de 0, diríamos que la curva es leptocúrtica. Si el coeficiente de apuntamiento (curtosis) es igual a 0, diríamos que la curva es mesocúrtica.

En la representación gráfica de la curva epidemiológica del COVID-19 en España durante los meses de marzo a mayo de 2020 se observa que sigue una distribución normal y que presenta un coeficiente de apuntamiento (curtosis) de -0,6, por lo que la curva es…. Platicúrtica. Mesocúrtica. Leptocúrtica.

¿Cómo podríamos comprobar que una variable está tipificada correctamente?. Verificando que la media es 0 y que la desviación típica es 1. Se calcula la media y desviación típica, se tipifica y recalcula la media y la desviación típica. No hay forma de comprobarlo.

Usando la curva normal para hacer cálculos probabilísticos, ¿cómo interpretamos un valor de Z= 1,65?. Le corresponde una probabilidad de 0,9545 ó 95,45%. No existe el valor Z= 1,65. Le corresponde una probabilidad de 0,9505 ó 95,05%.

Una propiedad muy importante de la curva normal es: La media es igual a 1 y la desviación típica 0. La media es igual a 0 y la desviación típica 1. En los puntos: (σ - µ) y (σ + µ) tiene sus puntos de inflexión.

Si extraemos un calcetín de un cajón que contiene calcetines blancos y negros, ¿cuántas extracciones debemos de hacer para tener la certeza de obtener un par del mismo color?. 2 extracciones. 3 extracciones. 4 extracciones.

En una urna hay 80 bolas rojas y 20 bolas blancas, si hacemos una extracción, ¿cuál es la probabilidad de obtener una bola roja?. 0,8 o el 80%. 0,2 o el 20%. 1,25 o el 125%.

En la distribución normal…. El eje de ordenadas es una asíntota a la curva. La curva normal no tiene asíntotas. El eje de abscisa es una asíntota a la curva.

La fórmula de la tipificación de la variable en una distribución normal es: Z=(x- µ)/σ. Z=(x - σ)/µ. Z=(x + µ)/σ.

La desviación típica de la distribución normal de las estaturas de los niños de un colegio de 200 alumnos es de 2 cm. Se sabe que 42 alumnos miden menos de 135 cm. ¿Cuál sería la media de altura del colegio?. 160 cm. 154,61 cm. 120 cm.

Las calificaciones de los 500 aspirantes presentados a un examen para su contratación laboral, se distribuye normalmente con media 6'5 y varianza 4. ¿Cuál será la probabilidad de que un aspirante obtenga más de 8 puntos (nota de corte)?. 22,66%. 35,20%. 40,13%.

¿Qué significa que en una distribución normal la desviación típica sea elevada?. Que la distribución está apuntada, leptocúrtica. Que la distribución tiene un apuntamiento normal, mesocúrtica. Que la distribución está aplanada, platicúrtica.

¿Qué es 2-sigma?. El valor en el que la distribución normal encierra un 95,5% del área. La varianza de cada distribución normal multiplicada por 2. El valor en el que la distribución normal encierra un 99,7% del área.

En la curva normal se suele medir el apuntamiento, con relación a esto…. Si el coeficiente de apuntamiento (curtosis) es mayor de 0, diríamos que la curva es mesocúrtica. Si el coeficiente de apuntamiento (curtosis) es menor de 0, diríamos que la curva es leptocúrtica. Si el coeficiente de apuntamiento (curtosis) es igual a 0, diríamos que la curva es mesocúrtica.

Entre las características más notables de la distribución normal se encuentran: µ=0, σ=1, mesocúrtica, curtosis=0. µ=1, σ=0, mesocúrtica, curtosis<0. µ=0, σ=1, leptocúrtica curtosis>0.