Estadística_4

1. 1Sean A y B dos sucesos tales que P (A) = 0.1 y P (B) = 0.2. En este caso:

   1. AP (A ∪ B) = 0.3
   2. BP (A ∩ B) = 0
   3. CP (A ∪ B) ≤ 0.3
   4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
2. 2Dados dos sucesos A, B tales que P (B/A) = 0 con P (A) > 0 yP (B) > 0 , entonces:
   

   1. AA, B son excluyentes
   2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
   3. CA, B son independientes
   4. DB es un subcojunto de A
3. 3La probabilidad de A condicionada a B es:

   1. ALa probabilidad de la unión de A y B
   2. BLa probabilidad de que ocurra A sólo cuando B ha sucedido.
   3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
   4. DLa probabilidad de A intersección B.
4. 4Para obtener la probabilidad condicionada P(A/B):
   

   1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
   2. BSe requiere que A y B sean de intersección vacía.
   3. CSiempre se puede calcular.
   4. DSe requiere que P (A ∩ B) ≠ 0.
5. 5Si se tiene que P (A) = P (B) = P (B/A) = 0.5

   1. AP(A ∪ B) = 1
   2. BA y B no son independientes.
   3. CP (A ∩ B) = 0.25
   4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
6. 6Si se conoce que los sucesos que A, B y C son mutuamente excluyentes y exhaustivos, y que P(A ∪ B) = 0.6, entonces:
   

   1. AP(A ∪ B) = 0.7, en todos los casos.
   2. BP(A/C)=0
   3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
   4. DP(C/A) = 0.4
7. 7Un suceso aleatorio es:

   1. AUn elemento del álgebra de sucesos asociado al espacio muestral.
   2. BUn subconjunto del espacio muestral.
   3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
   4. DCualquier conjunto sobre el que se obtendrá su probabilidad.
8. 8Sean A y B dos sucesos tales que P(A) = P(B) = 0.2

   1. AA y B son incompatibles.
   2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
   3. CP (A ∩ B) = 0.04
   4. DP (A ∪ B) ≠ 0.4
9. 9Un suceso es:

   1. AUn subconjunto del espacio muestral.
   2. BCualquier conjunto sobre el que se obtendrá su probabilidad.
   3. CUn elemento del álgebra de sucesos asociado al espacio muestral.
   4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
10. 10Sea el experimento aleatorio "Contar el numero de averías de un aparato electrónico en un día",
    

    1. AEl conjunto de los resultados posible puede ser infinito.
    2. BEl conjunto de los resultados posible es un intervalo.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DEl conjunto de los resultados posible es numerable.

11. 11Dos conocidos están registrados en un gimnasio. Uno de ellos asiste el 75% de los días y el otro el 25%, siendo independientes las ausencias o no de ellos. ¿Cual es la probabilidad de que un día cualquiera asista al gimnasio al menos uno de ellos?.
    

    1. A0.75
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. C0.8125
    4. D0.1875
12. 12Para que la ley de Laplace de asignación de probabilidad pueda aplicarse:
    

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BEs aplicable a cualquier tipo de sucesos.
    3. CLos sucesos E (sub i) que intervienen deben de ser independientes entre si.
    4. DRequiere, entre otros requisitos, que los sucesos E (sub i) que intervienen sean igualmente verosímiles.
13. 13Dos sucesos son independientes:

    1. ASi la probabilidad de la intersección es cero.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CSi la probabilidad de la intersección es igual al producto de sus probabilidades.
    4. DSi son exhaustivos y mutuamente excluyentes.
14. 14Dados tres sucesos mutuamente independientes:

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BLos tres sucesos son incompatibles entre si.
    3. CDos de los tres sucesos considerados podrían ser dependientes.
    4. DLos sucesos son independientes dos a dos.
15. 15Para que la ley de Laplace de asignación de probabilidad pueda aplicarse:
    

    1. AEs aplicable a cualquier tipo de sucesos.
    2. BRequiere que los sucesos Ei que intervienen sean independientes.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DLos sucesos Ei que intervienen, entre otros requisitos, deben de ser mutuamente excluyentes
16. 16Sean A y B dos sucesos independientes, y con P (A) = 0
    

    1. AP (A ∩ B) > 0
    2. BP (A ∩ B) = 0
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DP (A ∪ B) > 0
17. 17Sean A y B dos sucesos independientes con P (A) = 0. En este caso:
    

    1. AP (A ∩ B) > 0
    2. BP (A ∪ B) = 0
    3. CP (A ∩ B) = 0
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
18. 18Si P (B) ≠ P (B/A) , entonces los sucesos son:

    1. AIndependientes.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CExcluyentes.
    4. DIncompatibles.
19. 19Sean A y B dos sucesos tales que P (A) = P (B) = 0.2
    

    1. AA y B son incompatibles.
    2. BP (A ∩ B) = 0.04
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DP (A ∪ B) ≤ 0.4
20. 20Sean A y B dos sucesos tales que P (A) = 0.1 y P (B) = 0.2. Se suponen A' y B' independientes, en este caso:
    

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BP (A ∪ B) = 0.28
    3. CP (A ∪ B) = 0.72
    4. DP ((A ∪ B)' ) = 0.28
21. 21Dados dos sucesos A y B cualesquiera:

    1. AP (A ∪ B) = P (A) + P (B)
    2. BP (A ∪ B) = P (A) + P (B) - P (A ∩ B)
    3. CP (A ∩ B) = P(A) * P (B)
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
22. 22Si se tiene que P (A) = P (B) = P (B/A) = 0.25

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BP (A ∩ B) = 0.5
    3. CA y B no son independientes.
    4. DP (A ∪ B) = 0.75
23. 23Conteo cuando interviene el orden y hay repetición:

    1. APermutaciones con repetición.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CCombinaciones con repetición.
    4. DVariaciones.
24. 24Dos sucesos son mutuamente excluyentes si:

    1. ALa unión de los dos conjuntos es el conjunto de los resultados (Espacio muestral).
    2. BSon sucesos disjuntos.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DUno de los sucesos implica la ocurrencia del otro suceso.
25. 25Si se tiene que P (A) = P (B) = P (B/A) = 0.5

    1. AP ((A u B)') = 0.75
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
    3. CA y B no son independientes.
    4. DP((A u B)') = 0.25
26. 26Conteo cuando no interviene el orden y hay repetición:

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BVariaciones con repetición.
    3. CPermutaciones.
    4. DPermutaciones con repetición.
27. 27Conteo cuando no interviene el orden y hay repetición:

    1. AVariaciones
    2. BCombinaciones con repetición
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
    4. DVariaciones con repetición
28. 28Conteo cuando interviene el orden y hay repetición:

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta
    2. BVariaciones
    3. CCombinaciones con repetición
    4. DVariaciones con repetición
29. 29Si se tiene que P (A) = P( B) = P (B/A) = 0.5

    1. AP (A U B) =0.75
    2. BP (A ∩ B) = 0.5
    3. CA y B no son independientes
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
30. 30Conteo cuando se ordenan todos los elementos de un conjunto:

    1. ACombinaciones con repetición
    2. BPermutaciones
    3. CVariaciones con repetición
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
31. 31Si los sucesos A y B son incompatibles, entonces:

    1. AP (A U B) = P (A) + P (B)
    2. BNinguna de las respuestas es correcta
    3. CP (A U B) = 0
    4. DP (A) = P (B/A)
32. 32Sea X una variable aleatoria de tipo continuo:
    

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta
    2. Bf(x) = P(X≤x)
    3. Cf(x) = P(X=x)
    4. DF(x) = P (X<x)
33. 33Conteo cuando interviene el orden y hay repetición:

    1. ACombinaciones con repetición.
    2. BVariaciones.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DPermutaciones con repetición.
34. 34Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y = X + b, entonces:
    

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BV[Y] = V[X] + b
    3. CV[Y] = V[X] + b^2
    4. DV[Y] = V[X]
35. 35La esperanza matemática es:

    1. AUna característica de las variables aleatorias discretas.
    2. BEl momento de orden dos.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DEl valor esperado de una variable aleatoria.
36. 36Dada la variable aleatoria continua X, entonces:

    1. A
    2. Bf(x) = P(X=x)
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
    4. DF(x) = P(X<x)
37. 37Una variable aleatoria:

    1. AEs una función de R en R que verifica ciertas propiedades.
    2. BEs una función del espacio muestral en R que verifica ciertas propiedades.
    3. CEs una función de R en el espacio muestral que verifica ciertas propiedades.
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
38. 38Dos conocidos están registrados en un gimnasio. Uno de ellos asiste el 75% de los días y el otro el 25%, siendo independientes las ausencias o no de ellos. ¿Cual es la probabilidad de que un día cualquiera asista al gimnasio uno de ellos?
    

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. B0.8125
    3. C0.75
    4. D0.1875
39. 39Si P(B) = P(B/A), entonces los sucesos son:

    1. AIncompatibles
    2. BExcluyentes
    3. CIndependientes
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
40. 40Dados dos sucesos A,B tales que P(B/A)=0 con P(A)>0 y P(B)>0, entonces:

    1. AA, B son independientes
    2. BB es un subconjunto de A
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
    4. DA, B son excluyentes
41. 41Siendo X1 y X2 dos valores cualesquiera de una v.a. X, tales que X1<X2, entonces:

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta
    2. BF(x1) = F(x2)
    3. CF(x1) < F(x2)
    4. DF(x1) > F(x2)
42. 42Siendo X1 y X2 dos valores cualesquiera de una v.a. X, tales que X1<X2, entonces:

    1. AF(x1)<F(x2)
    2. BNinguna
    3. Cp(x1)<p(x2)
    4. DF(x1)≤F(x2)
43. 43Dada la variable aleatoria discreta X, entonces:

    1. A
    2. BF(x) = P(X<x)
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
    4. Df(x) = P(X=x)
44. 44Si se conoce que los sucesos que A, B y C son mutuamente excluyentes y exhaustivos, y que P(A ∪ B) = 0.6, ¿cual de las afirmaciones que siguen es falsa?

    1. AP(B/C)=0
    2. BP(A U C) = 0.7, en todos los casos
    3. CP(C) = 0.4, obligatoriamente
    4. DP(B U (A ∩ C)) < 0.6
45. 45Dada la figura que se acompaña

    

    1. ASe corresponde con una función de densidad de una variable aleatoria continua.
    2. BSe corresponde con una función de distribución de una variable aleatoria discreta.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
    4. DSe corresponde simplemente con una función de distribución de una variable aleatoria.
46. 46La varianza matemática:

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BNo depende de la esperanza
    3. CEs lo mismo que la desviación típica.
    4. DEs una esperanza.
47. 47Dos sucesos son independientes:

    1. ASi la probabilidad de la intersección es cero.
    2. BSi son exhaustivos y mutuamente excluyentes.
    3. CSi forman una partición del espacio muestral.
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
48. 48La Esperanza Matemática es:

    1. ALa media aritmética de una variable aleatoria.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CUna característica de las variables aleatorias discretas.
    4. DEl momento de orden dos.
49. 49Dos sucesos son independientes:

    1. ASi las probabilidades condicionadas de los sucesos no influyen en las probabilidades individuales de cada uno de ellos.
    2. BSi la información de ocurrencia un suceso no influye en la probabilidad de ocurrencia del otro.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DSi la probabilidad de la unión es cero.
50. 50Sean A y B dos sucesos tales que P(A) = P(B) = P(B/A) = 0.5

    1. AA y B son incompatibles
    2. BP (A U B) ≤ 1
    3. CP (A ∩ B) ≠ 0.25
    4. DNinguna de las respuestas es correcta
51. 51Sean A y B dos sucesos tales que P (A) = P (B) = 0.5

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BP (A ∩ B) ≠ 0.25
    3. CP (A U B) = 1
    4. DA y B no son independientes
52. 52De un conjunto de 80 componentes electrónicas, a lo largo de un periodo prolongado de tiempo, se sabe que 20 tienen fallos eléctricosy 8 por causas atmosféricas, siendo independientes los tipos de fallos.
    ¿Cuántas de estas componentes presentarían fallos de ambos tipos?.
    

    1. A20
    2. B8
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
    4. D2
53. 53Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y = aX + b

    1. AE [Y] = E [X] + b
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CE [Y] = aE[X]
    4. DE [Y] = E [X]
54. 54Dos sucesos son disjuntos si:

    1. ALa unión de los conjuntos es el conjunto de los resultados (Espacio muestral).
    2. BLa intersección es igual a la unión de todos los elementos
    3. CLa intersección es el conjunto vacío
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
55. 55Para una variable aleatoria X y un intervalo I, se tiene que X^-1 (I) es:

    1. AUn número real
    2. BUn conjunto de número reales
    3. CUn suceso
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
56. 56La utilización de los árboles de decisión (o posibilidades) se justifica por:

    1. AEl teorema de la partición o probabilidad total
    2. BEl teorema de bayes
    3. CLa axiomática de Kolmogorov
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
57. 57Las variables aleatorias continuas están definidas por:

    1. ALa función de probabilidad.
    2. BLa función de cuantía.
    3. CLa función de densidad.
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
58. 58Si los sucesos A y B son incompatibles, entonces:

    1. AP (B) = P(B/A)
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CP (A ∩ B) = P(A) P(B)
    4. DP (A U B) = 0
59. 59Dos sucesos son independientes:

    1. ASi son exhaustivos y mutuamente excluyentes.
    2. BSi la probabilidad de la intersección es cero.
    3. CSi la probabilidad de la intersección es igual al producto de sus probabilidades.
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
60. 60Siendo X1 y X2 dos valores cualesquiera de una v.a. X, tales que X1<X2, entonces:

    1. AF(X1) < F(X2)
    2. Bf(X1) ≤ f(X2)
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
    4. Dp(X1) < p(X2)
61. 61Sean A y B dos sucesos aleatorios independientes. A partir de B = B ∩ (A U A') puede deducirse que:

    1. AA' y B están relacionados
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
    3. CA' y B son independientes
    4. DA' y B son incompatibles
62. 62Una colección numerable de sucesos es:

    1. AUn conjunto de sucesos que se puede contar.
    2. BUn conjunto infinito de sucesos.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DUn conjunto finito de sucesos.
63. 63Una colección numerable de sucesos es:

    1. AUn conjunto infinito de sucesos.
    2. BEl conjunto de posibles valores de los sucesos son números.
    3. CUn conjunto finito de sucesos.
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
64. 64Dados dos sucesos independientes se verifica que:

    1. ASon incompatibles.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CSon compatibles.
    4. DSon de intersección vacía.
65. 65Entre las condiciones de las variables aleatorias para aplicar el teorema central del límite:

    1. APueden ser independientes e idénticamente distribuidas
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CDeben de seguir la distribución normal.
    4. DTienen que ser idénticamente distribuidas.
66. 66Dada la variable aleatoria discreta X, entonces:
    

    1. A
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
    3. Cf(x) = P(X≤x)
    4. DF(x) = P(X≤x)
67. 67Si X ∈ N (μ = 0, σ²=2), la v.a. Y=2X+1 tiene por distribución:

    1. AN(μ=1, σ²= 8)
    2. BN(μ=1, σ²=5)
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DN(μ=2, σ²=8)
68. 68Las variables aleatorias discretas toman siempre:

    1. AUn conjunto no numerable de valores.
    2. BUn conjunto infinito de valores.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DUn conjunto numerable de valores.
69. 69Las variables aleatorias discretas toman siempre:

    1. AUn conjunto infinito de valores.
    2. BUn conjunto de valores en un intervalo.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DUn conjunto no numerable de valores.
70. 70Entre las condiciones que han de cumplir las variables aleatorias para poder aplicar el teorema central del límite:
    

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BDeben de seguir la distribución normal.
    3. CPueden ser independientes.
    4. DDeben ser independientes.
71. 71Sea un control de calidad en el que se determina si un articulo es defectuoso o no. Se define la variable aleatoria X=”articulo defectuoso”. X se puede modelar siguiendo una distribución:
    

    1. ABinomial
    2. BPoisson
    3. CUniforme discreta
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
72. 72La función de densidad de la N(0,1) es:
    

    1. AAcumulativa.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CCreciente.
    4. DEscalonada.
73. 73En un control de calidad, un lote es defectuoso cuando al ir sacando uno a uno los artículos, salen 3 artículos defectuosos. El proceso se para cuando ha salido el tercer defectuoso. Sea X=”numero de artículos necesarios hasta parar el proceso”. X se puede modelar siguiendo una distribución:
    

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BBinomial negativa
    3. CBinomial
    4. DGeométrica
74. 74El valor de K en la siguiente figura:

    

    1. A0.25 para que sea una función de distribución.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CSea cual sea el valor de k, es una función de densidad.
    4. D0.25 para que sea una función de densidad.
75. 75La distribución T de Student es:

    1. AEl cociente entre dos variables aleatorias normales media cero y varianza uno.
    2. BNinguna de la demás respuestas es correcta.
    3. CEl cociente entre una variable aleatoria normal media cero y varianza uno y la raíz de una variable chi-cuadrado.
    4. DEl cociente entre una variable aleatoria normal media uno y varianza uno y la raíz de una variable chi-cuadrado independientes.
76. 76Si X ∈N(μ=0, σ=2), la v.a. Y= 4X+2 tiene por distribución:

    1. AN(μ=2 σ²=2^2)
    2. BN(μ=2, σ²=34)
    3. CN(μ=2, σ²=32)
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
77. 77Sea X una variable aleatoria de tipo discreto:

    1. A
    2. BF(x) = P(X≤x)
    3. Cf(x) = P(X≤x)
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
78. 78La función de distribución de una variable aleatoria:

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BEstá comprendida entre cero y uno.
    3. CEstá comprendida entre cero e infinito.
    4. DEs monótona creciente.
79. 79Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y=X+b, entonces:

    1. AV[Y] = V[X]
    2. BV[Y] = V[X]+b²
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DV[Y] = V[X]+b
80. 80Dos variables aleatorias están idénticamente distribuidas si:

    1. ASus funciones de distribución son iguales en algún punto.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CSus funciones de distribución son iguales en todos sus puntos.
    4. DTienen la misma esperanza y la misma varianza.
81. 81Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y = X - b entonces:

    1. AV[Y] = V[X] + b²
    2. BE[Y²] = E[X²]
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DE[Y] = E[X]+b
82. 82Para obtener la probabilidad condicionada P(A/B)

    1. ASe requiere que P(B)≠ 0
    2. BSe requiere A y B sean de intersección vacía.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DSiempre se puede calcular.
83. 83Dada una v.a, X con distribución h(1,a,b), se verifica:

    1. AX es B(p) con p = a/(a+b)
    2. BX es b(a+b,p) con p = a/(a+b)
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
    4. DX es P(a+b)
84. 84En un control de calidad se considera la variable X=”numero de artículos necesarios hasta conseguir el segundo defectuoso”. X se puede modelar siguiendo una distribución:

    1. ABinomial
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
    3. CPoisson
    4. DGeométrica
85. 85Si X1 Є x2(n1), X2 Є x2(n2),... X kЄ x2(nk), e independientes
    entre sí, ¿qué distribución sigue la variable X=Σ ki=1 Xi?:
    

    1. Ax²(n1+n2+...+nk)
    2. BNinguna de las demas respuestas es correcta.
    3. CX²(k)
    4. DX²(n)
86. 86Sean Xi Є B(p),i=1...8, independientes. La v.a. X=Σ8i=1 Xi tiene
    por distribución:

    1. Ab(8,p)
    2. BN(p,8p)
    3. CNinguna de las demás repuestas es correcta
    4. Dh(8,a/8,b/8)
87. 87La distribución Chi-cuadrado de Pearson es:

    1. ALa suma de los cuadrados de variables aleatorias independientes normales con media cero y varianza uno.
    2. BLa suma de los cuadrados de variables aleatorias normales con media cero y varianza uno.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DLa suma de variables aleatorias normales con media cero y varianza uno.
88. 88Sea un control de calidad en el que se determina si un artículo es defectuoso o no. Se define la variable aleatoria X =”articulo defectuoso”. X se puede modelar siguiendo una
    distribución:

    1. APoisson
    2. BBinomial
    3. CUniforme discreta
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
89. 89¿Cuál de las siguientes distribuciones es reproductiva?

    1. AHipergeométrica, h(N,a,b).
    2. BBinaria, B(p)
    3. CPoisson, P(λ)
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
90. 90Las variables aleatorias continuas están definidas por:

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. BLa función de distribución
    3. CLa función de probabilidad
    4. DLa función de cuantía
91. 91La corrección de la Continuidad de Yates se aplica cuando aproximamos:

    1. AUna distribución T de Student por una normal.
    2. BUna distribución discreta por una continua.
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DUna distribución binomial por una Poissón.
92. 92La distribución F de Snedecor es:

    1. AEl cociente entre dos variables aleatorias chi-cuadrado independientes:
    2. BEl cociente entre dos variables aleatorias chi-cuadrado.
    3. CEl cociente entre dos variables aleatorias normales media cero y varianza uno.
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
93. 93En un control de calidad de un componente electrónico, se deja funcionar el mismo durante dos horas. El componente es defectuoso si falla mas de N veces, y no lo es si falla menos de N veces. Sea X=”numero de fallos en dos horas del componente”. X se puede modelar siguiendo una distribución:
    

    1. APoisson
    2. BBinomial negativa
    3. CBinomial
    4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
94. 94La función de distribución de la N(0,1) es:

    1. ASimétrica
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
    3. CEscalonada
    4. DCreciente
95. 95El número de bytes no usados en un ordenador con una memoria de N bytes se puede modelar siguiente una distribución

    1. AHipergeométrica
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
    3. CBinomial negativa
    4. DGeométrica
96. 96Dada una variable aleatoria normal. Se tiene que su función de densidad es:

    1. ANo es simétrica.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CSimétrica respecto al eje de ordenadas.
    4. DSimétrica respecto a su esperanza.
97. 97.Sean las vs.as. Y=Σ de K e i=1 Yi (siendo YiЄx^2(n)), y
    TЄN(μT;σ^2T), independiente entre sí, ¿qué distribución
    sigue la v.a. (TμT/σT)/(raíz de Y/kn)?:

    1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
    2. Bt(kn)
    3. Ct(k/n)
    4. Dt(n)
98. 98Para que la ley de Laplace de asignación de probabilidad pueda aplicarse:

    1. ALos sucesos Ei que intervienen, entre otros requisitos, deben de ser mutuamente excluyentes.
    2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
    3. CEs aplicable a cualquier tipo de sucesos.
    4. DRequiere que los sucesos Ei, que intervienen sean independientes.
99. 99Si X1 Є x2(n1), X2 Є x2(n2),... X kЄ x2(nk), e independientes
    entre sí, ¿qué distribución sigue la variable X=Σ ki=1 Xi?:

    1. Ax²(nk)
    2. Bx²(k)
    3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
    4. DX²(n)
100. 100En un control de calidad se toma un lote de mil artículos que están numerados. Sea la variable X=”el articulo i es seleccionado”. X se puede modelar siguiendo una
     distribución:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BUniforme.
     3. CBinomial.
     4. DBinaria.
101. 101La media de la suma de dos variables aleatorias normales es igual a:

     1. AEl producto de las medias de cada una de ellas.
     2. BLa diferencia de las medias de cada una de ellas.
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DLa suma de las medias de cada una de ellas.
102. 102Sea X1 una v.a. tal que X1 Є D(μ1=4;σ1=1/5), y sea X2 otra v.a. X2 Є D(μ1=5;σ1=1/25). La v.a. Y definida como combinación lineal de las anteriores Y=3X1-4X2+8:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BTiene de media cero y de varianza uno , si X1 y X2 son Normales.
     3. CSiempre tiene de media cero y de varianza uno.
     4. DTiene de media cero y de varianza uno , si X1 y X2 son independientes.
103. 103Sean Xi Є B(p),i=1...8, independientes. La v.a. X=Σ8i=1 Xi tiene
     por distribución:

     1. Ah(8,a/8,b/8)
     2. Bb(8,p)
     3. CN(0,1)
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
104. 104.En una cafetería hay N tipos de bocadillos. La variable aleatoria =”seleccionar al azar el bocadillo i” se puede modelar siguiendo una distribución:

     1. AUniforme
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
     3. CBinomial
     4. DPoisson
105. 105¿Cuál de las siguientes distribuciones no es reproductiva?

     1. ABinaria, B(p) .
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CNormal, N(0, 1)
     4. DBinomial, b(n, p)
106. 106 Se están anotando los datos de las averías de una máquina en una fábrica. Desde que la máquina se avería hasta que se cambia hay estipulado un tiempo de máximo de cambio de 10 horas. Se puede realizar el cambio en cualquier instante de dicho intervalo. Sea X=”instante en el que se produce cambio”. X se puede modelar siguiendo una distribución:

     1. AExponencial.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CNormal.
     4. DUniforme continua.
107. 107Dada la figura que se acompaña:

     

     1. ASe corresponde simplemente con una función de distribución de una variable aleatoria.
     2. BSe corresponde con una función de distribución de una variable aleatoria continua.
     3. CSe corresponde con una función de distribución de una variable aleatoria discreta.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
108. 108Sean XiЄB (p=0,5) independientes, la V.A, X=Σ60i=1 Xi, tiene por distribución:

     1. AP (λ = 30) .
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CN(μ = 30; σ² = 15).
     4. DN(μ = 0; σ² = 1) .
109. 109La corrección de la Continuidad de Yates se aplica cuando aproximamos:

     1. AUna distribución T de Student por una Normal.
     2. BUna distribución Chi-cuadrado por una Normal.
     3. CUna distribución binomial por una Poissón.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
110. 110.Para una variable aleatoria X y un intervalo I se tiene que X -1 es:

     1. AUn experimento aleatorio.
     2. BUn subconjunto del espacio muestral.
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DUn numero real.
111. 111El Teorema de Bayes para el cálculo de probabilidades a posteriori
     

     1. ALos sucesos Ei que intervienen deben de ser independientes entre si.
     2. BEs aplicable a cualquier tipo de sucesos.
     3. CRequiere, entre otros requisitos, que los sucesos Ei que intervienen sean excluyentes.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
112. 112 Se están anotando los datos de una máquina en una fábrica (o de una central eléctrica). Sea X=”tiempo entre averías”. X se puede modelar siguiendo una distribución:

     1. APoisson.
     2. BUniforme continua.
     3. CExponencial.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
113. 113 Se están anotando los datos de una central eléctrica. Sea X=”tiempo entre
     averías”. X se puede modelar siguiendo una distribución:
     

     1. At de Student
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CNormal.
     4. DChi-cuadrado
114. 114El número de bytes usados en un ordenador con una memoria de N bytes se puede modelar siguiente una distribución

     1. ABinomial negativa
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
     3. CBinomial
     4. DPoisson
115. 115En un control de calidad se determina el número de artículos defectuosos en una inspección de 100 artículos. Se define la variable aleatoria X=”número de artículos
     defectuosos”. X se puede modelar siguiendo una distribución:

     1. ABinomial
     2. BGeométrica
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta
     4. DPoisson
116. 116La moda es una medida de centralización aplicable a variables:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BSolo de tipo numérico.
     3. CEn escala ordinal pero no nominal.
     4. DSolo en escala nominal.
117. 117Para analizar el grado de relación entre dos variables en escala por ratios:

     1. ANo es posible usar los coeficientes predictivos λ.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CHay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer.
     4. DHay que usar exclusivamente el coeficiente de correlación de Pearson.
118. 118El valor de K en la siguiente figura:

     

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. B0.25 para que sea una función de distribución.
     3. CSea cual sea el valor de k, es una función de densidad.
     4. D0.5 para que sea una función de densidad.
119. 119Entre las condiciones que han de cumplir las variables aleatorias para poder aplicar el teorema central del límite:

     1. ADeben de seguir la distribución normal.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CTienen que ser idénticamente distribuidas.
     4. DPueden ser independientes e idénticamente distribuidas.
120. 120El proceso de tipificación de una variable estadística, consiste en:
     

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BUn cambio de escala.
     3. CUn cambio de origen y escala.
     4. DUn cambio de origen.
121. 121Si la varianza del error SЄ2 crece:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BAumenta el coeficiente de correlación.
     3. CAumenta el coeficiente de variación.
     4. DAumenta el coeficiente de determinación.
122. 122Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y = aX + b:

     1. AV[Y] = a²V[X]+b²
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CV[Y] = aV[X]+b²
     4. DV[Y] = a²V[X]
123. 123El error medio en las estimaciones de un modelo de regresión múltiple es:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. B0.1
     3. C1.0
     4. D0.0
124. 124Si X1 Є x2(n1), X2 Є x2(n2),... X kЄ x2(nk), e independientes
     entre sí, ¿qué distribución sigue la variable X=Σ ki=1 Xi?:

     1. AX²(n)
     2. Bx²(n1+n2+...nk)
     3. CX²(k)
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
125. 125 Si R²xyz<R²xy:

     1. ALa variable Z amortigua la relación real entre X e Y.
     2. BLa relación entre las variables X e Y se debe totalmente al efecto de la variable Z.
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DLa variable Z es la causante de la relación real existente entre X e Y.
126. 126Si R²xyz>R²xy:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BLa variable Z no influye en la relación existente entre X e Y.
     3. CLa relación entre las variables X e Y se debe al efecto de la variable Z.
     4. DLa variable Z amortigua la relación entre X e Y.
127. 127El método de mínimos cuadrados para estimación de modelos estocásticos:

     1. AConsigue hacer mínimos los errores en las estimaciones.
     2. BEs tal que la varianza es mínima.
     3. CMinimiza la media del error.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
128. 128Para analizar el grado de relación entre dos variables en escala por ratios:

     1. AEs posible usar el coeficiente de correlación de Pearson.
     2. BNo es posible usar los coeficientes predictivos λ.
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DHay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer.
129. 129El método de mínimos cuadrados para estimación de modelos estocásticos:

     1. AMinimiza la media del error.
     2. BConsigue hacer mínimos los errores en las estimaciones.
     3. CEs tal que la varianza del error es mínima.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
130. 130Dada una variable estadística medida a través de una escala por ratios:

     1. ANo es posible el calcular cualquier tipo de medida.
     2. BEs obligatorio el agrupar por intervalos para calcular cualquier tipo de medida.
     3. CSe agrupe o no por intervalos, las medidas de posición siempre coincidirán.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
131. 131La mediana, como medida de centralización, es aplicable a variables:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BEn escala por ratios o superior.
     3. CEn escala nominal o superior.
     4. DEn escala por intervalos o superior.
132. 132La intersección entre los modelos de regresión de X/Y y de Y/X coincide con:

     1. ANo es posible saberlo si no se dispone de los datos.
     2. BEl producto de las pendientes.
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DEl centro de gravedad de la distribución (x,y).
133. 133Para analizar el grado de relación entre dos variables ordinales:

     1. AEs posible usar la X² de Pearson.
     2. BHay que usar el coeficiente de correlación de Pearson.
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DHay que realizarlo necesariamente por medio de la X² de Pearson.
134. 134El numero de personas que llegan a urgencias una noche se puede modelar siguiendo una distribución:
     

     1. APoisson
     2. BBinomial
     3. CBinomial negativa
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
135. 135Para analizar el grado de relación entre dos variables nominales:

     1. AHay que realizarlo exclusivamente por medio de la X² de Pearson.
     2. BHay que usar el coeficiente de correlación de Pearson.
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DEs posible usar los coeficientes predictivos λ.
136. 136Si Cov(X,Y) > 0

     1. ARxy = 0
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CRxy > 0
     4. DRxy ≥0
137. 137Si Cov (X,Y) ≥0

     1. ARxy = 0
     2. BRxy > 0
     3. CRxy ≥0
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
138. 138Sea Z1 Є N(0,1), independiente de Z2 Є N(0,1) y sea X= Z1/Z2, entonces:

     1. AX² Є F(1,2)
     2. BX Є t(1)
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DX Є N(0,1)
139. 139Si la varianza del error SЄ2 crece:

     1. AAumenta el coeficiente de correlación.
     2. BDisminuye el coeficiente de determinación.
     3. CAumenta el coeficiente de determinación.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
140. 140Sean dos variables X e Y en las que el coeficiente de correlación lineal Rxy = 0

     1. AX e Y no están relacionadas.
     2. BX e Y pueden estar relacionadas aunque no de forma lineal.
     3. CRxy no puede nunca tomar el valor cero.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
141. 141La mediana como medida de posición es aplicable:

     1. AUnicamente para variables en escala cuantitativa.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CSe puede calcular con cualquier tipo de variable.
     4. DUnicamente para variables en escala cualitativa.
142. 142El rango es una medida de dispersión aplicable a:

     1. AÚnicamente en variables numéricas.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CCualquier tipo de variables.
     4. DVariables nominales o superiores.
143. 143Para analizar el grado de relación entre dos variables ordinales:

     1. AHay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CHay que usar el coeficiente de correlación de Pearson.
     4. DEs posible usar los coeficientes predictivos λ.
144. 144La varianza como medida de dispersión:

     1. ASe aplicará únicamente a variables numéricas agrupadas en intervalos.
     2. BSiempre será aplicable.
     3. CNo siempre será aplicable, dependerá del tipo de variables.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
145. 145Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y= X-b

     1. AE[Y²] = E[X²]
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
     3. CE[Y] = E[X] + b
     4. DV[Y] = V[X] + b²
146. 146El método de mínimos cuadrados para obtener los coeficientes de regresión en un modelo:

     1. ANo es aplicable si el modelo es de tipo parabólico.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CEs aplicable únicamente si el modelo es de tipo lineal simple.
     4. DEs aplicable a cualquier tipo de modelo.
147. 147La mediana, como medida de centralización, es aplicable a variables:

     1. AEn escala nominal o superior.
     2. BEn escala ordinal o superior.
     3. CEn escala por intervalos o superior.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
148. 148Tipificar unos datos, consiste en:

     1. ACentrar los datos y dividirlos por su desviación típica.
     2. BCentrar los datos y dividirlos por su varianza.
     3. CDeterminar cuál es el máximo y cuál es el mínimo.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
149. 149En un avión hay N plazas. Sea X="número de mujeres en el pasaje". X se puede modelar siguiendo una distribución:
     

     1. APoisson.
     2. BBinomial Negativa.
     3. CNingunas de las demás respuestas es correcta.
     4. DBinomial.
150. 150Si el coeficiente de asimetría toma valores positivos, indica que:

     1. Amo≥me≥(media x)
     2. Bmo≤me≤(media x).
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. Dmo ~ me ~ (media x)
151. 151El método de mínimos cuadrados para estimación de modelos estocásticos:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BMinimiza la media del error.
     3. CConsigue hacer mínimos los errores en las estimaciones.
     4. DEs tal que la varianza del error es mínima.
152. 152Si el coeficiente de asimetría toma valores próximas a cero, índica que:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. Bmo≥me≥(media x)
     3. Cmo~me~(media x)
     4. Dmo≤me≤(media x)
153. 153El numero de accidentes al mes en un punto negro de la carretera se puede modelar siguiendo una distribución:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BPoisson.
     3. CUniforme.
     4. DBinomial.
154. 154Sea ZЄN(0,1) independiente de Yє x2 y sea X= n*Z/raiz de Y, entonces:

     1. AX Є F (1,n)
     2. BNingunas de las demás respuestas es correcta.
     3. CX Є t (n)
     4. DX Є N (μ;σ²)
155. 155Se están anotando los datos de las averías de una maquina en una fabrica. Sea X="número de averías en un mes”. X se puede modelar siguiendo una distribución:
     

     1. AUniforme continua
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta
     3. CPoisson
     4. DExponencial
156. 156Dada la variable aleatoria X y la v.a. Y = aX + b

     1. AV[Y]=a²V[X]+b²
     2. BV[Y]=a²V[X]
     3. CV[Y]=aV[X]+b²
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
157. 157Para analizar el grado de relación entre dos variables en escala por intervalos:

     1. AHay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer
     2. BEs posible usar los coeficientes predictivos λ
     3. CHay que usar exclusivamente el coeficiente de correlación de Pearson
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
158. 158En un control de calidad se considera la variable X=”numero de artículos necesarios hasta conseguir
     el segundo defectuoso”. X se puede modelar siguiendo una distribución:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BGeométrica.
     3. CBinomial.
     4. DPoisson.
159. 159La mediana de una distribución de datos:

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BHa de coincidir con un dato de la distribución.
     3. CCoincide con la categoría para la que su frecuencia absoluta contiene al 50%.
     4. DTiene que ser un único valor.
160. 160La varianza de la suma de dos variables aleatorias normales independientes es igual a:
     

     1. ALa diferencia de las varianzas de cada una de ellas.
     2. BEl producto de las varianzas de cada una de ellas.
     3. CLa suma de las varianzas de cada una de ellas.
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta.
161. 161Las variables aleatorias discretas están definidas por:

     1. ALa función característica.
     2. BLa función de probabilidad.
     3. CNinguna de las demás respuestas es correcta.
     4. DLa media y varianza.
162. 162Para una variable estadística de tipo numérico cualquiera:
     

     1. ANinguna de las demás respuestas es correcta.
     2. BEs obligatorio el agrupar por intervalos para calcular cualquier tipo de medida.
     3. CEs posible el calcular cualquier tipo de medida.
     4. DSe agrupe o no por intervalos, las medidas de posición siempre coincidirán.
163. 163La media como medida de posición es aplicable:

     1. ASiempre se puede calcular sean cuales sean las variables
     2. BÚnicamente para variables en escala cualitativa
     3. CÚnicamente para variables en escala cuantitativa
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
164. 164Si X ∈ N (μ = 0, σ²=2), la v.a. Y=3X+1 tiene por distribución:

     1. AN (μ = 1, σ²=37)
     2. BN (μ =1, σ²=2²)
     3. CN (μ = 1, σ²=36)
     4. DNinguna de las demás respuestas es correcta
165. 165Para que la ley de Laplace de asignación de probabilidad pueda aplicarse:

     1. AEs aplicable a cualquier tipo de sucesos.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CLos sucesos Ei que intervienen, entre otros requisitos, deben de ser mutuamente excluyentes.
     4. DRequiere que los sucesos Ei que intervienen sean independientes.
166. 166Un suceso es:

     1. ACualquier conjunto sobre el que se obtendrá su probabilidad.
     2. BNinguna de las demás respuestas es correcta.
     3. CUn elemento del álgebra de sucesos asociado al espacio muestral.
     4. DEl conjunto de posibles resultados de un experimento aleatorio.

Beschreibung

Quiz am Estadística_4, erstellt von Rafa salido am 23/11/2018.

Autor

Rafa salido

Sprache

Español

Aufrufe

5

Schlagwörter

estadística #uco #hayqueaprobar

Bewertung

Noch keine Bewertungen

Bewerte dieses Quiz

Bewerte dieses Quiz

Mehr zu Probabilidad condicional