Xavier  Naranjo
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Administración de Empresas Quiz on Estadistica 1, created by Xavier Naranjo on 24/07/2018.

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Xavier  Naranjo
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Estadistica 1

Question 1 of 71

1

Una muestra es:

Select one of the following:

  • Los objetos o individuos sobre los cuales se desea estudiar

  • Describe características de una población

  • Parte de una población, seleccionada para su análisis

  • Parte de las variables delos objetos o individuos de los cuales se requiere hacer un análisis

Explanation

Question 2 of 71

1

En las variables numéricas, cuál es la diferencia entre continuas y discretas.

Select one of the following:

  • Que no son cuantitativas.

  • Tienen números enteros

  • Por conteo y medición

  • No existen diferencias

Explanation

Question 3 of 71

1

Una variable numérica continua se caracteriza porque al ser medida su valor:

Select one of the following:

  • Es constante

  • Decrece

  • Aumenta

  • Cambia

Explanation

Question 4 of 71

1

A cual prueba estadística pertenecen los “grados de libertad?

Select one of the following:

  • Varianza anova

  • Chi Cuadrado

  • T-student

  • Ninguna de las anteriores

Explanation

Question 5 of 71

1

Es una representación gráfica de los datos con base en 5 números, sirve para analizar con mayor detalle la muestra.

Select one of the following:

  • Diagrama de caja

  • Pareto

  • Valor Z

  • Histograma

Explanation

Question 6 of 71

1

En una Distribución Normal el 50% del rango intercuartil:

Select one of the following:

  • 2,44 Desviación Estándar

  • 1.33 Desviación Estándar

  • Rango Infinito

  • tiene apariencia a una campana gaussiana

Explanation

Question 7 of 71

1

¿Cuál de las siguientes propiedades no es de una distribución binomial?

Select one of the following:

  • La muestra consta de un número fijo de observaciones n

  • El resultado de cualquier observación es independiente del resultado de cualquier otra observación.

  • Las observaciones no están clasificadas.

  • La probabilidad de que una observación no sea el evento de interés, es constante a lo largo de todas las observaciones.

Explanation

Question 8 of 71

1

¿Cuál de las siguientes propiedades no se debe utilizar para calcular la distribución de Poisson?

Select one of the following:

  • Contar el número de veces que ocurre un evento en particular en un área de oportunidad dada. Esta área de oportunidad se defino como tiempo, longitud, etc

  • La probabilidad de que un evento ocurra en un área de oportunidad dada es la misma para todas las áreas de oportunidad.

  • El número de eventos que ocurren en un área de oportunidad dada es independiente del número de eventos que ocurren en cualquier otra área de oportunidad dada

  • La probabilidad de que un evento ocurra se vuelve más grande a medida que la probabilidad se aproxima a cero.

Explanation

Question 9 of 71

1

Probabilidad condicional:

Select one of the following:

  • Un conjunto de probabilidades conjuntas, se puede determinar la probabilidad marginal de un evento en particular utilizando el concepto de probabilidad conjunta.

  • Se trata de determinar la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ya aconteció un evento B.

  • consideramos que de un espacio muestral S se conoce únicamente el evento B, que constituye un espacio muestral reducido

  • Todas las anteriores

Explanation

Question 10 of 71

1

Distribución de Poisson podemos utilizar para estas situaciones:

Select one of the following:

  • Si está interesada en saber el número de veces que ocurre un evento en particular en un área de oportunidad dada. El área de oportunidad se define como tiempo longitud, área de superficie etc.

  • Para determinar la probabilidad de que ocurra un evento A dado que ya aconteció un evento B.

  • Para determinar número de observaciones

  • Todas las anteriores

Explanation

Question 11 of 71

1

Indique la respuesta correcta para el siguiente inciso:
A los votantes registrados en estados unidos se les preguntó si están registrados como republicanos o demócratas.

Select one of the following:

  • Este evento es mutuamente excluyente.

  • Este evento es colectivamente exhaustivo

  • Este evento es mutuamente excluyente y colectivamente exhaustivo.

  • No es ni mutuamente excluyente ni colectivamente exhaustivo.

Explanation

Question 12 of 71

1

Si P(A y B)= 0,4 y P(B)=0,8, Cuánto es P(A/B)

Select one of the following:

  • 0,49

  • 0,50

  • 0,25

  • 0,32

Explanation

Question 13 of 71

1

La probabilidad condicional entre A y B tiene 3 elementos:

Select one of the following:

  • P(AyB), P(A), P(B)

  • P(A) P(B) P(A+B)

  • P(A y B) P(ByA) P(AB)

  • P(A), P(B), P(C)

Explanation

Question 14 of 71

1

¿Cuál es la probabilidad de que salga una cara al lanzar una moneda normal?

Select one of the following:

  • 25%

  • 50%

  • 75%

  • 100%.

Explanation

Question 15 of 71

1

En la Probabilidad Clásica o A priori:

Select one of the following:

  • Se conoce el total de posibles resultados.

  • No se conoce el proceso por completo.

  • No se conoce el hecho histórico.

  • Depende del criterio del investigador.

Explanation

Question 16 of 71

1

El número de diferentes resultados posibles al lanzar una moneda con dos caras cinco veces es 2^5 = 2 x 2 x 2 x 2 x 2 = 32. Suponga que lanza un dado en dos ocasiones. ¿Cuántos resultados diferentes pueden ocurrir?

Select one of the following:

  • 40

  • 36

  • 54

  • 38

Explanation

Question 17 of 71

1

Cuál de estas es propiedad de la distribución binominal

Select one of the following:

  • El número de observaciones puede variar

  • No pueden ser mutuamente excluyentes

  • Todas las observaciones deben ser colectivamente exclusivas

  • El resultado de una observación es independiente de otro resultado observado.

Explanation

Question 18 of 71

1

Una distribución de probabilidad indica:

Select one of the following:

  • Tres valores que pueden representarse como resultado

  • Toda la gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si éste se llevase a cabo.

  • Valores enteros y un número finito de ellos

  • Valores mayores o iguales a 0

Explanation

Question 19 of 71

1

En una clínica el promedio de atención es 16 pacientes por 4 horas, encuentre la probabilidad que en 30 minutos se atiendan menos de 3 personas

Select one of the following:

  • 0,43

  • 0,546

  • 0,6767

  • 0,4598

Explanation

Question 20 of 71

1

La media de los pesos de 5000 estudiantes de un colegio es 70 kg y la desviación típica 3 kg. Suponiendo que los pesos se distribuyen normalmente, “hallar cuántos estudiantes” pesan menos de 60 kg

Select one of the following:

  • -3.33

  • 0,76

  • 0,4344

  • 0,234

Explanation

Question 21 of 71

1

Por qué no se puede tener un 100% de confianza en haber estimado correctamente las características poblacionales de interés?

Select one of the following:

  • Nada es perfecto

  • No podemos garantizar que las generalizaciones sean correctas

  • Se necesita un error con fines de realizar un estudio estadístico

  • Existe variabilidad en la información.

Explanation

Question 22 of 71

1

Los grados de libertad:

Select one of the following:

  • Están directamente relacionados con el tamaño de la muestra

  • Se encuentran inscritos en una tabla de distribución (distribución t)

  • Se puede calcular aún si no se conoce la media muestral.

  • Las alternativas que no quedan a mi libertad de uso.

Explanation

Question 23 of 71

1

Comparar la media con la mediana de un conjunto de datos te da una idea de lo esparcidos que se encuentran los valores del conjunto de datos.

Select one of the following:

  • La media y la mediana tienen que coincidir para saber esto

  • Si la media es mayor que la mediana los datos están mal

  • Si la media es menor que la mediana los datos están mal

  • Cuando la media y la mediana distan mucho los datos están muy desperdigados

Explanation

Question 24 of 71

1

A veces se habla de medias ponderadas

Select one of the following:

  • Se suman las medias previas y se divide por el total

  • Se suman las medias y se divide por el número de medias sumadas

  • Se suman las medias, multiplicadas por sus respectivas frecuencias totales y se divide por todas las frecuencias totales sumadas.

  • se suman las medias geométricas y se dividen para n datos

Explanation

Question 25 of 71

1

Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo.

Select one of the following:

  • Sí, porque hay más errores

  • No, disminuye

  • No hay relación alguna

  • Ninguna de las tres anteriores

Explanation

Question 26 of 71

1

Como se considera al error estándar:

Select one of the following:

  • Es el error que hay en cualquier encuesta

  • Es el error muestral típico

  • Es un modo frecuente de denominar la desviación estándar de una distribución

  • Es una desviación entre un par de datos.

Explanation

Question 27 of 71

1

Una variable continua se distribuye a lo largo de una distribución normal, y esta muestra que:

Select one of the following:

  • La moda, media y mediana tienen el mismo valor

  • La media es mayor que la mediana

  • La mediana es mayor que la moda

  • Las opciones anteriores son falsas

Explanation

Question 28 of 71

1

Si tienes una serie de 11 números: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11 y multiplicas cada número de la serie por tres, ¿qué pasará con la mediana?

Select one of the following:

  • Será 3 veces la anterior mediana

  • Se le añadirá 6

  • Se le añadirá 3

  • Se multiplicará por 6 la anterior mediana

Explanation

Question 29 of 71

1

Al extraer las letras de la palabra IBAIZABAL, estima el porcentaje de elegir una A en el segundo turno. El primero sacó una A, sin reposición.

Select one of the following:

  • 33%

  • 25%

  • 43%

  • 2%

Explanation

Question 30 of 71

1

¿Cuándo una distribución es simétrica a la izquierda?

Select one of the following:

  • Media aritmética es mayor a la mediana

  • Media aritmética es menor a la mediana

  • Media aritmética es menor o igual a la mediana

  • Media aritmética es mayor o igual a la mediana

Explanation

Question 31 of 71

1

Se lanza una moneda sólo una vez. ¿Cuál es la probabilidad de obtener una cara?

Select one of the following:

  • 1/2

  • 2/3

  • 1/4

  • 1/3

Explanation

Question 32 of 71

1

¿Cuál es la probabilidad de que la carta sea un Rey?

Select one of the following:

  • 4/52

  • 1/52

  • 4/48

  • 1/48

Explanation

Question 33 of 71

1

Hay 8 tickets en una caja, dos de cada número del 1 al 4. ¿Cuál es la probabilidad de sacar un ticket con el nº 1 y después sacar un ticket con el nº 3, sin reponer?

Select one of the following:

  • 1/14

  • 2/14

  • 4/14

  • 1/5

Explanation

Question 34 of 71

1

Hay 12 números en una caja numerados del 1 al 12. ¿Cuál es la probabilidad de sacar un 1 o un 3?

Select one of the following:

  • 1/6

  • 1/4

  • 1/3

  • 1/2

Explanation

Question 35 of 71

1

Hay 12 tickets en una caja numerados del 1 al 6. (dos de cada número) ¿Cuál es la probabilidad de sacar primero un 3 y después un 4?

Select one of the following:

  • 1/33

  • 2/33

  • 4/33

  • 1/45

Explanation

Question 36 of 71

1

Un golfista tiene 12 camisetas en su clóset. Suponga que 9 son blancas y las demás azules. Como se viste de noche, simplemente toma una camisa y se la pone. Juega golf dos veces seguidas y no las lava. ¿Cuál es la probabilidad de que las dos camisetas elegidas sean blancas?

Select one of the following:

  • 0.55.

  • 0.66

  • 0.78

  • a) 0.89

Explanation

Question 37 of 71

1

Se necesita calcular la probabilidad de que lleguen máximo cinco buques petroleros a un puerto durante un día, para lo cual se conoce que la cantidad promedio de buques que llegan diariamente a ese puerto es de dos buques. La distribución de probabilidad apropiada para dar respuesta es:

Select one of the following:

  • Distribución normal.

  • Distribución de Poisson.

  • Distribución Hipergeométrica.

  • Distribución Binomial.

Explanation

Question 38 of 71

1

Una encuestadora turística seleccionó una muestra de 200 turistas que visitaron el estado durante el año. La encuesta reveló que 120 turistas fueron a Disney World y 100 a Busch Gardens. También se revela que 60 de los 200 turistas visitó ambas atracciones. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona seleccionada haya visitado Disney World y Busch Gardens?

Select one of the following:

  • 0,80.

  • 0.78

  • 0.59

  • 0.48

Explanation

Question 39 of 71

1

Una compañía de alimentos planea realizar un experimento a fin de comparar su marca de té con la de dos competidores. Se contrata una sola persona para probar cada una de tres marcas de té, las cuales no tienen marca excepto por los símbolos de identificación A, B, C. El espacio muestral de este experimento es:

Select one of the following:

  • S igual a [ A, B, C]

  • S igual a [ ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA ]

  • S igual a [ AAA, ABC, ACB, ABB, BBB, BAC, BCA, CCC, CAB, CBA]

  • S igual a [ AA, BB, CC, AB, AC, BA, BC, CA]

Explanation

Question 40 of 71

1

Un examen consta de 10 preguntas de opción múltiple con cinco respuestas posibles. Si una persona responde siempre adivinando, determine la probabilidad de que conteste correctamente cinco preguntas.

Select one of the following:

  • 0.9472

  • 0.9745

  • 0.1234

  • 0.0264

Explanation

Question 41 of 71

1

Suponga que el tiempo que tarda cierta cajera de un banco en atender a cualquier cliente (desde el instante en que llega a la ventanilla hasta el momento en que se retira de ella) tiene una distribución normal con una media de 3.7 minutos y una desviación estándar de 1.4 minutos. Encuentre la probabilidad de que un cliente elegido al azar haya esperado menos de dos minutos en la ventanilla.

Select one of the following:

  • 0.1131

  • 0.1234

  • 0.1235

  • 0.1121

Explanation

Question 42 of 71

1

El método estadístico que nos permite obtener conclusiones acerca de los parámetros de una población con base en el análisis de datos muéstrales es:

Select one of the following:

  • El censo estadístico

  • La Estadística Descriptiva

  • La distribución de frecuencias

  • La Inferencia Estadística

Explanation

Question 43 of 71

1

Cuando la población se encuentra ordenada y además la muestra obtenida lo está también, el muestreo aplicado es:

Select one of the following:

  • Muestreo Aleatorio Simple.

  • Sistemático

  • Conglomerados.

  • Estratificado.

Explanation

Question 44 of 71

1

Una encuesta sobre tiendas de comestibles de la región Sierra de Ecuador reveló que 40% tenían farmacia, 50% florería y 70% salchichería. Suponga que 10% de las tiendas cuentan con los tres departamentos, 30% tienen tanto farmacia como salchichería, 25% tienen florería y salchichería y 20% tiene tanto farmacia como florería. ¿Cuál es la probabilidad de seleccionar una tienda de manera aleatoria y hallar que cuenta con farmacia y florería?

Select one of the following:

  • P (P y F)= 0,20

  • P (P y D)= 0,30

  • No son mutuamente excluyentes

  • P (P o D o F) = 0,90

Explanation

Question 45 of 71

1

Usted es el coordinador de logística de una gran compañía que el tempo promedio en el que reciben los pedidos los clientes tiene una distribución normal con una media de 30 horas y una desviación estándar estándar de 3 horas. Si usted revisa el tiempo de entrega de 25 clientes seleccionados al azar, la distribución del tiempo promedio de entrega es:

Select one of the following:

  • T-Student.

  • Binomial.

  • Poisson

  • Normal.

Explanation

Question 46 of 71

1

La estadística inferencial es la rama de la estadística que:

Select one of the following:

  • Con base en todas las muestras de una población se toman decisiones acerca de la población de donde fueron extraídas

  • Utiliza técnicas muestreo para inferir características de la población.

  • Utiliza la estimación por intervalos de confianza y los contrastes de hipótesis para inferir características de la población

  • Permite describir los datos de una muestra mediante gráficos y tablas de frecuencias

Explanation

Question 47 of 71

1

Indique de las siguientes afirmaciones la que complemente correctamente el enunciado: “En estimación, si el tamaño de la muestra aumenta…”

Select one of the following:

  • El error estándar aumenta

  • El tamaño poblacional aumenta

  • Las estimaciones son infalibles

  • Menor será la variabilidad del estimador.

Explanation

Question 48 of 71

1

Dada una población de plantas de la que quiere conocerse la altura media, si se toma una muestra aleatoria y en dicha muestra se calcula el promedio, este último valor es:

Select one of the following:

  • Una estimación puntual.

  • Error estándar

  • Parámetro poblacional

  • Intervalo de confianza.

Explanation

Question 49 of 71

1

seleccione las respuestas correctas. Cualquier distribución normal tiene:
1. Aprox. el 68,26% de los artículos caerán dentro del más menos 1 desv. Estándar alrededor de la media.
2. Aprox. el 62,96% de los artículos caerán dentro del más menos 1 desv. Estándar alrededor de la media.
3. Aprox. el 95,44% de los artículos caerán dentro del más menos 2 desv. Estándar alrededor de la media.
4. Aprox. el 92,04% de los artículos caerán dentro del más menos 1 desv. Estándar alrededor de la media.
5. Aprox. el 99,73% de los artículos caerán dentro del más menos 3 desv. Estándar alrededor de la media.

Select one of the following:

  • 1, 2, 3.

  • 2, 3, 4

  • 1, 3, 4

  • 1, 3, 5

Explanation

Question 50 of 71

1

A que se denomina error de muestreo:

Select one of the following:

  • La variación que ocurre al seleccionar varias muestras de la población

  • Un índice numérico de la dispersión de un conjunto de datos

  • La variación que ocurre cuando se selecciona una sola muestra de la población

  • la medida en que varían la población y el tamaño de la muestra.

Explanation

Question 51 of 71

1

Suponga que 4000 facturas se separan en cuatro estratos, el estrato uno contiene 50 facturas, el estrato 2 tiene 500, el estrato 3 tiene 1550 y el estrato 4 tiene 1900 facturas. Se requiere una muestra de 500 facturas ¿Qué tipo de muestreo debe realizarse?

Select one of the following:

  • Muestreo conglomerado

  • Muestreo sistemático

  • Muestreo estratificado

  • Muestreo aleatorio simple

Explanation

Question 52 of 71

1

Mientras el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande y la población no sea sesgada ¿Qué estimara la distribución t?

Select one of the following:

  • La media muestral

  • La mediana

  • La media poblacional

  • La media aritmética

Explanation

Question 53 of 71

1

Seleccione una muestra de 100 facturas de la población de facturas de ventas durante el mes, la medida de la muestra de las 100 facturas de ventas es de 110,27, con una desviación estándar de 28,95, para un nivel de confianza de 95%, el valor critico derivado de la distribución es de 1.9842. ¿Cuáles es el valor del intervalo?

Select one of the following:

  • 104.53<µ<116.01

  • 105.84<µ<114.02

  • 103.25<µ<120.32

  • 104.62<µ<117.00

Explanation

Question 54 of 71

1

¿Cómo se le conoce al número de valores que podemos elegir libremente en una muestra y hacen del resultado más exacto?

Select one of the following:

  • Valores críticos.

  • Grados de libertad.

  • Nivel de confianza.

  • T de student

Explanation

Question 55 of 71

1

Elige la opción que representa correctamente el orden en que se deben seguir los pasos abajo indicados, con el fin de determinar el tamaño de la muestra.
1. El nivel de confianza deseado el cual determina el valor de z, el valor crítico de la distribución normal estandarizada
2. La desviación estándar σ
3. El error de muestreo aceptable e.

Select one of the following:

  • 1,2,3

  • 2,3,1

  • 2,1,3

  • 1,3,2

Explanation

Question 56 of 71

1

seleccione la respuesta incorrecta. La distribución normal tiene importantes propiedades teóricas como:

Select one of the following:

  • Tiene una forma de campana.

  • Sus medidas no son de tendencia central.

  • Su 50% central es igual al 1.33 desviaciones estándar.

  • Su variable aleatoria asociada tiene un rango infinito.

Explanation

Question 57 of 71

1

Una población normal tiene una media de 60 y una desviación estándar de 12. Usted selecciona una muestra aleatoria de 9. Calcule la probabilidad de que la media muestral sea mayor que 63.

Select one of the following:

  • 0.75

  • 0.18

  • 0.86

  • 0.68

Explanation

Question 58 of 71

1

El valor esperado de una variable aleatoria discreta de una distribución de probabilidad es:

Select one of the following:

  • La media

  • La mediana

  • La moda

  • Ninguna de las anteriores

Explanation

Question 59 of 71

1

Una de las propiedades de la distribución binomial es:

Select one of the following:

  • Cada observación está clasificada como colectivamente exhaustivas.

  • El resultado de cualquier observación es dependiente del resultado de cualquier otra observación.

  • La muestra consta de un número fijo de observaciones, n

  • La muestra consta de varios números

Explanation

Question 60 of 71

1

Señale la alternativa incorrecta: En una distribución de Poisson un área de oportunidad es:

Select one of the following:

  • Una unidad continua

  • Un intervalo de tiempo

  • El éxito de lograr una observación

  • Cualquier área física donde pueda haber más de una ocurrencia de un evento

Explanation

Question 61 of 71

1

Cuando el tamaño muestral es pequeño, el intervalo de confianza requiere utilizar la:

Select one of the following:

  • Distribución t de Student

  • Distribución de Poisson

  • Distribución Normal

  • Distribución Binomial

Explanation

Question 62 of 71

1

El estimador de un intervalo de confianza no es una expresión correcta porque:

Select one of the following:

  • Es un valor de un solo estadístico muestral

  • La media poblacional, µ. no está Incluida en el Intervalo creado a partir de esta muestra

  • Se forma con valores a partir de una población

  • Mide la relación lineal entre dos variables aleatorias cuantitativas

Explanation

Question 63 of 71

1

El intervalo de confianza se construye de manera que permita

Select one of the following:

  • Evaluar la asociación entre dos variables que tienen categorías ordinales

  • Determinar el promedio de fluctuación de los datos respecto a su punto central

  • Conocer la probabilidad de que el intervalo incluya al parámetro poblacional

  • Conocer si la probabilidad de éxito es constante

Explanation

Question 64 of 71

1

Los tres elementos que influyen en el margen de error en la construcción de un intervalo de confianza son, la confiabilidad, la variabilidad y el tamaño de la muestra. De acuerdo con estos criterios, la relación entre el error de estimación y la variabilidad es:

Select one of the following:

  • Directa

  • Inversa.

  • Ocasionalmente Igual.

  • Inversamente sumativa.

Explanation

Question 65 of 71

1

Para calcular un intervalo de confianza para el parámetro que sea, es necesario contar con el nivel de confianza, en el caso de la media, si el nivel de confianza es del 99%, ¿qué área (o probabilidad) bajo la curva normal debe acumularse para encontrar el valor de Z en la tabla?

Select one of the following:

  • 0.995

  • 0.874

  • 0.263

  • 0.456

Explanation

Question 66 of 71

1

A que se refiere la propiedad de variación:

Select one of the following:

  • Es el valor medio del conjunto, cuando los números se ordenan de menor a mayor

  • Es la agrupación de números que guardan una serie de propiedades estructurales

  • Es igual a la desviación estándar dividida entre la media multiplicada por 100%

  • A la muestra aleatoria simple

Explanation

Question 67 of 71

1

Diferencie la principal razón por que la probabilidad A priori no puede ser subjetiva

Select one of the following:

  • Por qué se basa en el conocimiento previo

  • Por qué se basa en datos

  • Por qué debe tomar en cuenta la desviación estándar

  • Por qué difiere de todos ya que es distinta en cada persona

Explanation

Question 68 of 71

1

De una manera sencilla considerando la ocurrencia del evento A o del evento B, o de AyB, en un ejemplo aplicado. Como se puede determinar la probabilidad que una pareja haya planeado comprar o realmente haya comprado un vehículo 0km

Select one of the following:

  • P(A o B)

  • P(A)

  • Probabilidad conjunta

  • A(A o B) = P(A) + P(B) – P(AYB) (Regla general de suma)

Explanation

Question 69 of 71

1

Un árbol de decisiones

Select one of the following:

  • Tiene desviacion estandar

  • Es una probabilidad

  • Es un estadistico o un parametro

  • Es una alternativa a la tabla de contingencia

Explanation

Question 70 of 71

1

La interdependencia se determina utilizando la ecuación P(A/B)=P(A)

Select one of the following:

  • Dos eventos A y B, son independientes

  • P(A/B) Probabilidad condicional de A dado B

  • P(A) = probabilidad marginal de A

  • Todas las respuestas son correctas

Explanation

Question 71 of 71

1

El teorema de Bayes se usa

Select one of the following:

  • Como preposición

  • Como estadístico

  • Como probabilidad

  • Para calcular probabilidades con información nueva

Explanation