This is a timed quiz.
You have 50 minutes to complete the 69 questions in this quiz.
Un histograma es?
Es una gráfica de barras para datos numéricos agrupados en la que se utilizan barras verticales
Es una gráfica de barras para datos numéricos agrupados en la que se utilizan barras horizontales.
Una gráfica para variables categóricas.
Una gráfica para tablas de contingencia.
¿Qué gráficos nos permiten explorar posibles relaciones entre dos variables numéricas?
Gráfico de barras e histograma
Diagrama de Pareto e histograma
Gráfica de series de tiempo y diagrama de dispersión.
Diagrama por sectores
¿Qué indican las medidas de tendencia central?
Indican el grado en que los valores de los datos se agrupan alrededor de un valor típico o central.
Indica la cantidad de dispersión o diseminación de los valores a partir de un valor central
La forma como se agrupan los datos.
El grado de variabilidad entre los datos observados y su media aritmética
¿Qué es la mediana?
Es el valor intermedio en un conjunto de datos ordenado de mayor a menor.
Es el valor intermedio en un conjunto de datos ordenado de menor a mayor.
Conjunto de datos que contiene un número impar de valores.
Una medida de variabilidad.
¿Cómo se conoce al rango intercuartil?
Dispersión
Dispersión media
Primer cuartil
Parámetro estadístico
Cuales son las funciones de la Estadística Descriptiva:
Analizar, interpretar y organizar
Recolectar, presentar y decidir
Recolectar, organizar y presentar
Recolecta, prevé y concluye
Si la población es “personas vegetarianas”, la muestra es:
Personas no vegetarianas
Comen solo vegetales
No comen
Ninguna es la muestra
Cuál de las siguientes opciones pertenece a la “variable categórica”
Clasificación y Dicotómica
Dicotómica y Discreta
Continua y Dicotómica
Clasificación y Discreta
En la variable numérica continua, se mide:
Cuantas personas hay
El tiempo
Número de alumnos en la clase de estadística
3 llamadas telefónicas
La Media Aritmética es la medida de tendencia central más común, lo que significa que es la única medida en la que todos los valores desempeñan el mismo papel, es decir que esta sirve como:
Punto de Equilibrio
El valor con más frecuencia en la serie de datos
El valor extremo
Medida de comparación entre variables categóricas
Cuál de las siguientes definiciones define a la Desviación estándar:
Es la media absoluta de las desviaciones estándar
Raíz cuadrada de la sumas de diferencias alrededor de la media elevadas al cuadrado y dividida para “n”
Desviación entandar dividida entre la media, multiplicada por 100%
Diferencia entre valor y la media.
Seleccione el proceso en del cual se fundamenta la probabilidad:
Espacio Muestral, Evento, Resultado, Experimento
Resultado, Experimento, Espacio Muestral, Evento
Experimento, Resultado, Evento, Espacio Muestral
Experimento. Resultado, Espacio Muestral, Evento
Se sacan dos bolas de una urna que se comprende de una bola blanca, otra roja, otra verde, y otra negra. Determine el espacio muestral cuando la primera bola se devuelve a la urna antes de sacar la segunda.
E = {BB, BR, BV, BN, RB, RR, RV, RN, VB, VR, VV, VN, NB, NR, NV, NN}
E = { BR, BV, BN, RB, RV, RN, VB, VR, VN, NB, NR, NV}
E = { BR, BB, BV, RV, RV, RN, VB, VR, VN, NB, NR, NV}
No es posible determinar el espacio muestral
Se elegirían cuatro miembros de un grupo de 10 personas para formar un equipo ¿De cuantas maneras se puede seleccionar a esos cuatro miembros?
110
120
210
350
La Distribución Binomial es:
Una Distribución de Probabilidad Continua
Una Distribución de Probabilidad Continua Semi Infinito
Una Distribución de Probabilidad Discreta
Una función de densidad.
En una Distribución Normal el 50% del rango intercuartil:
2,44 Desviación Estándar
1,33 Desviación Estándar
Rango Infinito
Tiene apariencia a una campana gaussiana
El teorema del límite central plantea:
A medida que el tamaño de muestra aumenta la distribución muestral de la media se distribuye de manera normal.
La distribución de la media no se ve afectada por otros valores.
A medida que aumenta el tamaño de la muestra se puede determinar hacia dónde se van sesgando los datos
La relación entre muestras mayores a 120 datos
El valor Z es:
Igual a la diferencia entre media muestral y media poblacional
La diferencia entre varianza y desviación estándar
El resultado del nivel de confianza
El número de desviaciones entre una observación individual y su media aritmética.
La Distribución T-Student:
Se usa para muestras menores a 30 datos.
No tiene una apariencia muy similar a la distribución normal estándar.
Se calcula con grados de libertad (n+1)
Se usa en el teorema de Chevyshev
Un estimador puntual:
Es el valor de un solo estadístico muestral, como una media muestral.
Es un rango de valores de la muestra
No es un concepto de estadística
Aquel que define al error muestral
Por qué no se puede tener un 100% de confianza en haber estimado correctamente las características poblacionales de interés?
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.
Los grados de libertad:
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.
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.
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 desperdigado
A veces se habla de medias ponderadas
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
Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo.
Sí, porque hay más errores
No, disminuye
No hay relación alguna
La población define la relación existente.
Como se considera al error estándar:
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.
Una variable continua se distribuye a lo largo de una distribución normal, y esta muestra que:
La moda, media y mediana tienen el mismo valor
La media es mayor que la mediana
La mediana es mayor que la moda
La mediana y la media no guardan ninguna relación.
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?
Será 3 veces la anterior mediana
Se le añadirá 6
Se le añadirá 3
Se multiplicará por 6 la anterior mediana
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.
33%
25%
43%
2%
¿Cuándo una distribución es simétrica a la izquierda?
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
Se lanza una moneda sólo una vez. ¿Cuál es la probabilidad de obtener una cara?
1/2
2/3
1/4
1/3
¿Cuál es la probabilidad de que la carta sea un Rey?
4/52
1/52
4/48
1/48
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?
1/14
2/14
4/14
1/5
Hay 12 números en una caja numerados del 1 al 12. ¿Cuál es la probabilidad de sacar un 1 o un 3?
1/6
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?
1/33
2/33
4/33
1/45
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?
0.55
0.66
0.78
0.89
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:
Distribución normal.
Distribución de Poisson.
Distribución Hipergeométrica.
Distribución Binomial.
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?
0,80
0.59
0.48
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:
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]
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.
0.9472
0.9745
0.1234
0.0264
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.
0.1131
0.1235
0.1121
El método estadístico que nos permite obtener conclusiones acerca de los parámetros de una población con base en el análisis de datos muéstrales es:
El censo estadístico
La Estadística Descriptiva
La distribución de frecuencias
La Inferencia Estadística
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?
0.995
0.874
0.263
0.456
Cuando la población se encuentra ordenada y además la muestra obtenida lo está también, el muestreo aplicado es:
Muestreo Aleatorio Simple.
Sistemático
Conglomerados.
Estratificado.
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?
P (P y F)= 0,20
P (P y D)= 0,30
No son mutuamente excluyentes
P (P o D o F) = 0,90
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:
T-Student.
Binomial.
Poisson.
Normal.
La estadística inferencial es la rama de la estadística que:
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
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:
Directa
Inversa.
Ocasionalmente Igual.
Inversamente sumativa.
Indique de las siguientes afirmaciones la que complemente correctamente el enunciado: “En estimación, si el tamaño de la muestra aumenta…”
El error estándar aumenta
El tamaño poblacional aumenta
Las estimaciones son infalibles
Menor será la variabilidad del estimador.
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:
Una estimación puntual.
Error estándar
Parámetro poblacional
Intervalo de confianza.
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.
1, 2, 3.
2, 3, 4
1, 3, 4
1, 3, 5
El intervalo de confianza se construye de manera que permita:
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
El estimador de un intervalo de confianza no es una expresión correcta porque:
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.
A que se denomina error de muestreo:
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.
Cuando el tamaño muestral es pequeño, el intervalo de confianza requiere utilizar la:
Distribución t de Student
Distribución de Poisson
Distribución Normal
Distribución Binomial
Se seleccionaron 500 muestras con tamaños de 1,2,4,8,16,32 de manera aleatoria de una población con distribución normal, las medias muéstrales tiene una distribución más estrecha alrededor de la media poblacional conforme:
Aumenta el tamaño de la población
Disminuye el tamaño de la población
Es similar el tamaño de la población
Ninguna de las anteriores
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?
Muestreo conglomerado
Muestreo sistemático
Muestreo estratificado
Muestreo aleatorio simple
Mientras el tamaño de la muestra sea lo suficientemente grande y la población no sea sesgada ¿Qué estimara la distribución t?
La media muestral
La mediana
La media poblacional
La media aritmética
Ordene de mayor a menor importancia las propiedades de la distribución t:
1. Es muy similar a la distribución normal estandarizada 2. Tiene grados de libertad directamente relaciones con el tamaño de la muestra 3. Se emplea S para estimar la s 4. s es desconocida
3,4,2,1
3,2,1,4
2,1,4,3
4,2,3,1
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?
104.53<μ<116.01
105.84<μ<114.02
103.25<μ<120.32
104.62<μ<117.00
¿Cómo se le conoce al número de valores que podemos elegir libremente en una muestra y hacen del resultado más exacto?
Valores críticos
Grados de libertad
Nivel de confianza
T de Student
Relacione las siguientes columnas:
1. Distribución t student a) Numerador de la varianza en la muestra 2. Grado libertad b) Es muy similar a la distribución normal estandarizada 3. Nivel de confianza c) También se lo conoce como valor Z 4. Valor critico d) Se simboliza con (1-α)*100%
1a,2b,3c,4d
1c,2d,3a,4b
1b,2a,3d,4c
1c,2a,3b,4d
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.
1,2,3
2,3,1
2,1,3
1,3,2
Seleccione la respuesta incorrecta. La distribución normal tiene importantes propiedades teóricas como:
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.
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.
0.75
0.18
0.86
0.68
El valor esperado de una variable aleatoria discreta de una distribución de probabilidad es:
La media
La moda
Rango intercuartil
Una de las propiedades de la distribución binomial es:
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.
Señale la alternativa incorrecta: En una distribución de Poisson un área de oportunidad es:
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.
En la fórmula de la distribución binomial n representa:
Número de observaciones
Probabilidad de un evento de interés
Probabilidad de no tener un evento de interés
Número de eventos de interés de la muestra