ESTADISTICA

Question 1

Población es el nombre que recibe el colectivo sobre el que se va a realizar un análisis estadístico

Answer

true

Question 2

Espacio muestral es el nombre que recibe el conjunto de todos los valores posibles de la característica X

Answer

true

Question 3

Si la variable es no numérica y se codifica numéricamente, no es posible realizar operaciones aritméticas.

Answer

true

Question 4

Muestreo aleatorio simple. Al seleccionar n casos de un colectivo, todos ellos deben tener la misma probabilidad de ser elegidos y la extracción de un caso no condiciona la selección del caso siguiente. Si la población es finita, el muestreo es con reemplazamiento.

Answer

true

Question 5

Sea X una variable (numérica o no) medida sobre un conjunto de n casos, es decir, se dispone de n valores x1, x2, …, xn. Se define como espacio muestral el conjunto de los posibles valores de X

Answer

true

Question 6

Una variable numérica, en escala por intervalo, permite comparar las diferencias o distancias entre dos casos con las diferencias o distancias que existen entre otros dos.

Answer

true

Question 7

Los métodos paramétricos clásicos de estimación y de contrastación de hipótesis se basan en unas premisas o hipótesis a priori sobre la forma de la distribución de la población generadora de la muestra.

Answer

true

Question 8

Un estadístico T = t (X1, X2, …, XN) = t (X) es una variable aleatoria que depende de la muestra genérica X, y cuya distribución muestral depende de la distribución de la población X.

Answer

true

Question 9

Las propiedades deseables de un estimador son la insesgadez, consistencia, eficiencia y suficiencia.

Answer

true

Question 10

10. Un estimador es insesgado o centrado si su valor esperado coincide con el páramo
desconocido θ que se estima, es decir, si se cumple que E[θ(X)] = θ.

Answer

true

Question 11

11. El error Tipo I se produce cuando se acepta la hipótesis H1 cuando es falsa.

Answer

true

Question 12

12. El error Tipo II se produce cuando se acepta la hipótesis H0 cuando es falsa.

Answer

true

Question 13

13. La probabilidad límite, p, representa la probabilidad que el estadístico del contraste time valores iguales o más extremos, hacia H1, que el valor t obtenido con la muestra concreta.

Answer

true

Question 14

14. El nivel de significación asociado a una regla de decisión es una medida del riesgo de tomar una decisión errónea (si es cierta H0).

Answer

true

Question 15

15. Los contrastes de ajuste se utilizan para comprobar si una muestra procede de una determinada población.

Answer

true

Question 16

En los contrastes de ajuste, es recomendable utilizar la corrección de continuidad cuando los grados de libertad de la distribución chi-cuadrado sean iguales a 1, y si el número total de datos no es muy elevado.

Answer

true

Question 17

En los modelos causales, las perturbaciones aleatorias se utilizan para representar la parte de la variable dependiente que no puede ser explicada por las variables explicativas.

Answer

true

Question 18

En un modelo lineal uniecuacional, una de las condiciones sobre la especificación es que los coeficientes de regresión son valores constantes para todos los datos muestrales.

Answer

true

Question 19

Un modelo lineal en el que todas las variables explicativas x1, x2,…, xk son cualitativas (llamadas factores) se denomina modelo de análisis de la varianza.

Answer

true

Question 20

En los modelos logit, F(z) es la función de distribución de una variable logística.

Answer

true

Question 21

En los modelos probit, F(z) es la función de distribución Normal tipificada.

Answer

true

Question 22

En los modelos probit, F(z) es la función de una variable aleatoria.

Answer

true

Question 23

El estimador de máxima verosimilitud θ (X) se obtiene hallando el máximo de esta función: max L (θ) = L (θ

Answer

true

Question 24

Muestreo aleatorio estratificado: la población se divide en varios subconjuntos o estratos y en cada uno de éstos se toma una muestra; los estratos se seleccionan de forma que sean lo más homogéneos posibles internamente y heterogéneos entre sí

Answer

true

Question 25

Muestra es el subconjunto de W que se observa, y que usa para inferir o extrapolar información sobre toda la población

Answer

true

Question 26

Los contrastes de ajuste se utilizan para decidir si la población generadora de los datos es de cierto tipo, para decidir si las poblaciones generadoras pueden considerarse idénticas o no y para decidir entre la homogeneidad de las poblaciones generadoras

Answer

true

Question 27

En un modelo lineal uniecuacional, una de las condiciones sobre la especificación es que la forma funcional se supone que es correcta

Answer

true

Question 28

En un modelo lineal uniecuacional, una de las condiciones sobre la especificación es que las variables x1, x2 ,…, xk influyen sobre Y, y su variación no depende de Y, ni de otras variables incluidas en el modelo.

Answer

true

Question 29

Si una población, X, tiene de media μ y varianza σ2, se representa mediante la expresión XϵD (μ; σ2).

Answer

true

Question 30

La aproximación de la distribución de X converge hacia la distribución Normal rápidamente, aunque la variable X difiera bastante de una distribución Normal.

Answer

true

Question 31

En poblaciones finitas, la variable aleatoria X no puede ser Normal. Sin embargo, si el tamaño muestral n es grande y la fracción muestral pequeña (n ≥ 20 y f ≤ 0.20) la distribución muestral de X es aproximadamente Normal.

Answer

true

Question 32

Un estimador θ (X1, X2, …, Xn) = θ (X) es sesgado si E[θ(X)] = θ – ε ≠ θ, siendo ε = θ - E[θ(X)] el
sesgo o desviación sistemática cometida en cada estimación.

Answer

true

Question 33

Un estimador es consistente si al aumentar n indefinidamente converge en probabilidad al parámetro estimado; o sea, si n → ∞, θ (X1, X2, …, Xn) → θ

Answer

true

Question 34

Si el estimador θ (X) es asintóticamente insesgado y su varianza tiende a cero cuando n tiende a infinito, se verifica que es consistente. El recíproco en general no es cierto.

Answer

true

Question 35

Un estadístico T = t (X1, X2, …, XN) se dice suficiente con respecto de un parámetro θ de la distribución de X, si contiene toda la información muestral relativa a θ.

Answer

true

Question 36

En general, sean θ1 (X) y θ2 (X) dos estimadores insesgados de un parámetro θ ϵ Θ; el estimador θ1 es más eficiente que θ2 si se verifica que V[θ1(X)] ≤ V[θ2(X)], ꓯ θ ϵ Θ.

Answer

true

Question 37

Los contrastes de hipótesis son técnicas que, partiendo de muestras, están orientadas a la toma de decisiones sobre algunas características poblacionales.

Answer

true

Question 38

En los contrastes no paramétricos se plantean las hipótesis nula y alternativa no estando referidas a un parámetro concreto de la población, sino a toda la distribución de X

Answer

true

Question 39

El nivel de significación α asociado a una regla de decisión {C0, C1} es α = max P (I).

Answer

true

Question 40

Muestreo aleatorio irrestricto: en el caso de que la población sea finita el muestreo se realiza sin reemplazamiento, pero de forma que todos los elementos de la población (no seleccionados previamente) tienen la misma probabilidad de ser elegidos.

Answer

true

Question 41

Muestreo por conglomerados: la población se divide en varios subconjuntos o conglomerados donde se toman las correspondientes muestras; los conglomerados deben tomarse homogéneos entre sí

Answer

true

Question 42

Muestreo polietápico: los datos se seleccionan en varios instantes de tiempo o etapas

Answer

true

Question 43

En el muestreo aleatorio simple, las distintas observaciones se obtienen con igual probabilidad y de forma independiente unas de otras; si la población es finita, con reemplazamiento

Answer

true

Question 44

Las propiedades deseables de cualquier estimador son sesgadez, inconsistencia, insuficiencia e ineficiencia.

Answer

true

Question 45

Un estimador θ (X1, X2, …, XN) = θ (X) es centrado o insesgado si su valor esperado coincide con el parámetro desconocido θ que se estima, es decir, si se cumple que E (θ (X)) = θ

Answer

true

Question 46

En los contrastes no paramétricos se plantean las hipótesis nula y alternativa estando siempre referidas a un parámetro concreto de la población

Answer

true

Question 47

En el muestreo aleatorio por conglomerado: la población se divide en varios subconjuntos o conglomerados donde se toman las correspondientes muestras; los conglomerados se seleccionan en varios instantes de tiempo o etapas.

Answer

true

Question 48

El error estándar de X es una medida de precisión de la estimación de la media poblacional,
µ, cuando se usa como estimador la media muestral.

Answer

true

Question 49

El estimador es insesgado si su valor esperado no coincide con el parámetro desconocido σ
que se estima.

Answer

true

Question 50

El error Tipo I se produce cuando se acepta erróneamente la H0.

Answer

true

Question 51

Al realizar contrastes de ajuste, es recomendable utilizar la corrección de continuidad cuando los grados de libertad de la distribución chi-cuadrado sean iguales a 1, y si el número total de daros no es muy elevado.

Answer

true

Question 52

Un modelo lineal en el que todas las variables explicativas son cualitativas (llamadas factores) se denomina modelo de análisis de la varianza

Answer

true

ESTADISTICA

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Preguntas del test (52)

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