Herramientas Matemáticas III - Estadística I - 2° Parcial

¿Cuál es la importancia del teorema del límite central en la investigación y posterior toma de decisiones? 3 opciones: Permite estimar parámetros poblacionales a partir de los estadísticos de una muestra, independientemente de la forma de la distribución de frecuencias de esa población. Permite estimar parámetros poblacionales a partir de los datos de una muestra, ya que el teorema del límite central nos asegura que la distribución de muestreo de la media sea próxima a la normal al incrementarse el tamaño de la muestra. Permite utilizar estadísticos de una muestra para hacer inferencias con respecto al parámetro poblacional correspondiente. Permite estimar parámetros poblacionales a partir de los estadísticos de una muestra, dependientemente de la forma de la distribución de frecuencias de esa población.

¿Cuál de estas condiciones se debe cumplir para que una distribución responda al modelo binomial? Seleccione 4 respuestas correctas: Los eventos son independientes entre sí. La probabilidad del acierto se considera constante. Si a la probabilidad del éxito la llamamos P (aciertos) entonces q = 1 – p. Cada resultado del ensayo solo puede lograr 2 resultados. Si a la probabilidad del éxito la llamamos P (aciertos) entonces q = 1 + p.

¿Cuáles de los siguientes procedimientos son muestreos probabilísticos? Seleccione 4: Muestreo aleatorio simple. Muestreo estratificado. Muestreo sistemático. Muestreo por conglomerados. Muestreo por juicio.

¿Cuáles son las propiedades teóricas de la distribución normal o gaussiana? Seleccione 4: Tiene apariencia de campana. Tiene un rango de menos infinito a más infinito. Simétrica. Rango Intercuartil de 1,33 desviaciones estándar. Rango Cuartil de 1,33 desviaciones estándar.

¿Cuáles de estas relaciones son correctas? (para realizar este ejercicio vas a suponer que el resto de las variables y/o parámetros se mantienen constantes) 4 opciones: A medida que aumenta el nivel de confianza mayor es la amplitud del intervalo de confianza. A medida que aumenta el tamaño de la muestra, disminuye el error permitido (o margen de error). Cuanto mayor sea la desviación estándar poblacional, mayor será el error muestral estándar (o error estándar). A medida que aumenta el tamaño de la muestra, disminuye el error muestral estándar (o error estándar). Cuanto mayor sea la desviación estándar poblacional, mayor será el error muestral estándar (o margen de error).

¿Cuáles son las condiciones básicas para que una muestra sea representativa? 4 opciones: Tener la garantía de que cada elemento de la población tenga la misma probabilidad (fracción de muestreo n/n) de ser incluido en la muestra. Definir y delimitar la población a la que deberá generalizarse las conclusiones obtenidas a partir de la muestra. Utilizar un procedimiento de muestreo donde la selección de 1 unidad sea independiente de la selección de la otra. Seleccionar una muestra lo suficientemente amplia como para reducir al máximo el error debido al muestreo. Utilizar un procedimiento de muestreo que asegure una inferencia sin margen de error, que estime exactamente el parámetro poblacional.

¿Cuándo es necesario hacer un muestreo? Seleccione las 3 respuestas correctas: Cuando necesitamos reducir los costos, en especial si la población es grande. Cuando es necesario tomar decisiones en un período de tiempo relativamente corto, y las mismas dependen del resultado del estudio en cuestión. Cuando la población es infinita o su tamaño es desconocido. Cuando necesitamos reducir los costos, en especial si la población es pequeña.

¿Cuándo conviene hacer un censo? Seleccione las 3: Cuando la población es pequeña. Cuando el tamaño de la muestra es relativamente grande con respecto al tamaño de la población, en el censo puede ser más conveniente. Cuando es necesario contar con una gran exactitud, en cuanto al valor del parámetro solicitado. Cuando la población es amplia.

¿Cuándo aproximamos una variable aleatoria que se distribuye Poisson a una distribución normal tenemos por ventaja? Elegirlas 4 correctas: La varianza es fácil de recordar porque coincide con lambda. La media es fácil de recordar porque coincide con lambda. Se pueden usar las tablas de la normal para calcular las probabilidades. Que toda variable aleatoria normal se puede estandarizar. Se pueden usar las tablas de la normal para calcular las estadísticas.

¿Cuáles son los parámetros necesarios para calcular la probabilidad de una distribución hipergeométrica? Seleccione 3 respuestas correctas: k. n. N. q.

¿Cuáles son los parámetros necesarios para calcular la probabilidad de una distribución binomial? Seleccione las 4 respuestas correctas: X. 1 – π. π. n. p.

¿Cuáles son los parámetros necesarios para calcular la probabilidad de una distribución de Poisson? Seleccione las 3 correctas: x. ƛ. e. q. n.

¿Cuáles son los tipos de estimación de un proceso estadístico? Selecciones las 2(dos): De intervalo. De punto.

De una distribución de Poisson, pueden afirmarse algunas de las siguientes sentencias. 4 opciones correctas: La media de la distribución de Poisson es ƛ. La varianza de la distribución de Poisson es ƛ. Es una distribución de variable aleatoria discreta. El parámetro de una distribución de Poisson es ƛ. Es una distribución de variable aleatoria directa.

Determinar el tamaño de la muestra ayuda a: Elegir las dos (2): Controlar la amplitud del intervalo de confianza. Controlar el error estándar muestral.

En el Hospital de Clínicas estuvieron realizando un proceso de revisión de stock de vacunas antigripales para poder afrontar el nuevo período invernal. Antes de que se termine el recuento, le solicitaron en forma urgente, de la farmacia del hospital, 20 vacunas. Se decide enviar 20 vacunas tomadas al azar y que la farmacia verifique el vencimiento de las vacunas. Suponiendo que el 8 % de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas, indica que opciones son correctas para esta situación. Seleccione las 4 correctas: Var(x)= 1,472 y ơ= 1.2133. Los parámetros que intervienen son n=20 y p=0,08 vencidas. E(x)= 1,6 vacunas vencidas. Se trata de una distribución binomial pues se cumplen todas las condiciones para dicho experimento. Var(y)= 1,472 y ơ= 1.2133.

Otra mismos datos, distinta pregunta: ¿A qué tipo de distribución especial se refiere el problema? ¿Por qué? ¿Cuál es la probabilidad de encontrar ninguna de las cuatro bolsas cumplen los requisitos? 3 opciones: Es una distribución hipergeométrica. La probabilidad de encontrar en la muestra, ninguna bolsa que cumpla con los requisitos no es posible calcularla. El tamaño de la muestra es superior al 5% del tamaño de la población y los eventos se consideran dependientes. Es una distribución geométrica.

Mónica Krum es una empresa que lanzó al mercado una nueva línea de perfumes. En el caso de las nuevas fragancias para hombre, el mes pasado la marca de cosméticos reportó que el 25% de la población de interés que consultó por los productos a través de la fan page, concretó la compra. Si este mes el departamento de ventas desea realizar una investigación tomando como base los resultados obtenidos el mes anterior, pero, además, si contacta al azar a 10 de los potenciales clientes que consultaron la página, ¿cuál de las siguientes afirmaciones corresponden a esta situación? 2 opciones: La esperanza matemática correspondiente a este modelo es de 2,5 ventas. La desviación estándar correspondiente a este modelo es 1,3693. La desviación estándar correspondiente a este modelo es 1,9369.

Las características de una distribución binomial son: seleccionar 4: El experimento consiste en una serie de ensayos idénticos. La probabilidad del acierto se mantiene constante. El resultado de cada ensayo es independiente del resultado de ensayos anteriores. En cada ensayo hay dos resultados posibles. A uno de estos resultados se le llama éxito y al otro se le llama fracaso o desacierto. El resultado de cada ensayo depende del resultado de ensayos anteriores.

Las características de una Distribución de Poisson son: Seleccione las 4 correctas: La probabilidad de ocurrencia de un evento es la misma para cualquier intervalo de la misma magnitud. El número de ocurrencias/no ocurrencias en cualquier intervalo son independiente del número de ocurrencias/no ocurrencias en cualquier otro intervalo. La probabilidad de que el evento ocurra es proporcional a la longitud del intervalo de tiempo o espacio. La probabilidad de que uno o más eventos se presenten en un intervalo muy pequeño, están pequeña que puede despreciarse. El número de ocurrencias/no ocurrencias en cualquier intervalo son dependiente del número de ocurrencias/no ocurrencias en cualquier otro intervalo.

Para calcular el error muestral para media uno necesita conocer. Elegir 3: La confiabilidad. El tamaño. La varianza.

Para comprender completamente a una variable aleatoria al menos deben conocerse. Elegirlas cuatro (4) correctas. El fenómeno que modela. Su función de densidad acumulada. Su función de densidad de probabilidad. Sus parámetros. Su función de densidad y de probabilidad.

Para aplicar el teorema de limite central se debe verificar que: Elegir las cuatro (4): El tamaño de la muestra sea grande. La muestra sea aleatoria. La varianza sea no nula y finita. La muestra esté idénticamente distribuida. La varianza sea nula y finita.

¿Qué caracteriza a una distribución normal? 2 opciones: Coinciden media, mediana y moda. Tiene forma acampanada y es simétrica. No coinciden media, mediana y moda.

¿Qué significa calcular un intervalo para estimar la media poblacional con un 90% de confianza, a partir de una muestra aleatoria? 2 opciones: Si generamos intervalos de confianza del 90 %, podemos afirmar que es seguro que el 90% de los intervalos generados contendrán a la media poblacional. Si seleccionaremos muchas muestras aleatorias del mismo tamaño y calculamos un intervalo de confianza para cada una de esas muestras, entonces en el 90% de los casos, la media de la población caerá dentro de dicho intervalo.

¿Qué tres parámetros son necesarios para calcular el tamaño de la muestra para estimar la media poblacional? Seleccione las 3 (tres) respuestas correctas. Error permitido. Desviación estándar poblacional. Grado de seguridad.

Si es una función de densidad de probabilidad para una variable aleatoria X, y vale que f (-1) =1/3, f (0) =x y f (1) =3x, sabiendo que la esperanza matemática de la función es igual a 1 entonces x es: 2/9 Si f es una función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria continua entonces. Elegir las 4 opciones correctas: Cuando x crece a infinito f tiende a 0. F siempre es mayor o igual a cero. Cuando x tiende a menos infinito f tiende a 0. El área bajo de la curva de f es 1. Cuando x crece a infinito f tiende a - 0.

Si X es una variable aleatoria binominal con parámetros n y p entonces. Elegir las 4 correctas: La varianza es n. p. q. El valor esperado es n. p. p=1 - q. Los n sucesos son independientes entre sí. p=1 + q.

Todos los meses, en una de las sucursales del restaurant centauro se realiza un informe sobre la opinión de sus clientes sobre la calidad de sus productos y servicios. Se toma una muestra aleatoria de 160 clientes que asistieron durante elmes y el promedio de puntuaciones sobre 100 fue de 85. Datos de meses anteriores indican que la desviación estándar de los puntajes de todos los clientes en los últimos meses ha sido relativamente estable y es de5 puntos. También se desea hacer una estimación por intervalo con una confianza del 90%. ¿Puedes ayudar al gerente de la sucursal a elegir las opciones que pueden servirlo y estén relacionadas con la situación antes descripta? Se supone que en el mes asistieron más de 6000 clientes. 4 opciones: El valor de z, para una confianza del 90% es 1,645. Los límites del intervalo de confianza del 90% son: lic: 84,35 puntos y lsc: 85,65 puntos. El error permitido (margen de error), para poder estimar un intervalo de confianza del 90%, para la mediade puntajes, es de 0,6503 puntos. El error estándar de la distribución de puntajes es de 0,3953 puntos. En este caso se agrega al cálculo del error estándar, el factor de corrección para poblaciones finitas.

Una variable aleatoria: seleccione las 3 respuestas correctas: Depende del resultado de un experimento aleatorio. Asocia un valor numérico a cada uno de los resultados experimentales. Es el resultado numérico de un experimento aleatorio. Asocia un valor numérico o letras a cada uno de los resultados experimentales.

Si X es una variable aleatoria que se distribuye normal con parámetros y sigma entonces. Elegir las tres (3) opciones correctas: La media y la moda coinciden. La función de densidad de probabilidades tiene forma de campana. La función de densidad de probabilidades es simétrica respecto a la media (u). La función de densidad de probabilidades tiene forma de campana inversa.

Si X es una variable aleatoria que se distribuye Poisson con parámetro Lambda, entonces: elegir las 4 opciones correctas: El dominio de la función de densidad de probabilidad es el conjunto de los números naturales incluyendo el cero. El valor esperado de x es lambda. La varianza es lambda. La variable es discreta. El dominio de la función de densidad de probabilidad es el conjunto de los números naturales no incluye el cero.

La marca de cosméticos Mónica Krum lanzó una nueva línea de perfumes. El mes pasado, las recientes fragancias que lanzaron al mercado para hombres reportaron que el 25% de la población de interés que consultó por ese producto en la fan page de la marca, concretaron la compra. Si este mes, el departamento de ventas desea realizar una investigación, tomando como base los resultados obtenidos el mes anterior, y, además, contacta al azar a 100 de los potenciales clientes que consultaron la página ¿cuál de las siguientes afirmaciones corresponden a esta situación? Seleccione las 2 respuestas correctas: Si la probabilidad que se quiere calcular es un intervalo grande de la variable aleatoria, puede aproximarse por la normal. Si la probabilidad de la variable aleatoria a calcular es puntual puede aplicarse directamente la fórmula de la binomial.

¿Cuáles son los parámetros en una distribución hipergeométrica y que significa?. K: número de éxitos de la población. n: número de elementos de la muestra. N: números de elementos de la población. q: número de éxitos de la población.

Podemos clasificar a las variables numéricas en discretas y continuas: Variable continua: Normal; T (de Student); Chi cuadrado. Variable discreta: hipergeométrica. Variable discreta: geométrica. Variable continua: Anormal; T (de Student); Chi cuadrado.

Cuando todas las muestras se pueden extraer con la misma probabilidad de ocurrencia estamos hablando de muestreo estratificado. Verdadero. Falso.

El error muestral estándar para la media puede ser negativo para indicar que el intervalo de confiabilidad posee dos extremos. Verdadero. Falso.

El muestreo aleatorio simple es un procedimiento de muestreo no probabilístico. Verdadero. Falso.

El teorema de limite central se puede aplicar cuando la muestra pertenece una variable aleatoria cuyo es siempre un valor constante. Verdadero. Falso.

Elija la respuesta correcta, la distribución binominal maneja variables continuas. Verdadero. Falso.

La fórmula de estandarización de una variable aleatoria con distribución normal es X= 𝑧−µ . Verdadero. Falso.

Las variables aleatorias continuas siempre toman valores enteros. Verdadero. Falso.

Sin una población tiene un tamaño de 180 individuos. Se sabe que la distribución estaturas es acampanada con una media poblacional de1,85 m y una desviación estándar de 12 cm. Se toma una muestra de tamaño 20 de forma aleatoria para calcular el error estándar (o muestral) de la distribución de medias, entonces es necesario descartar para el cálculo el factor de corrección para poblaciones finitas. Verdadero. Falso.

Si el tamaño de la muestra es grande, podemos aplicar el teorema del Límite central a la distribución de muestreo de la varianza. Verdadero. Falso.

Si X es una variable aleatoria, entonces su varianza nunca es nula. Verdadero. Falso.

Definimos como error de muestreo a la diferencia entre la media correspondiente a una de las muestras y la media de la distribución de las medias muestrales. Verdadero. Falso.

Elija la respuesta. En la distribución normal se manejan variables continuas. Verdadero. Falso.

Un profesor de estadística está enseñando a calcular un intervalo de confianza a sus alumnos, para estimar la media poblacional y asegura que el nivel de confianza es la probabilidad que asociamos en una estimación por intervalos. Verdadero. Falso.

La distribución de poisson es una distribución binomial en la cual n tiende a infinito, mientras que p tiende a cero. Por este motivo puede resolverse una distribución binomial mediante una aproximación por poisson, siempre que se cumplan ciertas condiciones impuestas para n y p. Verdadero. Falso.

La distribución binomial es una distribución especial de variable aleatoria discreta. Verdadero. Falso.

¿Cuál es la principal diferencia entre el muestreo estratificado y el muestreo por conglomerados?. En el muestreo por conglomerados hay gran heterogeneidad de datos dentro de la muestra y muy poca variabilidad con respecto a las otras muestras. En el estratificado hay homogeneidad de datos dentro de la muestra y una gran variación respecto a otra muestra. En el muestreo por conglomerados hay gran heterogeneidad de datos fuera de la muestra y muy poca variabilidad con respecto a las otras muestras.

La asociación defensa animal ha determinado que la autopista Córdoba - Rosario se encuentran en promedio 10 animales muertos por kilómetro. Antes de realizar una campaña con el fin de evitar que los animales estén cerca de los lugares de mucha circulación vehicular, y de avanzar con la señalética para los conductores, se preguntan lo siguiente: ¿cuál es la probabilidad de que en 100 metros se encuentren menos de tres animales muertos?, ¿qué tipo de distribución se utiliza en este caso?, ¿cuáles son los parámetros que intervienen es esta distribución? La organización te solicita que le ayudes a seleccionar cuales son las respuestas a esta situación. 3 opciones: En esta distribución el parámetro es ƛ promedio de animales muertos por km. La probabilidad de encontrar menos de 3 animales muertos en100 metros es 0,9197 ≅ 0,920. Se trata de una distribución de Poisson porque la probabilidad de ocurrencia de un evento es la misma para cualquier intervalo de la misma magnitud. Se trata de una distribución binominal, la probabilidad de encontrar menos de 3 animales muertos en 100 m es de 0,9298 ≅ 0,930. En esta distribución los parámetro son n: cantidad de elementos de la muestra y p: probabilidad de éxito de la población.

En una urna hay 7 bolas blancas y 3 negras. Se sacan 4 bolas, ¿Cuál es la probabilidad de que 3 sean blancas?. 0,1414. 0,3535. 0.2236. 0.087. 0.0942.

En una urna hay 7 bolas blancas y 5 bolas negras. Se sacan 4 bolas ¿Cuál es la probabilidad de que 3 sean blancas?. 0,1414. 0,3535. 0.2236. 0.087. 0.0942.

En una urna hay 7 bolas blancas y 5 negras. Se sacan 4 bolas, ¿Cuál es la probabilidad de que 3 sean negras?. 0,1414. 0,3535. 0.2236. 0.087. 0.0942.

Según el concepto de error muestral estándar ¿cuál es el error muestral estándar si p=0.35 y n=50?. 0,1414. 0,3535. 0.2236. 0.087. 0.0942.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?5, q=0.5 y n=5?. 0,1414. 0,3535. 0.2236. 0.087. 0.0942.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.2, q=0.8 y n=18?. 0,1414. 0,3535. 0.2236. 0.087. 0.0942.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?1, q= 0.9 y n=4?. 0.1133. 0.015. 0.0944. 0.2828. 0.0866.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0?1, q=0.9 y n=7?. 0.1133. 0.0015. 0.0944. 0.2828. 0.0866.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0.7 y n=23?. 0.1133. 0.0955. 0.0944. 0.2828. 0.0866.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.5 y n=28?. 0.1133. 0.0955. 0.0944. 0.2828. 0.0866.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0.2, q=0,8 y n=2?. 0.1133. 0.0955. 0.0944. 0.2828. 0.0866.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si p=0,3, q=0?7 y n=13?. 0.1133. 0.127. 0.0944. 0.2828. 0.0866.

Según el concepto de error muestral estándar ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0,85 y n=17?. 0.1133. 0.127. 0.0944. 0.2828. 0.0866.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si p=0.2 y n=28. 0.4541. 0.0755. 0.9564. 0.2569. 0.9854.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si p=0.9 y n=40. 0.2605. 0.127. 0.0755. 0.2828. 0.047.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si q=0.55 y n=17. 0.2605. 0.1205. 0.0755. 0.2828. 0.047.

Según el concepto de error muestral estándar, cuál es el error muestral estándar si p=0.7 q=0.3 y n=3. 0.2605. 0.1205. 0.0755. 0.2828. 0.047.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1? 95, o=150 y E=4?. 5395. 5347. 5366. 4632. 5349.

¿Cuál es la probabilidad de ocurrencia en una distribución Poisson siendo lambda=2.5, X=0?. 0.0821. 0.1205. 0.0755. 0.2828. 0.5347.

En una clínica el promedio de atención es de 16 pacientes por 4 horas, encuentre la probabilidad que en 30 minutos se atiendan 2 personas: 0.2707. 0.1205. 0.0755. 0.2828. 0.5347.

La probabilidad de que al lanzar una moneda honrada 5 veces se obtenga 3 caras es: 0.1339. 0.15625. 0.3125. 0.1536. 0.092.

La probabilidad de que al lanzar una moneda honrada 5 veces se obtenga 4 caras es: 0.1339. 0.15625. 0.3125. 0.1536. 0.092.

La última novela de un autor ha tenido un gran éxito, hasta el punto de que el 80% de los lectores ya la han leído. Un grupo de 4 amigos son aficionados a la lectura ¿Cuál es probabilidad de que el grupo hayan leído la novela 2 personas?. 0.1339. 0.15625. 0.3125. 0.1536. 0.092.

Si el 2% de los libros encuadernados en cierto taller tiene encuadernación defectuosa, obtener la probabilidad de que 5 de 400 libros encuadernados en este taller tengan encuadernaciones defectuosas. 0.1339. 0.15625. 0.3125. 0.1536. 0.092.

Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, ¿cuáles son las probabilidades de que reciba 4 cheques sin fondo en un día dado?. 0.1339. 0.15625. 0.3125. 0.1536. 0.092.

Siendo 9 el desvió estándar de una distribución binominal, ¿cuál es su varianza?. 81. 36. 64. 17. 96.

Siendo el valor de la desviación estándar 6, ¿Cuál sería la varianza?. 81. 36. 64. 17. 96.

Siendo el valor de la desviación estándar 8 ¿Cuál ser la varianza?. 81. 36. 64. 17. 96.

Para estimarla media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1,95, σ=15 y E=7?. 81. 36. 64. 17. 96.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1.96 o=25 y e=5?. 81. 36. 64. 17. 96.

Si un banco recibe en promedio 6 cheques sin fondo por día, sea x la variable aleatoria, número de cheques recibidos en dos días consecutivos: 81. 12. 64. 17. 14.

La probabilidad de que un artículo producido por una fábrica sea defectuoso es 0.02, se envió un cargamento de 10000 artículos a unos almacenes. Distribución binomial, la desviación estándar es: 81. 12. 64. 17. 14.

Siendo 9 la varianza de una distribución binomial ¿Cuál es su desviación estándar?. 2. 5. 3. 8. 0.

Siendo el valor de la varianza 9, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 2. 5. 3. 8. 0.

Siendo el valor de la varianza 4, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 2. 5. 3. 8. 0.

Siendo el valor de la varianza 25 ¿Cuál sería la desviación estándar?. 2. 5. 3. 8. 0.

Siendo el valor de la varianza 16, ¿Cuál sería la desviación estándar?. 2. 5. 3. 8. 4.

Para estimarla media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra? si Z= 1.97, o=7 y E=7: 2. 5. 3. 8. 4.

Si el 2% de los libros encuadernados en cierto taller tiene encuadernación defectuosa, el valor esperado de libros defectuosos, en un grupo de 400 libros encuadernados es: 2. 5. 3. 8. 4.

Si ganamos $6 cuando de un dado cae en 1 o 2 y perdemos $3 cuando cae 3,4,5 o 6, la esperanza matemática: 0. 5. 3. 8. 4.

Si se sabe que la dureza Rockwell de pernos de cierto tipo tiene un valor medio de 50 y desviación estándar de 1,5. Si la distribución de la dureza es normal, ¿Cuál es la probabilidad de que la dureza muestral media para una muestra aleatoria de 9 pernos sea por lo menos 52?. 0. 5. 3. 8. 4.

Si el 0,5% de las palabras de las novelas escritas por una editorial en cierto taller tiene escritura defectuosa, la varianza de las palabras con escritura defectuosa, en una novela de 40.000 palabras es: 200. 138. 186. 196. 9412.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1? 95, o=14 y E=2: 200. 138. 186. 196. 9412.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra sí Z= 1? 96, o=30 y E=5: 200. 138. 186. 196. 9412.

La probabilidad de que un artículo producido por una fábrica sea defectuoso es 0.02. Se envió un cargamento de 10000 artículos a unos almacenes. El número esperado de artículos defectuosos es: 200. 138. 186. 196. 9412.

Para estimar la media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1? 98, o=48 y E=1: 200. 138. 186. 9032. 9412.

Para estimarla media poblacional ¿Cuál es el tamaño de la muestra si Z= 1, σ=49 y E=1?. 200. 138. 186. 9032. 9412.

Si Z se distribuye normal (0,1), entonces el intervalo de confianza entorno de 0 al 80% es: (-1.28, 1.28). (-1, 1). (-1.08, 1.08). (-0.4, 0.4). (-1.2, 1.2).

Se ha obtenido una muestra de 25 alumnos de una Facultad para estimar la calificación media de los expedientes de los alumnos en la Facultad. Se sabe por otros cursos que la desviación típica de las puntuaciones en dicha facultad es de 2.01 puntos, La media de la muestra fue de 4.9. Un intervalo de confianza al 90% para la media es: (4.24; 5, 56). (3.24; 5, 56). (5.24; 6, 56). (3.24; 4, 56). (4.24; 6, 56).

Suponga que se tiene una variable aleatoria definida en una población. Esta variable solo posee valores de 1 y - 1. En una muestra de tamaño 10 la variable arrojo los siguientes valores 1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 1. Una estimación puntual para la proporción de unos en esta distribución es: 0.5. 0.06. 0.05. 0.6. 0.4.

Si X es una variable aleatoria que se distribuye normal con media 1 y varianza 2 entonces: El grafico de la función de densidad de probabilidad, es simétrico respecto de la recta x=1. El grafico de la función de densidad de probabilidad, es simétrico respecto de la recta x=-2. El grafico de la función de densidad de probabilidad, es simétrico respecto de la recta x=0. El grafico de la función de densidad de probabilidad, es simétrico respecto de la recta x=1. El grafico de la función de densidad de probabilidad, es simétrico respecto de la recta x=2.

La distribución por muestreo de un estadístico muestral es: La distribución de probabilidad del mismo, calculado en cada una de las muestras posibles extraídas aleatoriamente de la población. Es una función de probabilidad asociada a la población. Siempre discreta. Normal. Siempre continua.

Una muestra aleatoria de tamaño 100, extraída de una población normal de varianza 81, presenta una media muestral igual a 150. Los extremos del intervalo de confianza al 95% son: 150-1.9*9/10 y 150-1,9*9/10. 150-1.96*9/10 y 150-1,96*9/10. 150-0.96*9/10 y 150-0,96*9/10. 150-9/10 y 150-9/10. 150-1.96 y 150-1,96.

El número de viajes mensuales realizados por los usuarios de una autopista sigue una distribución normal de media desconocida y desviación típica de 6 viajes. Tomada una muestra de 576 usuarios, su media mensual ha resultado ser de 12 viajes. El intervalo de confianza del 99% para la media de la población es: (11.4 , 13). (11.3 , 12). (11.36 , 12.64). (11 , 12). (-2,57 , 2,57).

Todos los meses, en una de las sucursales del restaurant centauro asisten en promedio 6.500 personas por semana Muestra de 250 Clientes en forma aleatoria, y se determina que el 30% han gastado más de $500 individual y la sucursal quiere estimar la proporción de clientes que gastan más de $500 por día con un intervalo de manera que dicho intervalo y contenga a la proporción poblacional con un 95% de confianza. ¿Puedes ayudar a determinar dicho intervalo?. El intervalo es: (0,2432 – 0,3568). El intervalo es: (0,2684 – 0,3316). El intervalo es: (0,2523 – 0,3477). El intervalo es: (0,2381 – 0,3619). El intervalo es: (0,362 – 0,562).

En la escuela de negocios IFE de la ciudad de pilar, se dictan en forma virtual cursos de posgrado para profesionales de todas las áreas. El promedio de la última cohorte de los exámenes de diagnóstico para los ingresantes fue de 7,25puntos. Este promedio fue tomado a partir de una muestra de 1400 alumnos. Por cohortes anteriores se estima puntualmente que la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,2. En la cohorte que se está por abrir, se toma aleatoriamente una muestra de 50 alumnos. El director del posgrado desea saber sobre la base de datos históricos. ¿Cuál es la probabilidad de que la media muestral obtenida, sea inferior (o igual) a ± 0,8 puntos de la media poblacional?. P (6,45 < x̄ < 8,05) = 0,9616. P (6,45 > x̄ > 8,05) = 0,9232. P (6,45 < x̄ < 8,05) = 0,9232. P (6,45 < x̄ < 8,05) = 0,0384. P (6,45 < x̄ < 8,05) = 0,0768.

En la escuela de negocios IFE de la ciudad de Pilar se dictan en forma virtual cursos de posgrado para profesionales de todas las aéreas. El promedio ultima cohorte de los exámenes de diagnóstico para los ingresantes fue de 6 puntos. Este promedio fue tomado a partir de una muestra de 64 alumnos. Por cohortes anteriores se estima puntualmente que la desviación estándar de todos los ingresantes es de 3,5. El directos desea que determines el error muestral estándar de la distribución de medias. Considera una población de más de 1200 ingresantes. ơx= 0,0437. ơx= 0,4145. ơx= 0,4375. ơx= 0,0547. ơx= 3,5.

En el último reporte del monitor estadístico tic, un proyecto del Córdoba technolog y cluster, elaborado por la consultora privada economic trends, la cantidad de recursos humanos empleados por las empresas cordobesas de software continuo en crecimiento entre marzo 2018 y marzo 2019. Sin considerar empresas multinacionales radicas en la provincia, emplean actualmente 10.640 trabajadores. Supongamos que el porcentaje del total de profesionales que trabajan en las empresas, mayores a 50 años, es el 15%. ¿Cuál es la probabilidad de encontrar en una muestra de 450 trabajadores un valor de p (proporción de mayores a 50 años en la muestra) que no difiera de la proporción poblacional más allá del 5%?. P (0,10 ͞p 0,20) = 0,9975. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 5 0 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%. P (0,10 ͞p 0,20) = 0,9971. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 5 0 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%. P (0,10 ͞p 0,20) = 0,9972. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 5 0 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%. P (0,10 ͞p 0,20) = 0,9986. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 5 0 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%. P (0,10 ͞p 0,20) = 0. Es la probabilidad de encontrar en la muestra un mayor de 5 0 años que no difiera de la proporción poblacional en más del 5%.

En el hospital de clínicas realizan un proceso de revisión de stock de vacunas antigripales para afrontar el nuevo período invernal. Poco antes de finalizar el recuento, le solicitaron con urgencia, desde la farmacia del hospital, 100 vacunas. Se decide enviar las 100 vacunas tomadas al azar y que la farmacia verifique el vencimiento de las mismas. Suponiendo que el 8% de las vacunas que el hospital tiene en stock están vencidas, ¿cuál es la probabilidad de que en la muestra de100 vacunas tomadas al azar, haya como máximo 90 en buen estado?. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,1887. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,1567. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 1. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,2887. La probabilidad de que no haya ninguna vacuna vencida en la muestra es de 0,3387.

Al aeropuerto llegan en promedio 3 aviones cada hora, tomado este promedio sobre las 24 hs del día. ¿Cuál es la probabilidad de que en ese aeropuerto aterrice un avión en 15 minutos tomados al azar? Calcula la mediante la fórmula. P (x = 1) = 0,9543. P (x = 1) = 0,3695. P (x = 1) = 0,8442. P (x = 1) = 0,3543. P (x = 1) = 0,3476.

La media de una población es 250 y su desviación estándar es 20. Se va a tomar una muestra aleatoria simple de tamaño 100 y se usara la media muestral para la media poblacional. ¿Cuál es el valor esperado de E?. E (x) = 25. E (x) = 2500. E (x) = 250. E (x) = 200. E (x) = 100.

La ventaja de estandarizar una variable es: Que se conocen sus parámetros. Que se distribuye de forma discreta estándar. Que se conoce la tabla de la función de densidad acumulada de la distribución normal estándar. Que función de densidad es acampanada. Que se conoce la tabla de la función de densidad acumulada de cualquier distribución.

Según el concepto de error muestral estándar. ¿Cuál es el error muestral estándar si q=0,1 y n=5? 0,1341. Seleccione la respuesta correcta. Siendo una distribución de probabilidad normal. ¿Cuál es Z si μ=7, σ=2 y x=9?. 1. -2. -1. 3. 5.

Un alumno de la Universidad del Centro no ha podido estudiar para su examen parcial de estadística que rendirá próximamente. El examen consta de 30 preguntas múltiple opción. Cada pregunta consta de 4 opciones con una sola correcta. El examen se aprueba si responde correctamente 20 preguntas o más. Qué probabilidad tiene de aprobar el examen sin estudia y elige cada respuesta al azar?. El alumno tiene una probabilidades de aprobar de 0,01. El alumno tiene una probabilidades de aprobar de 0,03. El alumno tiene una probabilidades de aprobar de 0,25. El alumno tiene 0 probabilidades de aprobar. El alumno tiene una probabilidades de aprobar de 0,3.

¿Qué es una distribución de probabilidades de variable aleatoria discreta, según Levin y Rubin? (La más larga). Es la forma que adopta una distribución de probabilidades. Es un listado de las probabilidades de todos los posibles resultados que podrían obtenerse si un experimento se llevara a cabo. Es un listado de las frecuencias observadas de todos los resultados de un experimento. Son todas las probabilidades basadas es estimaciones objetivas. Son todas las probabilidades con base en los resultados de un experimento.