Cuestionario sobre Estadística Descriptiva y Probabilidades

3) Responda el siguiente cuestionario

a. ¿Qué comprende la Estadística descriptiva?

Es la que recolecta, organiza, procesa, presenta e interpreta los datos obtenidos en una muestra o en una población.

b. ¿Cómo se clasifican las variables?

Las variables se clasifican en variables cualitativas y variables cuantitativas.

c. ¿Cuál es la diferencia entre frecuencia absoluta y relativa?

La frecuencia absoluta es la cantidad de veces que ocurre el evento y la frecuencia relativa es la proporción de veces que ocurre el evento.

d. En teoría estadística, ¿a qué se denomina hipótesis nula e hipótesis alternativa?

La hipótesis nula es una concepción que se tiene que se cree es verdadero, mientras que la hipótesis alternativa es lo que se podría pensar que es cierto o se espera probar que es cierto.

e. ¿Qué es la región crítica? ¿Cómo se interpretan los errores de tipo I y tipo II?

Región crítica o zona de rechazo: es la región donde se rechazaría la hipótesis nula.

• Errores de tipo I: es rechazar la hipótesis nula siendo verdadera.
• Errores de tipo II: es aceptar la hipótesis nula siendo falsa.

f. Para hacer inferencia estadística, ¿utilizarías muestreo probabilístico o no probabilístico?

Para hacer inferencia estadística se realizaría un muestreo probabilístico que puede ser aleatorio, estratificado o por conglomerado.

4) Colocar verdadero o falso según corresponda:

• a) Un suceso es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento. F
• b) El suceso cierto es cuando el único resultado que interesa del experimento es el espacio muestral. V
• c) Los sucesos mutuamente excluyentes son aquellos que pueden ocurrir juntos. F
• d) A diferencia de la distribución binomial, en un modelo hipergeométrico los ensayos son independientes. F
• e) La distribución hipergeométrica se caracteriza porque los ensayos son sin reposición. V
• f) La característica que hace que un experimento sea aleatorio es que el resultado siempre es el mismo. F
• g) Los axiomas con que Kolmogorov axiomatizó la probabilidad son: P(A) ≥ 0, siendo A un suceso del espacio muestral Ω y P(Ω). F
• h) Si se tienen dos sucesos A y B de un mismo espacio muestral que verifican que P(A ∩ B) = P(A) x P(B), entonces dichos sucesos son independientes. V
• i) En el modelo binomial, la probabilidad de éxito varía de una prueba a otra. F
• j) El modelo de distribución de Poisson sirve para definir variables aleatorias continuas, que representan el número promedio de ocurrencias de un fenómeno durante un período de tiempo fijo o una región fija del espacio. F
• k) El experimento de sacar una carta de la baraja y anotar cuál es, es un fenómeno determinista. F
• l) El experimento de calentar agua a 100°C y observar qué ocurre, es un fenómeno determinista. V
• m) El experimento de arrojar un dado al azar y observar el número que aparece en la cara superior, es un fenómeno aleatorio. V
• n) La distribución binomial se caracteriza por ser dicotómica. V
• o) El modelo binomial mide el número de repeticiones en una secuencia de “n” ensayos de Bernoulli dependientes entre sí. V