Test de estadística

Clasificado en Otras materias

Escrito el en español con un tamaño de 19,26 KB

1 Prueba
1.V El modelo binominal se caracteriza por ser dicotómico. (Verdadero).
2.F La curva normal es asimétrica con respecto a la media. (Falso, dependiendo de la tipificación de la curva).
3.F La teoría de probabilidades trabaja con experimentos deterministicos. (Falso, trabaja con experimentos de tipo aleatorio y probabilístico).
4.V La teoría de las probabilidades permite llegar a construir un modelo del experimento aleatorio. (Verdadero).
5.F El recorrido del modelo normal está definido en los números reales positivos. (Falso; no solamente por los reales positivos, sino también por los negativos).
6.V Las decisiones basadas en la teoría de probabilidades son positivas. (Verdadero).
7.F Un experimento aleatorio es el proceso de recolección de información de un evento que muestra un resultado cuando se repite varias veces. (Falso, es un proceso de recolección de información, se puede repetir indefinidamente, pero no es posible saber cuál será el resultado, solamente podemos describir el conjunto de resultados posibles).
8.V La teoría de probabilidades entrega procedimientos para calcular los resultados de un experimento aleatorio. (Verdadero).
9.V En un experimento aleatorio se puede describir un conjunto de resultados posibles. (Verdadero).
10.F El conjunto de resultados posibles del experimento aleatorio se conoce por experimento aleatorio. (Falso; se conoce como espacio muestral).
11.V Los eventos de un modelo binominal son dependientes. (Falso).
12.V Si el experimento es lanzar 3 monedas, la cantidad de resultados posibles será de ocho. (Verdadero; c-c-c, c-c-s, c-s-c, c-s-s, s-c-c, s-c-s, s-s-c, s-s-s).
13.V Un evento es un subconjunto de un espacio muestral. (Verdadero).
14.V El conjunto vació es conocido como evento imposible. (Verdadero).
15.V Si la probabilidad de un evento se acerca a uno entonces el evento es my probable que ocurra. (Verdadero).
16.F El espacio muestral es conocido como evento probable. (Falso, es conocido como el conjunto de resultados posibles).
17.V Una probabilidad puede definirse como frecuentista y subjetiva. (Verdadero).
18.V Una probabilidad bayesiana es el grado de certeza que se posee sobre un suceso. (Verdadero).
19.F El suceso contrario es el que está formado por todos los elementos que están en el espacio muestral. (Falso, Aél que es formado por los elementos que no están en A).
20.V La notación P (A) significa probabilidad que ocurra el evento A. (Verdadero).
21.F Un espacio muestral es finito y numerable si tiene un número finito de términos y estos pertenecen a los números reales. (Falso, porque no son solamente los finitos, son también finitos numerables e infinitos innumerables).
22.V La probabilidad del espacio muestral es igual a 1. (Verdadero).
23.F La probabilidad de un evento imposible es igual a un medio. (Falso, es igual a 0).
24.V La probabilidad de un subconjunto es el tamaño relativo con respecto al total. (Verdadero).
25.V Sea A C E tal que P (A´) = 1 - P (A). (Verdadero).
26.F Sean A1, A2 C E eventos cualesquiera tal que P (A1 - A2) = P (A1UA´2). (Falso).
27.V La probabilidad de que ocurra el evento A esta calculado por P (A) = #A #E. (Verdadero).
28.V El suceso unión es el que está formado por los resultados experimentales que están en A o en B en ambos. (Verdadero).
29.V Para calcular la probabilidad condicionada se debe calcular la intersección entre dos eventos. (Verdadero).
30.V El modelo de Gauss la curva tiene forma de campana. (Verdadero).
31.Probabilidad subjetiva de un suceso es la frecuencia relativa de veces que ocurriría el suceso al realizar un experimento repetidas veces. (Falso, es el grado de certeza que se posee sobre un suceso).
32.F Un sistema exhaustivo y excluyente si la unión de los sucesos se forma espacio muestral, y su intersección es distinta al vacío. (Falso, un sistema es exhaustivo y excluyente si la unión de todos los sucesos forman el espacio muestral y su intersecciones son disjuntas).
33.V Dos sucesos son independientes si el que ocurra uno, no añade información sobre el otro. (Verdadero).
34.V El teorema de Bayes calcula una probabilidad condicional de un evento Ai (i = 1,2,….n) de la partición del espacio muestral condicionada a un evento B. (Verdadero).
35.F La especificidad está determinada a través de las probabilidades de los verdaderos positivos. (Falso, sobre los verdaderos negativos).
36.V La prevalecía es el porcentaje de la población que presenta una enfermedad. (Verdadero).
37.V P (Enfermo l +) = índice predictivo positivo. (Verdadero).
38.V Una variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso un número. (Verdadero).
39.F Las variables aleatorias pueden ser descritas como: discretas y discontinuas. (Falso, como discretas y continuas).
40.V Una función de densidad es una función no negativa de área igual a uno. (Verdadero).
41.F La incidencia es el porcentaje de casos presentes de la enfermedad en la población. (Falso, la incidencia es el porcentaje de nuevos casos de enfermedad en la población).
42.V En funciones de densidad la probabilidad de un intervalo describe una determinada área. (Verdadero).
43.F El valor esperado equivale a la mediana. (Falso, corresponde a la media).
44.F La sensibilidad está determinada a través de las probabilidades de los verdaderos negativos. (Falso, por los verdaderos positivos).
45.F Los parámetros de un modelo normal son: la media y proporción. (Falso, son la media y la desviación típica).
46.V En un modelo normal la media es el factor de la localización de la curva. (Verdadero).
47.V Karl Gauss determino el modelo normal a través de observaciones. (Verdadero).
48.F P (Enfermo l -) = índice predictivo negativo. (Falso, índice predictivo positivo).
49.V El modelo normal la desviación típica entrega la forma de la curva. (Verdadero).
50. F El suceso intersección es el que está formado por los elementos que están en A o en B. (Falso, son aquellos elementos que conforman tanto A y en B).

Alternativas

1.SPSS significa: Estadística, productos, servicio y soluciones.
2.En SPSS Data View se puede a: Digitar datos.
En SPSS la etiqueta se escribe a: Se escriben los datos de la variable

 1.En SPSS en valores se describen: Los códigos de las variables cualitativas.
2.En SPSS una tabla de frecuencias se realizan en el comando: Analizar.
3.En SPSS el tipo de variable en cadena es: Variable cualitativa.
4.Un ejemplo de experimento aleatorio es; El psicólogo atiende a pacientes con estrés.
5.En un experimento aleatorio se dice que se lanzan 3 monedas la cantidad de elementos son; 3.
6.Sean A1 y A2 eventos mutuamente excluyentes en E entonces P (A1 U A2) es igual a: P (A1) + P (A2).
7.Sean A1 y A2 eventos cualesquiera en E tal que P (A1) = 0,2 P (A2) = 0,3 P (A1 A2) = 0,01 entonces P(A U B) es: 0,49.
8.Sean P (A) = 0,04 P (B) =0,07 entonces: P (A U B) = 0,11.

2 Prueba

1.V En SPSS la prueba de normalidad indica que HO: la variable es normal V/s H1: la variable no es normal. (Verdadero).
2.V El modelo normal esta determinado con la media y la desviación típica. (Verdadero).
3.V En Gauss se sabe que entre la media y una desviación típica tenemos una probabilidad aproximada del 68%. (Verdadero).
4.V La función de densidad normal es simétrica, mesocúrtica (presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable) y bimodal (se presenta como dos distribuciones muy separadas). (Verdadero).
5.V Para estimar los parámetros del modelo lineal de regresión se utiliza la técnica de estimación mínimo cuadrática de los errores. (Verdadero).
6.V La normal con media cero y desviación típica 1 es conocida como normal tipificada. (Verdadero).
7.V En el caso de la variable X normal, la interpretación es: Asigna a todo valor de N (u, o) un valor de N (0,1) que deja exactamente la misma probabilidad por debajo. (Verdadero).
8.V La media en el modelo normal es un factor de traslación. (Verdadero).
9.V La desviación típica en el modelo normal determina la forma de la curva. (Verdadero).
10.V Si P (Z<1,85) = 0,968 entonces P (Z>1,85) = 0,032. (Verdadero).
11.La probabilidad de P (Z<0) = 0,25.
12.Aunque una variable aleatoria no posea distribución normal, cierto estadísticos/estimadores calculado sobre muestras elegidas al azar grande, si poseerán una distribución normal.
13.La desviación típica de la media siempre será equivalente a la desviación típica de la variable normal.
14.La media de una muestra aleatoria que proviene de una población normal en cualquier caso será normal.
15.F Con la tipificación se puede comparar mediciones de distintos modelos normales. (Falso, es para comparar entre dos valores de distribuciones normales).
16. F Si N > 20, la media será normal. (Falso, es N > 30).
17.F El modelo Chi-Cuadrado es simétrico. (Falso, es asimétrico).
18.V El modelo T de Student es simétrico con respecto a la media. (Verdadero).
19.V El modelo de Gauss aparece en las apariciones de errores de medida. (Verdadero).
20.V Si n>30 y p pequeño, (np>5), n grande entonces el modelo Poisson puede aproximarse al de Gauss. (Verdadero).
21.V El modelo F de snededor tiene dos parámetros. (Verdadero).
22.V La población ideal que se pretende estudiar se denomina población objetivo. (Verdadero).
23.La prueba Chi-cuadrado se aplica para verificar la independencia en variables en escalas intercalar o razón.
24.F El grupo que en realidad podemos estudiar se denomina población de objetivo. (Falso, se denomina población de estudio).
25.V Muestreos probabilísticos se conoce la probabilidad de que un individuo sea elegido para la muestra. (Verdadero).
26. FMuestreo no probabilística no presenta sesgos. (Falso, porque no importa el tipo de muestreo).
27.V Las técnicas de inferencia estadística suponen que la muestra ha sido elegida usando muestreo aleatorio simple. (Verdadero).
28.V Para evitar este tipo de sesgos se utilizaran las técnicas de respuesta al azar. (Verdadero).
29.V El muestreo por grupos se aplica cuando es difícil tener una lista de todos los individuos que forman parte de la población de estudio. (Verdadero).
30.V Un estimador es una cantidad numérica calculado sobre una muestra y que sea una buena representación de un estadístico. (Verdadero).
31.F La desviación típica de la media muestral es o/n. (Falso, es u/n).
32.V Al sesgo debido a diferencias sistemáticas entre la población objetivo y la población de estudio se denomina sesgo de la selección. (Verdadero).
33.V La estimación por intervalo de confianza entrega un conjunto de estimaciones y una probabilidad de error. (Verdadero).
34. F La inferencia estadística constituye el conjunto de métodos que permiten obtener características a partir de una muestra no probabilística. (Falso, a partir de una muestra probabilística).
35.V Una hipótesis estadística es un procedimiento para establecer una decisión con respecto a variables aleatorias que están presentes en un modelo de probabilidad. (Verdadero).
36.V La covarianza mide la fuerza de relación. (Verdadero).
37.V El coeficiente r de Pearson está entre 1 y -1. (Verdadero).
38.V El coeficiente r es adimensional. (Verdadero).
39.V El análisis de regresión sirve para predecir la relación de la variable dependiente en función de la variable independiente. (Verdadero).
40.F En la hipótesis H1: los datos pueden refutarla. (Falso, los datos pueden mostrar evidencia a favor).
41.F En la hipótesis H0: no debería ser aceptada con una gran evidencia a favor. (Falso, no debería ser rechazada sin una gran evidencia a favor).
42.V El nivel de confianza es de 90%, entonces la probabilidad de error es 0,10. (Verdadero).
43.V El coeficiente r cuadrado interpreta, el porcentaje de variabilidad de la variable independiente. (Verdadero).
44.V El grafico de dispersión, es un grafico de Gauss; que miden la tendencia de los datos. (Verdadero).
45.Si p > alfa se debe rechazar H1.
46.V El contraste es no significativo, cuando p > alfa. (Verdadero).
47.V El error tipo dos; dice: se acepta H0 dado que esta es falsa. (Verdadero).
48.La prueba Mann Whitney es una prueba para comparar las medias de dos muestras relacionadas.
49.V El valor p se conoce antes del experimento. (Verdadero).
50.La prueba de Wilxcon, es una prueba no paramétrica para conseguir las medias de dos muestras relacionadas.

Regla de Decisión
H1: El valor es menor al 1%, 5% o 10%.
H0: El valor es mayor o igual al 1%, 5% o 10%.
Prueba de Chi-Cuadrado
H1: La (ansiedad) no está asociada con la (tensión).
Ho: La (ansiedad) está asociada con la (tensión).
Existe evidencia suficiente para afirmar que la ansiedad si esta (no está) asociada con la tensión, considerando un error del 1%, 5% o 10%.
Correlaciones
H1: El (salario actual) no está asociado a (salario inicial).
H0: El (salario actual) está asociado a (salario inicial).
Existe evidencia suficiente para afirmar que existe una correlación significativa (no existe una correlación significativa) entre el salario actual y el salario inicial, considerando un error del 1%, 5% o 10%.
Estadísticos de Grupo (Prueba de Homogeneidad de Varianzas Prueba de Levene)
H1: La varianza del nivel educativo del (grupo A) es igual a la varianza del nivel educativo del (grupo B)
HO: La varianza del nivel educativo del (grupo A) es diferente a la varianza del nivel educativo del (grupo B).
Existe evidencia suficiente para afirmar que existe una diferencia (que son iguales) significativa entre las varianzas de los niveles educativos de los grupos A y B, considerando un error del 1%, 5% o 10%.

Prueba T para la igualdad de medias en muestras independientes
H1: La media del nivel educativo del (grupo A) es igual a la media del nivel educativo del (grupo B).
H0: La media del nivel educativo del (grupo A) es diferente a la media del nivel educativo del (grupo B).
Existe evidencia suficiente para afirmar que existe una diferencia significativa (hay igualdad) entre las medias en los niveles educativos de los grupos A y B, considerando un error del 1%, 5% y 10%.
Kolmogorov-Smirnov(a) y Shapiro-Wilk
H1: Salario actual es normal.
H0: Salario actual no es normal.
Existe evidencia suficiente para afirmar que la variable salario actual (no) es normal considerando un error del 1%, 5% o 10%.

Entradas relacionadas: