levin conceptos preguntas

PC-1

Levin Prueba de conceptos

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Prueba de conceptosde los captulosPrueba de conceptos

Captulo 2Imprima este texto y escriba sobre la lnea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____1.En comparacin con un arreglo (u ordenamiento) de datos, la distribucin de frecuencias tiene la ventaja de representar los datos de una manera comprimida.

_____2.Una ojiva ms que tiene forma de S y su inclinacin es hacia abajo y a la derecha.

_____3.Un histograma es una serie de rectngulos, cada uno proporcional en ancho al nmero de elementos que caen dentro de una clase especfica de datos.

_____4.Una sola observacin se conoce como datos puntuales, mientras que una coleccin de datos se conoce como tabular.

_____5.Las clases de cualquier distribucin de frecuencias relativas son completamente incluyentes y mutuamente excluyentes.

_____6.Cuando una muestra contiene las caractersticas importantes de cierta poblacin en las mismas proporciones en que se encuentran en sta, se dice que se trata de una muestra representativa.

_____7.Una poblacin es una coleccin de todos los elementos que se estn estudiando.

_____8.Si uniramos los puntos medios de las barras consecutivas de un histograma de frecuencias con una serie de rectas, estaramos graficando un polgono de frecuencias.

_____9.Antes de organizar la informacin y analizarla mediante mtodos estadsticos, se le conoce como datos preprocesados.

_____10.Una desventaja del ordenamiento de datos es que no nos permite hallar fcilmente los valores mayor y menor del conjunto de datos.

_____11.Los datos discretos slo se pueden expresar con nmeros enteros.

_____12.Como regla general, los estadsticos consideran que una distribucin de frecuencias est incompleta si tiene menos de 20 clases.

_____13.Siempre es posible construir un histograma a partir de un polgono de frecuencias.

_____14.La escala vertical de la ojiva para una distribucin de frecuencias relativas indica la fraccin del nmero total de observaciones que entran en cada clase.

_____15.Un ordenamiento de datos se forma clasificando los datos sin procesar con respecto al tiempo de observacin.

_____16.Una ojiva menor que tiene forma de S y su inclinacin es hacia abajo y a la derecha.

_____17.Una ventaja de los histogramas, en comparacin con un polgono de frecuencias, es que muestra con ms claridad cada clase de la distribucin.

_____18. El promedio de bateo de un jugador de bisbol se calcula utilizando una muestra.

_____19.Una distribucin de frecuencias organiza los datos en grupos de valores que describen una o ms caractersticas de esos datos.

_____20.A una serie de rectngulos cuyo ancho es proporcional al alcance de los valores dentro de la clase y cuya altura es proporcional al nmero de elementos que caen dentro de la clase, se le conoce como polgono de frecuencias.

_____21. Los anchos de clase de una distribucin de frecuencias son de igual tamao.

22.Cul de los siguientes representa el esquema ms preciso para clasificar datos?

a)Mtodos cuantitativos.

b)Mtodos cualitativos.

c)Una combinacin de ambos mtodos.

d)Un esquema puede ser determinado slo con informacin especfica acerca de la situacin.

23.Cul de los siguientes NO es un ejemplo de datos comprimidos?

a)Distribucin de frecuencias.

b)Arreglo de datos.

c)Histograma.

d)Ojiva.

24.Cul de las afirmaciones siguientes acerca de los rectngulos de un histograma es correcta?

a)Los rectngulos tienen una altura proporcional al nmero de elementos que entran en las clases.

b)Por lo general existen cinco rectngulos en cada histograma.

c)El rea de un rectngulo depende slo del nmero de elementos de la clase en comparacin con el nmero de elementos de todas las dems clases.

d)Todos los anteriores.

e)Los incisos a) y c), pero no b).

25.Por qu resulta cierto que las clases de una distribucin de frecuencias son completamente incluyentes?

a)Ningn dato puntual entra en ms de una clase.

b)Hay siempre ms clases que datos puntuales.

c)Todos los datos entran en una clase o en otra.

d)Todos los incisos anteriores.

e)Los incisos a) y c), pero no b).

26.Cuando se construye una distribucin de frecuencias, el primer paso consiste en

a)dividir los datos en al menos cinco clases.

b)clasificar los datos puntuales en clases y contar el nmero de puntos de cada clase.

c)decidir acerca del tipo y nmero de clases en que se dividirn los datos.

d)ninguno de los anteriores.

27.Conforme aumenta el nmero de observaciones y clases, la forma de un polgono de frecuencias:

a)Tiende a hacerse cada vez ms lisa.

b)Tiende a tomar forma de sierra.

c)Permanece igual.

d)Vara slo si los datos son ms confiables.

28.Cul de las siguientes afirmaciones acerca de las ojivas de frecuencias acumuladas para un conjunto de datos en particular es verdadera?

a)Tanto la curva mayor que como la menor que tienen la misma pendiente.

b)Las curvas mayor que tienden a irse hacia arriba y a la derecha.

c)Las curvas menor que tienden a irse hacia abajo y a la derecha.

d)Las curvas menor que tienden a irse hacia arriba y a la derecha.

29.A partir de una ojiva construida para un conjunto particular de datos:

a)Los datos originales pueden reconstruirse siempre de manera exacta.

b)Los datos originales siempre se pueden aproximar.

c)Los datos originales nunca se pueden aproximar ni reconstruir, pero se pueden obtener conclusiones vlidas con respecto a los datos.

d)Ninguno de los anteriores.

e)Los incisos a) y b), pero no c).

30.Al construir una distribucin de frecuencias para una muestra, el nmero de clases depende de:a)El nmero de datos puntuales.

b)El alcance de los datos recolectados.

c)El tamao de la poblacin.


e)Los incisos a) y b), pero no c).

31.Cul de las siguientes afirmaciones es verdadera?

a)El tamao de una muestra nunca puede ser igual al tamao de la poblacin de la que se toma.

b)Las clases describen slo una caracterstica de los datos que sern organizados.

c)En general, como regla, los especialistas en estadstica utilizan entre 6 y 15 clases.


e)Los incisos b) y c), pero no a).

32.Como regla general, qu cantidad de clases tienden a utilizar los especialistas en estadstica cuando organizan datos?

a)Menos de cinco.

b)Entre una y cinco.

c)Ms de 30.

d)Entre 20 y 25.

e)Ninguno de los incisos anteriores.

33.Cul de las siguientes NO es una prueba acerca de la utilidad de los datos?

a)La fuente de los datos.

b)La contradiccin con respecto a otra evidencia.

c)La falta de evidencia.

d)El nmero de observaciones.

e)Ninguno de los anteriores.

34.Una distribucin de frecuencias relativas presenta las frecuencias en trminos de:

a)Fracciones.

b)Nmeros enteros.

c)Porcentajes.

d)Todos los incisos anteriores.

e)Los incisos a) y c).

35.Las grficas de distribuciones de frecuencias se utilizan debido a que:

a)Tienen una larga historia en aplicaciones prcticas.

b)Atraen la atencin sobre los patrones que siguen los datos.

c)Toman en cuenta los datos sesgados o incompletos.

d)Permiten estimar con facilidad los valores.

e)Incisos b) y d).

36.Los datos continuos se diferencian de los datos discretos en que:

a)Las clases de datos discretos estn representadas por fracciones.

b)Las clases de datos continuos pueden representarse por fracciones.

c)Los datos continuos slo toman valores enteros.

d)Los datos discretos pueden tomar cualquier valor real.

37.El conteo doble es resultado de tener datos ______________o _______________.

38.Se encontr que 50 de 1,000 clientes en un estudio tienen las caractersticas de todos los clientes. Los 50 clientes son una muestra _________________.

39.El _________y la _________son dos mtodos de arreglo de datos.

40.Una _________ es una coleccin de todos los elementos de un grupo. Una coleccin de algunos elementos, pero no de todos, se conoce como _________.

41.Al dividir los datos puntuales en clases parecidas y contar el nmero de observaciones de cada clase tendremos una _________.

42.Si los datos slo pueden tomar un nmero limitado de valores, las clases de esos datos se conocen como _________. En cualquier otro caso, las clases son _________.

43.Una distribucin de frecuencias relativas presenta las frecuencias en trminos de _________o de _________.

44.Una grfica de una distribucin de frecuencias acumuladas se conoce como _________.

45.Si una coleccin de datos se conoce como conjunto de datos, una sola observacin se conoce como _________.

Prueba de conceptos


_____1.El valor de cada observacin del conjunto de datos se toma en cuenta cuando calculamos su mediana.

_____2.Cuando la poblacin est sesgada positiva o negativamente, a menudo es preferible utilizar la mediana como mejor medida de posicin, debido a que siempre cae entre la media y la moda.

_____3.Las medidas de tendencia central de un conjunto de datos se refieren al grado en que las observaciones estn dispersas.

_____4.Una medida de lo puntiagudo de una curva de distribucin es el sesgo.

_____5.Con un conjunto de datos no agrupados, la moda se utiliza con ms frecuencia como medida de tendencia central.

_____6.Si organizamos las observaciones de un conjunto de datos en orden descendente, el dato puntual que se encuentra en medio es la mediana del conjunto de datos.

_____7.Cuando se trabaja con datos agrupados, podemos calcular una media aproximada si suponemos que cada valor de una clase dada es igual a su punto medio.

_____8.El valor que ms se repite en un conjunto de datos se conoce como media aritmtica.

_____9.Si la curva de cierta distribucin tiene el extremo ms largo hacia la izquierda de la escala de medicin del eje horizontal, se dice que la distribucin est negativamente sesgada.

_____10.Despus de agrupar un conjunto de datos en cierto nmero de clases, podemos identificar la clase mediana como la que tiene el mayor nmero de observaciones.

_____11.Una media calculada a partir de un conjunto de datos agrupados siempre da una buena estimacin del valor real, aunque rara vez es exacto.

_____12.Podemos calcular una media para cualquier conjunto de datos, si tenemos su distribucin de frecuencias.

_____13.La moda siempre se encuentra en el punto ms alto de la grfica de una distribucin de datos.

_____14.El nmero de elementos de una poblacin se denota por n.

_____15.Para un arreglo de datos con 50 observaciones, la mediana ser el valor de la observacin nmero 25 del arreglo.

_____16.Los valores extremos de un conjunto de datos tienen un fuerte efecto sobre la mediana.

_____17.La diferencia entre las observaciones ms alta y ms baja de un conjunto de datos se conoce como media geomtrica.

_____18.La dispersin de un conjunto de datos da una idea de la confiabilidad de la medida de tendencia central.

_____19.La desviacin estndar es igual a la raz cuadrada de la varianza.

_____20.La diferencia entre las observaciones ms alta y ms baja de un conjunto de datos se conoce como el rango cuartil.

_____21.El rango intercuartil se basa slo en dos valores tomados del conjunto de datos.

_____22.La desviacin estndar se mide en las mismas unidades que las observaciones del conjunto de datos.

_____23.Un fractil es una posicin en una distribucin de frecuencias en la que una proporcin (o fraccin) de los datos se encuentra en ella o arriba de ella.

_____24.La varianza, al igual que la desviacin estndar, toma en cuenta todas las observaciones del conjunto de datos.

_____25.El coeficiente de variacin es una medida absoluta de la dispersin.

_____26.La medida de dispersin que con ms frecuencia utilizan los especialistas en estadstica es la desviacin estndar.

_____27.Una de las ventajas de las medidas de dispersin es que cualquier estadstico que mide variacin absoluta, tambin mide variacin relativa.

_____28.Una desventaja al utilizar el rango para medir la dispersin es que no toma en cuenta la naturaleza de las variaciones entre la mayora de las observaciones.

_____29.La varianza indica la distancia promedio a la media de cualquier observacin del conjunto de datos.

_____30.Cada poblacin tiene una varianza que se simboliza con s2.

_____31.De acuerdo con el teorema de Chebyshev, no ms del 11% de las observaciones de una poblacin puede tener resultados estndar de la poblacin mayores que 3 o menores que 3.

_____32.El rango intercuartil es un ejemplo especfico de un rango interfractil.

_____33.Es posible medir el rango de una distribucin de extremo abierto.

_____34.El rango intercuartil mide el rango promedio de la cuarta parte ms baja de una distribucin.

35.Cuando se calcula la tasa promedio de expansin de la deuda de una compaa, la media correcta a utilizar es la:

a)Media aritmtica.

b)Media ponderada.

c)Media geomtrica.

d)Cualquiera de los dos: a) o c).

36.La moda tiene todas las ventajas siguientes excepto:

a)Un conjunto de datos puede no tener valor modal.

b)Cada valor de un conjunto de datos puede ser una moda.

c)Es difcil analizar un conjunto de datos multimodal.

d)La moda se ve excesivamente afectada por los valores extremos.

37.Cul es la principal suposicin que hacemos cuando calculamos la media de datos agrupados?

a)Todos los valores son discretos.

b)Cada valor de una clase es igual a su punto medio.

c)Ningn valor se presenta ms de una vez.

d)Cada clase contiene exactamente el mismo nmero de valores.

38.Cul de las afirmaciones siguientes NO es correcta?

a)Algunos conjuntos de datos no tienen media.

b)El clculo de una media se ve afectado por los valores extremos del conjunto de datos.

c)Una media ponderada se debe utilizar cuando es necesario tomar en consideracin la importancia de cada valor.

d)Todas estas afirmaciones son correctas.

39.Cul de los siguientes es el primer paso para calcular la mediana de un conjunto de datos?

a)Promedie los dos valores centrales del conjunto de datos.

b)Ordene los datos.

c)Determine los pesos relativos de los valores de los datos en trminos de su importancia.


40.Cul de las siguientes NO es una ventaja del uso de la mediana?

a)Los valores extremos afectan a la mediana con menos intensidad que a la media.

b)Una mediana se puede calcular para descripciones cualitativas.

c)La mediana puede calcularse para cada conjunto de datos, incluso para todos los conjuntos que presentan clases de extremo abierto.

d)La mediana es fcil de entender.

e)Todas las anteriores son ventajas de utilizar la mediana.

41.Por qu, normalmente, es mejor calcular una moda de un conjunto agrupado de datos, en lugar de hacerlo con un conjunto no agrupado de datos?

a)Los datos no agrupados tienden a ser bimodales.

b)La moda para los datos agrupados ser la misma, independientemente del sesgo de la distribucin.

c)Los valores extremos tienen menos efecto sobre los datos agrupados.

d)La posibilidad de escoger como moda un valor que no sea representativo es reducida.

42.En cul de estos casos sera la moda ms til como indicador de la tendencia central?

a)Cada valor de un conjunto de datos ocurre exactamente una vez.

b)Todos los valores de un conjunto de datos, excepto tres, ocurren slo una vez. Tres valores se presentan 100 veces cada uno.

c)Todos los valores de un conjunto de datos ocurren 100 veces cada uno.

d)Todas las observaciones de un conjunto de datos tienen el mismo valor.

43.Cul de los siguientes es un ejemplo de parmetro?

a)x.

b)n.

c).


e)b) y c), pero no a).

44.Cul de las siguientes NO es una medida de tendencia central?

a)Media geomtrica.

b)Mediana.

c)Moda.

d)Media aritmtica.

e)Todos los incisos anteriores son medidas de tendencia central.

45.Cuando una distribucin es simtrica y tienen slo una moda, el punto ms alto de la curva de distribucin se conoce como:

a)Rango.

b)Moda.

c)Mediana.

d)Media.

e)Todos los anteriores.

f)b), c) y d), pero no a).

46.Cuando nos referimos a una curva que tiene una cola hacia el extremo izquierdo, podemos decir que es:

a)Simtrica.

b)Sesgada a la derecha.

c)Positivamente sesgada.



47.Las desventajas de utilizar el rango como medida de dispersin incluyen las siguientes, excepto que:

a)Se ve altamente afectado por los valores extremos.

b)Puede cambiar drsticamente de una muestra a otra.

c)Es difcil de calcular.

d)Est determinado solamente por dos puntos del conjunto de datos.

48.Por qu es necesario elevar al cuadrado las diferencias respecto a la media cuando calculamos la varianza de la poblacin?

a)Para que los valores extremos no afecten el clculo.

b)Porque es posible que N sea muy pequea.

c)Algunas de las diferencias sern positivas y otras negativas.

d)Ninguna de las anteriores.

49.Suponga que una poblacin tiene = 100 y = 10. Si una observacin particular tiene un resultado estndar de 1, se puede concluir que:

a)Su valor es 110.

b)Se encuentra entre 90 y 110, pero su valor exacto no se puede determinar.

c)Su valor es mayor que 110.

d)No se puede determinar nada sin conocer el valor de N.

50.Suponga que una poblacin tiene = 100, = 10 y N = 1,000. De acuerdo con el teorema de Chebyshev, cul de las siguientes situaciones NO es posible?

a)150 valores son mayores que 130.

b)930 valores estn entre 100 y 108.

c)22 valores estn entre 120 y 125.

d)70 valores son menores que 90.

e)Todas las situaciones anteriores son posibles.

51.Cul de los siguientes es un ejemplo de una medida relativa de dispersin?

a)La desviacin estndar.

b)La varianza.

c)El coeficiente de variacin.


e)a) y b), pero no c).

52.Cul de las afirmaciones siguientes es verdadera?

a)La varianza puede calcularse para datos agrupados o no agrupados.

b)La desviacin estndar puede calcularse para datos agrupados o no agrupados.

c)La desviacin estndar puede calcularse para datos agrupados o no agrupados, pero la varianza slo se puede calcular para datos no agrupados.

d)a) y b), pero no c).

53.Si dividimos la desviacin estndar de una poblacin entre la media de la misma poblacin y multiplicamos el resultado por 100, estaramos calculando:

a)El resultado estndar de la poblacin.

b)La varianza de la poblacin.

c)La desviacin estndar de la poblacin.

d)El coeficiente de variacin de la poblacin.


54.En qu se diferencia el clculo de la varianza de la muestra del clculo de la varianza de la poblacin?

a) se sustituye por x.

b)N se sustituye por n 1.

c)N se sustituye por n.

d)a) y c), pero no b).


55.El cuadrado de la varianza de una distribucin es:

a)La desviacin estndar.

b)La media.

c)El rango.

d)La desviacin absoluta.

e)a) y d).

f)Ninguno de los anteriores.

56.El teorema de Chebyshev dice que 99% de los valores estarn dentro de 63 desviaciones estndar de la media, para:

a)Distribuciones con forma de campana.

b)Distribuciones positivamente sesgadas.

c)Distribuciones con cola a la izquierda.

d)Todas las distribuciones.

e)Ninguna distribucin.

57.Si una curva se puede dividir en dos partes iguales que son imgenes de espejo una de la otra, la curva es ________. Si no puede dividirse de esta manera, es ________.

58.El smbolo x denota la media de una ________. representa la media de una ________.

59.La asignacin de enteros consecutivos de bajo valor a los puntos medios durante el clculo de la media se conoce como ________.

60.Cuando trabajamos con cantidades que cambian en un periodo, es mejor calcular una media ________que una media ________.

61.Si dos valores de un grupo de datos ocurren con ms frecuencia que los dems, se dice que la distribucin de los datos es ________.

62.El grado en que los valores de una distribucin estn agrupados es una medida de________.

63.En una distribucin de frecuencias, la mediana se encuentra en 0.5 de ________debido a que la mitad de los valores son menores o iguales a este valor.

64.La diferencia entre los valores del primer y tercer cuartiles es el rango ________.

65.La medida del cuadrado de la distancia promedio entre la media y cada observacin de la poblacin es ________. La raz cuadrada positiva de este valor es ________.

66.La expresin de la desviacin estndar como porcentaje de la media es ________.

67.El nmero de unidades de desviacin estndar que una observacin est arriba o abajo de la media se llama ________.

68.Los fractiles que dividen a los datos en 100 partes iguales se llaman ________.

Prueba de conceptos


_____1.En la teora de la probabilidad, el resultado de algn experimento se conoce como actividad.

_____2.La probabilidad de que dos o ms eventos estadsticamente independientes se presenten de manera simultnea o consecutivamente es igual a la suma de sus probabilidades marginales.

_____3.Utilizando el teorema de Bayes podemos desarrollar las probabilidades, basndonos en nueva informacin; a estas probabilidades se les conoce tambin como probabilidades posteriores.

_____4.En probabilidad clsica, podemos determinar a priori las probabilidades basadas en un razonamiento lgico antes de que cualquier experimento se lleve a cabo.

_____5.El conjunto de todos los resultados posibles de un experimento se conoce como espacio muestral del experimento.

_____6.En condiciones de dependencia estadstica, una probabilidad marginal puede calcularse para algn evento simple si se toma el producto de las probabilidades de los eventos conjuntos en los que se presenta el evento simple.

_____7.Cuando una lista de eventos que resulta de algn experimento incluye todos los resultados posibles, se dice que la lista es colectivamente excluyente.

_____8.La probabilidad incondicional se conoce tambin como probabilidad marginal.

_____9.Una probabilidad subjetiva no es otra cosa que un pronstico emprico.

_____10.Cuando la presentacin de algn evento no tiene efecto sobre la probabilidad de presentacin de algn otro, se dice que los dos eventos son estadsticamente independientes.

_____11.Cuando se usa el planteamiento de frecuencia relativa, los clculos de probabilidad se hacen menos precisos para grandes cantidades de observaciones.

_____12.Simblicamente, una probabilidad marginal se expresa como P(AB).

_____13.Si A y B son dos eventos estadsticamente dependientes, la probabilidad de que se presenten A y B es P(A) + P(B).

_____14.La probabilidad clsica supone que cada uno de los resultados posibles de un experimento es igualmente probable.

_____15.Una razn por la cual los tomadores de decisiones de alto nivel utilizan la probabilidad subjetiva es que deben enfrentarse a situaciones nicas.

_____16.Al hacer la estimacin de la probabilidad de algn evento, el planteamiento de frecuencia relativa de presentacin proporciona la mayor flexibilidad.

_____17.El teorema de Bayes es la frmula para calcular la probabilidad condicional en condiciones de dependencia estadstica.

_____18.Una desventaja del planteamiento subjetivo de la probabilidad es que presupone eventos diferentes.

_____19.El planteamiento de frecuencia relativa de la probabilidad proporcionar probabilidades estadsticas correctas despus de 100 intentos.

_____20.Cuando se utiliza el planteamiento subjetivo de la probabilidad, dos personas con la misma informacin pueden proporcionar respuestas distintas, pero igualmente correctas.

_____21.A y B son eventos independientes si P(A|B) = P(B).

22.Si un evento no se ve afectado por el resultado de otro evento, se dice que ambos eventos son:a)Dependientes.

b)Independientes.

c)Mutuamente excluyentes.


e)Tanto b) como c).

23.Si P(A o B) = P(A), entonces:

a)A y B son mutuamente excluyentes.

b)Las reas del diagrama de Venn de A y B se traslapan.

c)P(A) + P(B) es la probabilidad conjunta de A y B.


24.La probabilidad simple de que se presente un evento se conoce como

a)Probabilidad bayesiana.

b)Probabilidad conjunta.

c)Probabilidad marginal.

d)Probabilidad condicional.

25.Por qu los eventos resultantes de lanzar una moneda al aire son mutuamente excluyentes?

a)Porque el resultado de cualquier lanzamiento no se ve afectado por los resultados de los lanzamientos que le anteceden.

b)Porque no se pueden presentar cara y cruz en el mismo lanzamiento.

c)Porque la probabilidad de obtener cara y la probabilidad de obtener cruz son las mismas.

d)Por todas las anteriores.


26.Si se dibujara un diagrama de Venn para los eventos A y B, que son mutuamente excluyentes, qu cosa de lo siguiente sera siempre verdadero para A y B?

a)Sus representaciones en el rectngulo se traslaparn.

b)Sus representaciones en el rectngulo tendrn reas iguales.

c)Sus representaciones en el rectngulo no se traslaparn.



27.Cul es la probabilidad de que un valor escogido al azar de una determinada poblacin sea mayor que la mediana de la poblacin?

a)0.25.

b)0.5.

c)1.0.

d)0.67.

28.Suponga que se lanza una sola vez un dado no cargado. Cul de lo siguiente es verdadero?

a)La probabilidad de obtener un nmero mayor que 1 es 1 P(obtener 1).

b)La probabilidad de obtener un 3 es 1 P(obtener 1, 2, 4, 5 o 6).

c)La probabilidad de obtener un 5 o un 6 es mayor que la probabilidad de obtener un 3 o un 4.



29.Si A y B son eventos mutuamente excluyentes, entonces P(A o B) = P(A) + P(B). De qu manera cambia el clculo de P(A o B) si A y B no son mutuamente excluyentes?

a)P(AB) debe restarse de P(A) + P(B).

b)P(AB) debe sumarse a P(A) + P(B).

c)[P(A) + P(B)] debe multiplicarse por P(AB).

d)[P(A) + P(B)] debe dividirse entre P(AB).


30.Leo C. Swartz, un chofer de taxi de Chicago, ha visto que el clima afecta la disposicin a dar propina de sus clientes. Si est lloviendo, sus clientes por lo general dan poco de propina. Si no est lloviendo, por lo general, dan buenas propinas.Cul de las afirmaciones siguientes son verdaderas?

a)Propinas y clima son estadsticamente independientes.

b)Las condiciones del clima que Leo toma en cuenta no son mutuamente excluyentes.

c)P(buena propina | lluvia) es mayor que P(mala propina | lluvia).


e)a) y c), pero no b).

31.Suponga que se lanza un dado dos veces consecutivas y que usted tiene que trazar el rbol de probabilidades que muestre todos los resultados posibles de los dos lanzamientos. Cuntas ramas tendr su rbol?

a)6.

b)12.

c)36.

d)42.

e)48.

En las preguntas 32 a 34, remtase a la siguiente situacin: se colocan 10 bolas numeradas en una urna. Las bolas 1 a 4 son rojas y las bolas 5 a 10 son azules.

32.Cul es la probabilidad de que una bola sacada al azar de la urna sea azul?

a)0.1.

b)0.4.

c)0.6.

d)1.0.

e)No se puede determinar desde la informacin dada.

33.La probabilidad de sacar la bola con el nmero 3, por supuesto, es de 0.1. Se saca una bola y sta es roja. Cul de las siguientes afirmaciones son verdaderas?

a)P(bola #3 | bola sacada es roja) = 0.1.

b)P(bola #3 | bola sacada es roja) < 0.1.

c)P(bola #3 | bola sacada es roja) > 0.1.

d)P(bola sacada es roja | bola sacada fue #3) = 0.25.

e)c) y d) solamente.

34.En la pregunta 33, la probabilidad de sacar la bola nmero 3 fue considerada despus de que se haba sacado una bola roja. Las nuevas probabilidades que consideramos se conocen como:

a)Exhaustivas.

b)A priori.

c)Marginales.

d)Subjetivas.


35.Simblicamente, una probabilidad marginal es:

a)P(AB).

b)P(BA).

c)P(B| A).

d)P(ABC).


36.Si sumamos las probabilidades de los eventos condicionales en los que el evento A se presenta cuando estamos en condiciones de dependencia estadstica, el resultado es:

a)La probabilidad marginal de A.

b)La probabilidad conjunta de A.

c)La probabilidad condicional de A.


37.Uno de los resultados posibles de hacer algo es un ________________. La actividad que produjo este resultado es un ________________.

38.El conjunto de todos los resultados posibles de una actividad es el ______________.

39.Una representacin grfica de los conceptos de probabilidad, que utiliza smbolos para representar resultados, es ______________.

40.Los eventos que no se pueden presentar juntos se conocen como ______________.

41.La probabilidad de que se presente un evento, dado que ya se present otro, se conoce como probabilidad ______________.

42.En trminos de sus suposiciones, el planteamiento menos restrictivo del estudio de la probabilidad es el ______________.

43.A menudo, el teorema de ______________se utiliza en la toma de decisiones administrativas, debido a que proporciona formas de actualizar las estimaciones de probabilidad anteriores, basndose en nueva informacin.

44.Una lista es ______________ si incluye todos los resultados posibles que se pueden tener de un experimento.

45.Tres planteamientos diferentes del estudio de la probabilidad son el planteamiento ______________, el planteamiento ______________y el planteamiento ______________.

Prueba de conceptos


_____1.El valor esperado de un experimento se obtiene calculando el valor promedio aritmtico de todos los resultados del experimento.

_____2.El valor de z para algn punto x que se encuentra en una distribucin normal es el rea entre x y la media de la distribucin.

_____3.Las colas derecha e izquierda de la distribucin normal se extienden indefinidamente, sin tocar nunca el eje horizontal.

_____4.Para una distribucin normal, la media siempre se encuentra entre la moda y la mediana.

_____5.Toda el rea menos aproximadamente tres dcimos del 1% de una distribucin normal se encuentra dentro de 3 desviaciones estndar de la media.

_____6.El desarrollo de una tabla de prdida condicional es un trabajo tedioso cuando existen muchas acciones y resultados posibles, debido a que la prdida resultante de cada pareja accin/resultado debe incluirse en la tabla.

_____7.El rea bajo la curva de una distribucin normal entre la media y un punto situado a 1.8 desviaciones estndar por arriba de la media es mayor para una distribucin que tiene una media de 100 que para una distribucin que tiene una media de 0.

_____8.La distribucin normal puede utilizarse para aproximar la distribucin binomial cuando el nmero de ensayos, n, es mayor o igual a 60.

_____9.Los dos tipos de prdidas que analizamos al resolver un problema de almacenamiento de inventario son a) prdidas de oportunidad y b) prdidas de actividad.

_____10.Cuando la probabilidad de xito en un proceso de Bernoulli es del 50% (p = 0.5), su distribucin binomial es simtrica.

_____11.Una distribucin de frecuencias da una lista de las frecuencias observadas para un experimento que ya se ha llevado a cabo; una distribucin de probabilidad da una lista de aquellos resultados que podran presentarse si el experimento se llevara a cabo.

_____12.El valor que una variable aleatoria puede tomar por lo general se puede predecir con respecto a una presentacin particular.

_____13.Una vez que el valor de p ya se ha determinado para un proceso de Bernoulli, el valor de q se calcula como 1 p.

_____14.Si el nmero esperado de llegadas a una oficina se calcula como cinco por hora, uno puede tener una confianza razonable de que cinco personas llegarn en la siguiente hora.

_____15.La distribucin binomial no es realmente necesaria, pues sus valores se pueden aproximar siempre por otra distribucin.

_____16.La estatura de los humanos adultos se puede describir mediante una distribucin de Poisson.

_____17.Cualquier accin que minimice la prdida esperada, minimizar tambin la ganancia esperada.

_____18.Despus de 20 ensayos de un experimento, se crea una curva de distribucin con su forma definitiva.

_____19.Un ejemplo de una prdida de oportunidad podra ser la prdida de ventas debido a un exceso de madurez en la fruta de una tienda de abarrotes.

_____20.Una distribucin en la que la media y la mediana tienen diferentes valores nunca podr ser una distribucin normal.

_____21.La media de una distribucin binomial est dada por np.

22.Si la ganancia diaria esperada de un puesto de aguas frescas es de $13.45, entonces:

a)la ganancia del da siguiente ser de $13.45.

b)la ganancia del da siguiente ser menor que $13.45.

c)la ganancia del da siguiente ser mayor que $13.45.

d)la prdida del da siguiente ser de $13.45.


23.Para una distribucin binomial dada con n fija, si p < 0.5, entonces:

a)la distribucin de Poisson proporcionar una buena aproximacin.

b)la distribucin de Poisson proporcionar una mala aproximacin.

c)la distribucin binomial estar sesgada hacia la izquierda.

d)la distribucin binomial estar sesgada hacia la derecha.

e)la distribucin binomial ser simtrica.

24.Suponga que tenemos una distribucin de Poisson con = 2. Entonces la probabilidad de tener exactamente 10 presentaciones es:

a)210e10

10!

b)210e-2

2!

c)102e10

10!

d)210e2

10!

25.Cul de las siguientes es una caracterstica de la distribucin de probabilidad para cualquier variable aleatoria?

a)Se da una probabilidad para cada valor posible.

b)La suma de todas las probabilidades es uno.

c)No se presenta una probabilidad dada ms de una vez.



26.Cul de las variables siguientes nunca podr ser descrita por una distribucin binomial?

a)El nmero de partes defectuosas producidas en un proceso de ensamblaje.

b)La cantidad de agua utilizada diariamente por una sola ama de casa.

c)El nmero de personas de su grupo que pueden responder correctamente a esta pregunta.

d)Todos los anteriores pueden ser descritas por una distribucin binomial.

27.Si p = 0.4 para un proceso de Bernoulli, el clculo (7!/3!4!)(0.4)3 (0.6)4 da la probabilidad de obtener:

a)exactamente tres xitos en siete ensayos.

b)exactamente cuatro xitos en siete ensayos.

c)tres o ms xitos en siete ensayos.

d)cuatro o ms xitos en siete ensayos.

e)ninguno de los anteriores.

28.Para distribuciones binomiales con p = 0.2:

a)Una distribucin con n = 2,000 se aproxima mejor a la distribucin normal que una con n = 50.

b)No importa qu valor se tenga de n, la distribucin est sesgada hacia la derecha.

c)La grfica de esta distribucin con p = 0.2 y n = 100 sera exactamente la grfica inversa de la distribucin binomial con n = 100 y p = 0.8.



29.Cul de las siguientes es una condicin necesaria para el uso de una distribucin de Poisson?

a)La probabilidad de una llegada por segundo es constante.

b)El nmero de llegadas en cualquier intervalo de un segundo es independiente de las llegadas en otros intervalos.

c)La probabilidad de tener dos o ms llegadas en el mismo segundo es cero.



30.En qu caso sera la distribucin de Poisson una buena aproximacin de la binomial?

a)n = 40, p = 0.32.

b)n = 40, q = 0.79.

c)n = 200, q = 0.98.

d)n = 10, p = 0.03.

e)a) y c).

f)Todos los anteriores.

31.Para una curva normal con = 55 y = 10, qu fraccin del rea total se encontrar bajo la curva a la derecha del valor 55?

a)1.0.

b)0.68.

c)0.5.

d)0.32.

e)No se puede determinar de la informacin dada.

32.Suponga que est utilizando una distribucin normal para aproximar una distribucin binomial con = 5 y = 2, y desea determinar la probabilidad de obtener ms de siete xitos. De la tabla normal, usted determinara la probabilidad de que z fuera mayor que:

a)0.

b)0.5.

c)0.75.

d)1.0.

e)1.25.

f)1.5.

33.Para una curva de distribucin normal con una media de 120 y una desviacin estndar de 35, qu fraccin (en porcentaje) del rea bajo la curva estar entre los valores de 40 y 82?

a)12.7.

b)85.1.

e)13.8.

d)48.9.

e)12.1.

f)19.4.

34.Cules de las siguientes curvas normales se parece ms a la curva para = 10 y = 5?

a)La curva para = 10 y = 10.

b)La curva para = 20 y = 10.

c)La curva para = 20 y = 5.

d)La curva para = 12 y = 3.

e)a), c) y d).

f)Ninguna de los anteriores.

35.Una distribucin binomial puede ser aproximada por una distribucin de Poisson si:

a)n es grande y p es grande.

b)n es pequea y p es grande.

c)n es pequea y p es pequea.



36.La desviacin estndar de una distribucin binomial depende de:

a)La probabilidad de xito.

b)La probabilidad de fracaso.

c)El nmero de ensayos.



f)a), b) y c).

37.El promedio ponderado de los resultados de un experimento se conoce como ______________.

38.La distribucin que trata solamente en trminos de xitos y fracasos se conoce como distribucin ______________. Se le utiliza normalmente para describir un ______________.

39.Cuando aproximamos una distribucin binomial mediante una distribucin normal, debe utilizarse un factor de correccin de ______________.

40.La media de una distribucin binomial, , se puede calcular como ______________, cuando n y p ya se conocen. La desviacin estndar, , se calcula como ______________.

41.Para una distribucin de Poisson, el smbolo que representa el nmero medio de presentaciones por intervalo es ______________.

42.Una lista de las probabilidades de los resultados que se podran obtener en un experimento, si ste se llevara a cabo, se conoce como ______________.

43.Los dos parmetros que son necesarios para describir una distribucin normal son ______________ y ______________.

44.Una ______________es una variable que toma diferentes valores de acuerdo con los resultados de un experimento.

45.Las distribuciones ______________solamente pueden tomar un nmero limitado de valores, mientras que las distribuciones ______________pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

Prueba de conceptos


_____1.Cuando los elementos incluidos en una muestra se basan en el juicio del individuo que conduce la muestra, se dice que la muestra es no aleatoria.

_____2.Una estadstica es una caracterstica de una poblacin.

_____3.Un plan de muestreo que selecciona miembros de una poblacin a intervalos uniformes con respecto al tiempo, al orden o al espacio se denomina muestreo estratificado.

_____4.Como regla general, no es necesario incluir un multiplicador de poblacin finita en el clculo del error estndar de la media cuando el tamao de la muestra es mayor que 50.

_____5.La distribucin de probabilidad de todas las medias posibles de muestras se conoce como la distribucin de muestreo de la media.

_____6.Los principios de muestreo aleatorio simple son la base terica de la inferencia estadstica.

_____7.El error estndar de la media es la desviacin estndar de la distribucin de medias de la muestra.

_____8.Un plan de muestreo que divide a la poblacin en grupos bien definidos de los cuales se extraen muestras aleatorias se conoce como muestreo de racimo.

_____9.Con un mayor tamao de muestra, la distribucin de muestreo de la media se aproxima a la normalidad, sin importar la distribucin de la poblacin.

_____10.El error estndar de la media disminuye en proporcin directa al tamao de muestra.

_____11.Para realizar una enumeracin completa, se debe examinar cada elemento de una poblacin.

_____12.En la vida diaria vemos muchos ejemplos de poblaciones infinitas de objetos fsicos.

_____13.Para obtener una distribucin terica de muestreo, consideramos todas las muestras de un tamao dado.

_____14.Las muestras grandes son siempre una buena idea, porque disminuyen el error estndar.

_____15.Si la media de una cierta poblacin fuera 15, es probable que la mayor parte de las muestras que podramos tomar de esa poblacin tuviera medias de 15.

_____16.La precisin de una muestra est determinada por el nmero de elementos de la muestra y no por la fraccin de la poblacin total muestreada.

_____17.El error estndar de una estadstica de muestra es la desviacin estndar de su distribucin de muestreo.

_____18.El muestreo de juicio tiene la desventaja de que puede perder cierta representatividad de una muestra.

_____19.La fraccin de muestreo compara el tamao de una muestra con el tamao de la poblacin.

_____20.Cualquier distribucin de muestreo puede ser descrita totalmente por su media y su desviacin estndar.

_____21.La precisin con la que puede usarse la media de muestra para estimar la media de poblacin disminuye al incrementarse el error estndar.

22.Cul de los siguientes es un mtodo para seleccionar muestras de una poblacin?

a)Muestreo de juicio.

b)Muestreo aleatorio.

c)Muestreo de probabilidad.



23.Elija el par de smbolos que mejor complete esta oracin: ______________es un parmetro, mientras que ______________es una estadstica.

a)N, .

b), s.

c)N, n.



24.En un muestreo aleatorio, podemos describir matemticamente lo objetivo de nuestras estimaciones. Por qu?

a)Siempre sabemos la probabilidad de que cualquier elemento de la poblacin se incluya en la muestra.

b)Toda muestra siempre tiene una oportunidad igual de ser seleccionada.

c)Todas las muestras son exactamente del mismo tamao y pueden contarse.



25.Suponga que est efectuando un muestreo estratificado sobre una poblacin particular y que la ha dividido en estratos de tamaos diferentes. Cmo puede hacer ahora su seleccin de muestras?

a)Seleccionando aleatoriamente un nmero igual de elementos de cada estrato.

b)Extrayendo un nmero igual de elementos de cada estrato y valorando los resultados.

c)Extrayendo elementos de cada estrato proporcionales a sus valores en la poblacin.

d)Slo a) y b).

e)Slo b) y c).

26.En cul de las siguientes situaciones x = n sera la frmula correcta para calcular x?

a)El muestreo es de una poblacin infinita.

b)El muestreo es de una poblacin finita con reemplazo.

c)El muestreo es de una poblacin finita sin reemplazo.

d)Slo a) y b).

e)Slo b) y c).

27.La dispersin entre medias de muestra es menor que la dispersin entre los mismos elementos muestreados porque:

a)Cada muestra es menor que la poblacin de la que se extrae.

b)Los valores muy grandes se promedian hacia abajo, y los valores muy pequeos hacia arriba.

c)Los elementos muestreados se extraen todos de la misma poblacin.



28.Suponga que una poblacin con N = 144 tiene = 24. Cul es la media de la distribucin de muestreo de la media para muestras de tamao 25?

a)24.

b)2.

c)4.8.

d)No puede determinarse de la informacin dada.

29.El teorema del lmite central nos asegura que la distribucin de muestreo de la media:

a)Es siempre normal.

b)Es siempre normal para tamaos grandes de muestra.

c)Se aproxima a la normalidad al tiempo que se incrementa el tamao de muestra.

d)Parece normal slo cuando N es mayor que 1,000.

30.Supongamos que, para una cierta poblacin, se tiene que x tiene el valor de 20 cuando se toman muestras de tamao 25, y el valor de 10 cuando se toman muestras de tamao 100. Al cuadruplicar el tamao de la muestra, entonces, slo se dividi a la mitad x. Podemos concluir que el aumentar el tamao de la muestra es:

a)Siempre eficaz en cuanto al costo.

b)Algunas veces es eficaz en cuanto al costo.

c)Nunca es eficaz en cuanto al costo.

31.Remtase nuevamente a los datos de la pregunta 30. Cul debe ser el valor para esta poblacin infinita?

a)1,000.

b)500.

c)377.5.

d)100.

32.El multiplicador de poblacin finita no tiene que usarse cuando la fraccin de muestreo es:

a)Mayor que 0.05.

b)Mayor que 0.50.

c)Menor que 0.50.

d)Mayor que 0.90.


33.El error estndar de la media de un tamao de muestra de dos o ms es:

a)Siempre mayor que la desviacin estndar de la poblacin.

b)Generalmente mayor que la desviacin estndar de la poblacin.

c)Generalmente menor que la desviacin estndar de la poblacin.


34.Un punto de inspeccin de la patrulla fronteriza que detiene a todo camin de pasajeros utiliza:

a)Muestreo aleatorio simple.

b)Muestreo sistemtico.

c)Muestreo estratificado.

d)Enumeracin completa.

35.En una poblacin normalmente distribuida, la distribucin de muestreo de la media:

a)Est normalmente distribuida.

b)Tiene una media igual a la media de la poblacin.

c)Tiene una desviacin estndar igual a la desviacin estndar de la poblacin dividida entre la raz cuadrada de un tamao de muestra.


e)Tanto a) como b).

36.El teorema del lmite central:

a)Requiere cierto conocimiento de la distribucin de frecuencia.

b)Nos permite utilizar estadsticas de muestra para hacer inferencias con respecto a parmetros de poblacin.

c)Relaciona la forma de una distribucin de muestreo de la media con la media de la muestra.

d)Requiere que una muestra contenga menos de 30 observaciones.

37.Una porcin de los elementos de una poblacin elegidos para su examen o medicin directa es una ______________.

38.La proporcin de la poblacin contenida en una muestra es la ______________.

39.______________ es el proceso mediante el cual se hacen inferencias acerca de una poblacin a partir de informacin sobre una muestra.

40.La ______________es la distribucin que se obtiene al encontrar la distribucin de muestreo de todas las muestras de un tamao dado de una poblacin.

41.El muestreo ______________se debe usar cuando cada grupo considerado tiene una pequea variacin dentro de s mismo, pero hay una amplia variacin entre diferentes grupos.

42.Un mtodo aleatorio en el que los elementos se seleccionan a partir de la poblacin a intervalos uniformes se denomina muestreo ______________.

43.______________es el grado de precisin con el cual la media de muestra puede estimar la media de poblacin.

44.Dentro de una poblacin, los grupos que son similares entre s (aunque los grupos mismos tengan una amplia variacin interna)se conocen como ______________.

45.Una distribucin de muestreo de la porcin es la distribucin de probabilidad de ______________.

Prueba de conceptos


_____l.Se dice que un estadstico es un estimador eficiente de un parmetro si, al aumentar el tamao de la muestra, es casi seguro que el valor del estadstico se acerca mucho al valor del parmetro.

_____2.Una estimacin de intervalo es un intervalo de valores utilizado para estimar la forma de la distribucin de una poblacin.

_____3.Si un estadstico tiende a tomar valores mayores que el parmetro de la poblacin con la misma frecuencia con que tiende a tomar valores menores, decimos que el estadstico es un estimador no sesgado del parmetro.

_____4.La probabilidad de que un parmetro de poblacin se encuentre dentro de una estimacin de intervalo dada se conoce como nivel de confianza.

_____5.Al aumentar el tamao de la muestra, la distribucin t tiende a una forma ms plana.

_____6.Debemos utilizar siempre la distribucin t, y no la distribucin normal, cuando se desconoce la desviacin estndar de la poblacin.

_____7.Podemos obtener una burda estimacin de la desviacin estndar de alguna poblacin si tenemos alguna informacin acerca de su alcance.

_____8.Cuando se utiliza la distribucin t para hacer estimaciones, se debe suponer que la poblacin es aproximadamente normal.

_____9.No siempre es deseable utilizar niveles de confianza altos, debido a que producen intervalos de confianza grandes.

_____10.Existe una distribucin t distinta para cada posible tamao de muestra.

_____11.Una estimacin puntual a menudo resulta insuficiente, porque slo puede ser correcta o incorrecta.

_____12.Se dice que una media de muestra es un estimador no sesgado o imparcial de una media de poblacin debido a que ningn otro estimador podra extraer de la muestra informacin adicional acerca de la media de la poblacin.

_____13.El estimador de que se utiliza con ms frecuencia es s.

_____14.El error estndar de la poblacin se calcula como p(1 p)/n.

_____15.El nmero de grados de libertad que se utilizan en una estimacin de distribucin t es igual al tamao de la muestra.

_____16.Conforme aumenta el tamao de la muestra, la distribucin t se aproxima menos a una distribucin normal.

_____17.No es necesario usar la distribucin t en estimacin si se conoce la desviacin estndar de la poblacin.

_____18.La mediana de la muestra es siempre el mejor estimador de la mediana de la poblacin.

_____19.Conforme aumenta el ancho de un intervalo de confianza, el nivel de confianza asociado con el intervalo tambin se incrementa.

_____20.La estimacin del error estndar de la media de una poblacin finita utilizando la estimacin de la desviacin estndar de la poblacin, requiere que se use la distribucin t para calcular los intervalos de confianza subsecuentes.

_____21.Los porcentajes que se encuentran en la tabla de la distribucin t corresponden a la probabilidad de que el parmetro verdadero de la poblacin se encuentre fuera del intervalo de confianza.

_____22.En una distribucin normal, 100% de la poblacin se encuentra dentro de 63 desviaciones estndar de la media.

23.Cuando escogemos un estimador de un parmetro de poblacin, debe tomarse en cuenta:

a)Suficiencia.

b)Claridad.

c)Eficiencia.



24.Suponga que se pregunt a 200 miembros de un grupo si les gusta o no un producto en particular. 50 dicen que s y 150 dicen que no. Suponiendo que s significa un xito, cul de las siguientes es correcta?

a)p = 0.33.

b)p = 0.25.

c) p = 0.33.

d) p = 0.25.

e)b) y d) solamente.

25.Suponga que est tomando una muestra y calcula x = 100. Despus calcula el lmite superior de un intervalo de confianza del 90% para ; su valor es 112. Cul es el lmite inferior de este intervalo de confianza?

a)88.

b)92.

c)100.

d)No se puede determinar a partir de la informacin proporcionada.

26.Despus de tomar una muestra y calcular x, un especialista en estadstica dice: tengo el 88% de certeza de que la media de la poblacin est entre 106 y 122. Qu es lo que quiere decir en realidad?

a)La probabilidad de que se encuentre entre 106 y 122 es de 0.88.

b)La probabilidad de que = 114, el punto medio del intervalo, es de 0.88.

c)El 88% de los intervalos calculados a partir de las muestras de este tamao contendr a la media de la poblacin.


e)a) y c) pero no b).

27.Cul de las siguientes es una condicin necesaria para utilizar una tabla de distribucin t?

a)n es pequeo.

b)Se conoce s, pero no .

c)La poblacin es infinita.



28.Cul de las siguientes distribuciones t se esperara que tuviera la mayor rea en sus colas?

a)x = 0.83, grados de libertad = 12.

b)x = 15, grados de libertad = 19.

c)x = 15, n = 19.

d)x = 8.3, n = 12.

29.Cul de las siguientes es una diferencia entre las tablas z y las tablas t?

a)La tabla t slo tiene valores para unos cuantos porcentajes.

b)La tabla t mide la probabilidad de que el parmetro de poblacin que estamos estimando est en nuestro intervalo de confianza.

c)Debemos especificar los grados de libertad con los que estamos tratando cuando utilizamos una tabla z.



30.Suponga que intentamos estimar una varianza de poblacin utilizando s2. No es correcto calcular s2 como (x x)2/n debido a que el valor sera:

a)Sesgado.

b)Ineficiente.

c)Inconsistente.

d)Insuficiente.

31.Al considerar muestras cuyo tamao es mayor que 30, utilizamos la tabla normal, aun cuando se desconozca la desviacin estndar de la poblacin. Por qu?

a)El clculo de los grados de libertad se vuelve difcil para muestras de tamao grande.

b)El nmero de porcentajes que necesitamos para el clculo de los intervalos de confianza excede al nmero de los contenidos en las tablas t.

c)Es difcil calcular x (y en consecuencia s2) para muestras grandes.



32.Suponga que, de una poblacin con N = 50, se toma una muestra de tamao 15; se sabe que 2 es igual a 36 y que s2 para la muestra es 49; la x para la muestra se calcula en 104. Cul de las siguientes deber utilizarse para calcular un intervalo de confianza del 95% para ?

a)La distribucin t de Student.

b)La distribucin normal.

c)Multiplicador de poblacin finita.

d)a) y c), pero no b).


33.Podemos utilizar la distribucin normal para representar la distribucin muestral de la poblacin cuando:

a)El tamao de la muestra es mayor que 10.

b)El tamao de la muestra es menor que 50.

c)El tamao de la muestra es mayor que 5.


34.Si una estadstica subestima un parmetro de poblacin en el mismo grado en que lo sobrestima, podemos llamarlo:

a)Consistente.

b)Suficiente.

c)Eficiente.



35.Si no se conoce la informacin sobre la proporcin de poblacin, el error estndar de la proporcin puede estimarse mediante la frmula:

a)npqb)npq.

c)pq/n.

d)npq.

36.Se sabe que la estatura promedio de los 25 estudiantes del curso de matemticas de dcimo ao del maestro Stanton es de 66 pulgadas. Al elaborar un intervalo de confianza del 95% para la estatura promedio de todos los alumnos del dcimo ao, deberamos usar:

a)La distribucin normal con 24 grados de libertad.

b)La distribucin t con 24 grados de libertad.

c)La distribucin t con 65 grados de libertad.

d)La distribucin t con 25 grados de libertad.

37.Cierta poblacin con distribucin normal tiene una desviacin estndar conocida de 1.0. Cul es el ancho total de un intervalo de confianza del 95% para la media de la poblacin?

a)1.96.

b)0.98.

c)3.92.

d)No se puede determinar con la informacin proporcionada.

38.Un solo nmero que se utiliza para estimar un parmetro de poblacin desconocido es un(a) ______________.

39.Un intervalo de valores que se utiliza para estimar un parmetro de poblacin desconocido es un(a) ______________.

40.Una vez que sabemos algo acerca de una muestra, el nmero de valores de la muestra que podemos especificar libremente se conoce como ______________.

41.La familia de distribuciones de probabilidad que se utiliza cuando no se conoce la desviacin estndar de la poblacin, el tamao de la muestra es pequeo y los valores se aproximan a la distribucin normal es el (la) ______________.

42.Cuando damos una estimacin de intervalo de un parmetro de poblacin, hacemos notar qu tan seguros estamos de que el intervalo contiene al parmetro real de la poblacin, estableciendo un ______________.

43.Los lmites superior e inferior de confianza estn a la misma ______________de la ______________.

44.Tericamente, la distribucin ______________es la distribucin correcta para la construccin de intervalos de confianza para estimar una proporcin de poblacin.

45.En ausencia de informacin adicional, debera utilizarse un valor de ______________para p al determinar el tamao de muestra para la estimacin de una proporcin de poblacin.

Prueba de conceptos


_____1.En la prueba de hiptesis, suponemos que algn parmetro de poblacin toma un valor particular antes de muestrear. Esta suposicin que se va a probar se denomina hiptesis alternativa.

_____2.Suponiendo que una hiptesis dada acerca de la media de una poblacin es correcta, el porcentaje de medias muestrales que pudieran caer fuera de ciertos lmites de esta media hipottica se denomina nivel de significancia.

_____3.En la prueba de hiptesis, la distribucin de probabilidad apropiada es siempre la distribucin normal.

_____4.Si cometiramos un error tipo I, rechazaramos una hiptesis nula cuando realmente es verdadera.

_____5.Una prueba en la escala sin procesar o en la escala estandarizada nos lleva a la misma conclusin.

_____6.S 1.96 es el valor crtico de z, entonces el nivel de significancia de la prueba es 0.05.

_____7.Si nuestras hiptesis nula y alternativa son H0: = 80 y H1: < 80, es apropiado utilizar una prueba de cola izquierda.

_____8.Si la media de muestra estandarizada est entre cero y el valor crtico, entonces no se rechaza H0.

_____9.El valor 1 se conoce como la potencia de la prueba.

_____10.Despus de realizar una prueba de una cola y rechazar H0, se da cuenta de que debi haber hecho una prueba de dos colas, al mismo nivel de significancia. Tambin rechazar H0 para esa prueba.

_____11.A menudo, aunque no siempre, es posible establecer el valor de de manera que obtengamos un trueque sin riesgos en la prueba de hiptesis.

_____12.Imagine que efecta una prueba de hiptesis de dos colas sobre una media de poblacin y ha establecido = 0.05. Si el estadstico muestral cae dentro de 0.95 del rea alrededor de H0, usted ha probado que la hiptesis nula es cierta.

_____13.Si las pruebas de hiptesis se hicieran a un nivel de significancia de 0.60, la hiptesis nula generalmente se aceptara cuando no es cierta.

_____14.Si Ho = 50 y = 0.05, entonces 1 debe ser igual a 0.95 cuando = 50.

_____15.Para un nivel de significancia dado, los valores crticos de t se acercan a cero cuando crece el tamao de la muestra.

_____16.Elegir el nivel de significancia apropiado es ms fcil que elegir la prueba correcta que se debe utilizar.

_____17.Existen mtodos matemticos que garantizan que el nivel de significancia seleccionado siempre ser el adecuado.

_____18.La prueba de hiptesis nos ayuda a sacar conclusiones sobre parmetros estimados._____19.Una prueba de hiptesis ser til para determinar si una media de poblacin es 45 o 60 (es decir, H0 : = 45; H1 : = 60).

_____20.La prueba de hiptesis no es infalible al probar la verdad respecto al valor de un parmetro de poblacin.

_____21.Es apropiado utilizar la potencia de una prueba de hiptesis slo con pruebas de una cola.

22.Un fabricante de automviles importante ha tenido que retirar varios modelos de su lnea 1993 debido a problemas de control de calidad que no fueron descubiertos con los procedimientos finales de inspeccin aleatoria. ste es un ejemplo de:

a)Error tipo I.

b)Error tipo II.

c)Error tipo I y error tipo II.

d)Ningn tipo de error.

23.Si n = 24 y = 0.05, entonces el valor crtico de t para probar las hiptesis H0: = 38 y H1: < 38 es:

a)2.069.

b)1.714.

c)1.714.

d)2.069.

24.Para probar hiptesis acerca de la media de una poblacin normal con desviacin estndar conocida, podemos comparar:

a)El valor observado de x con el valor crtico de x .

b)El valor observado de x con el valor crtico de z.

c)El valor observado de z con el valor crtico de x.

d)El valor observado de z con el valor crtico de z.

e)Cualquiera de a) o d).

25.Si decimos que = 0.10 para una prueba de hiptesis dada, entonces estamos diciendo que:

a)10% es nuestro estndar mnimo para una probabilidad aceptable.

b)10% es el riesgo que corremos de rechazar una hiptesis que es cierta.

c)10% es el riesgo que corremos de aceptar una hiptesis que es falsa.

d)a) y b) solamente.

e)a) y c) solamente.

26.Suponga que deseamos probar si una media de poblacin es significativamente mayor o menor que 10. Tomamos una muestra y encontramos x = 8. Cul debe ser nuestra hiptesis alternativa?

a)< 10.

b) 10.

c) > 10.

d)No puede determinarse de la informacin dada.

27.Suponga que se realiza una prueba de hiptesis para un proceso en el que un error tipo I puede ser muy costoso, pero un error tipo II puede resultar relativamente barato y sin importancia. Cul de los siguientes sera la mejor eleccin para en esta prueba?

a)0.01.

b)0.10.

c)0.25.

d)0.50.


28.Usted realiza una prueba de cola derecha sobre una media de poblacin y no conoce . Toma una muestra de tamao 26 y calcula x y s. A un nivel de significancia de 0.01, en dnde buscara el valor crtico para la prueba?

a)La tabla z, donde 0.99 del rea est a la izquierda del valor z.

b)La tabla z, donde 0.98 del rea est a la izquierda del valor z.

c)La tabla t, con 25 grados de libertad y la columna de 0.02.

d)La tabla t, con 25 grados de libertad y la columna de 0.0l.

29.Cuando usamos la proporcin de la muestra p para probar las hiptesis H0: p = pHo y H1: p pHo, el error estndar de p es:

a) pq/n.

b)pq/n.

c)pHoqHo/n.

d)pHoqHo/n.


30.Para una prueba de hiptesis dada, = 0.05 y = 0.10. La potencia de esta prueba es:

a)0.15.

b)0.90.

c)0.85.

d)0.95.

e)0.25.

f)Ninguno de los anteriores.

31.Para una prueba de hiptesis de dos colas, con = 0.1, la regin de aceptacin es toda la regin:

a)A la derecha del valor crtico negativo.

b)Entre los dos valores crticos.

c)Fuera de los dos valores crticos.

d)A la izquierda del valor crtico positivo.

32.La distribucin normal es la distribucin apropiada para usar al probar hiptesis respecto a:

a)Una proporcin, cuando npHo > 5 y nqHo > 5.

b)Una media, cuando es conocida y la poblacin es normal.

c)Una media, cuando es desconocida, pero n es grande.


33.Cuando se acepta una hiptesis nula, es posible que:

a)Se haya tomado una decisin correcta.

b)Se haya cometido un error tipo I.

c)Haya ocurrido tanto a) como b).

d)No haya ocurrido a) ni b).


34.Cuando la hiptesis nula es H0: = 42, la hiptesis alternativa puede ser:

a)H1 : 42.

b)H1 : < 42.

c)H1 : = 40.

d)H1 : 40.


35.Con un nivel de significancia ms bajo, la probabilidad de rechazar una hiptesis nula que de hecho es cierta:

a)Disminuye.

b)Permanece igual.

c)Se incrementa.


36.Los responsables de la toma de decisiones deciden el nivel de significancia apropiado al examinar el costo de:

a)Efectuar la prueba.

b)Un error tipo I.

c)Un error tipo lI.

d)a) y b).

e)a) y c).

f)b) y c).

37.Los valores observados x y los valores crticos z no se pueden comparar de manera directa porque estn dados en dos ______________ diferentes.

38.Con el fin de usar la distribucin t para probar hiptesis acerca de la media de una poblacin, debe suponerse que la poblacin tiene una distribucin ______________y que su desviacin estndar es ______________.

39.Para estar seguros de que la prueba de hiptesis trabaja correctamente, es mejor que el valor de 1 est tan cerca de ______________como sea posible.

40.La potencia de una prueba se refiere a la habilidad de la prueba para ______________la hiptesis ______________cuando en realidad es ______________.

41.Una suposicin o especulacin acerca del valor de un parmetro es una ______________.

42.Aceptar una hiptesis nula cuando es falsa constituye un error tipo ______________ y su probabilidad se identifica con ______________.

43.La suposicin acerca de un parmetro que deseamos probar es la hiptesis ______________; la conclusin que aceptamos cuando los datos no la apoyan es la hiptesis ______________.

44.Una prueba de hiptesis que involucra dos regiones de rechazo se conoce como una prueba de dos ______________.

45.Si la hiptesis nula es = 10 y la hiptesis alternativa es > 10, la prueba apropiada para este caso sera una prueba ______________.

Prueba de conceptos


_____l.Una prueba de diferencias por pares resulta apropiada cuando las dos muestras que se prueban son dependientes entre s.

_____2.Una prueba de una cola para la diferencia entre medias puede llevarse a cabo cuando el tamao de las muestras es grande o pequeo y los procedimientos son similares. La nica diferencia es que cuando el tamao de muestra es grande, utilizamos la distribucin normal, mientras que cuando los tamaos de muestra son pequeos se usa la distribucin t.

_____3.En la prueba de hiptesis sobre la diferencia de dos medias, suponga que el tamao de las muestras es grande. Si no conocemos las desviaciones estndar reales de las dos poblaciones, podemos utilizar las desviaciones estndar de las muestras como estimaciones.

_____4.Si tomamos dos muestras independientes y hacemos una prueba de hiptesis para ver si sus medias son significativamente distintas, encontraramos que los resultados son muy parecidos a los de una prueba de diferencias por pares llevada a cabo en las mismas dos muestras.

_____5.Cuando hacemos una prueba de dos colas para la diferencia entre medias, con la hiptesis nula 1 = 2, la diferencia hipottica entre las dos medias de poblacin es cero.

_____6.No se pueden determinar exactamente los valores P (a partir de la tabla), cuando utilizamos la distribucin t en la prueba de una hiptesis.

_____7.Las pruebas de dos muestras se utilizan para llegar a conclusiones acerca de la relacin entre dos poblaciones.

_____8.Cuando los tamaos de muestra son pequeos, slo se pueden realizar pruebas de una cola de la diferencia entre dos medias de las dos poblaciones.

_____9.Cuando la hiptesis nula para probar la diferencia entre dos proporciones de poblacin es H0: p1 = p2, se combinan las dos muestras para estimar la proporcin de la poblacin combinada.

_____10.La mayor parte de los paquetes estadsticos de computacin no dan valores P para la prueba de hiptesis, de modo que tiene que usarse tablas para decidir si aceptar o rechazar H0.

_____11.Al probar la diferencia de dos medias de poblacin, la hiptesis nula debe ser H0: 1 = 2.

_____12.Si los tamaos de muestra son demasiado pequeos para poder utilizar la distribucin normal en una prueba de la diferencia entre las dos proporciones de poblacin, se debe utilizar la distribucin t.

_____13.Si utiliza valores P, no tiene que especificar un valor de antes de tomar las muestras.

_____14.Para comparar dos medias de poblacin con muestras pequeas, debe siempre usar la varianza conjunta de las dos muestras.

_____15.Probar las diferencias entre medias con muestras dependientes se convierte en prueba de una muestra cuando una vez calculadas las diferencias de las observaciones por pares.

_____16.A pesar de que no sabe todava cmo hacer pruebas de muestras pequeas de dos medias independientes cuando las dos varianzas de poblacin son diferentes, muchos paquetes estadsticos realizar pruebas con esas condiciones.

_____17.Las pruebas de diferencias apareadas de las medias se pueden basar en la distribucin normal o en la t, dependiendo del tamao de las muestras.

_____18.Los valores P se pueden usar para pruebas de una muestra, pero no para pruebas de dos muestras.

_____19.Para estandarizar la diferencia observada de las medias muestrales cuando no se conocen 1 ni 2 , siempre se divide entre x1 x2, independientemente de los tamaos de las muestras.

_____20.Como la mayora de los paquetes estadsticos reportan valores P de dos colas para pruebas sobre medias, uno debe dividir el valor P obtenido entre dos, si se est llevando a cabo una prueba de una cola.

_____21.Al probar la diferencia entre dos proporciones, el divisor que se utiliza para estandarizar esa diferencia es distinto para pruebas de una cola y pruebas de dos colas.

22.Suponga que va a probar la diferencia entre dos medias de muestras, cuyo valor usted ha calculado en x1 = 22 y x2 = 27. Desea probar si la diferencia es significativa. Cul es el valor de x1 x2 que debe utilizar?

a)5.

b)5.

c)0.

d)No se puede determinar de la informacin dada.

23.Por qu en ocasiones usamos muestras apareadas en lugar de muestras independientes?

a)Tomar muestras apareadas siempre cuesta menos que tomar muestras independientes.

b)Las muestras por pares permiten controlar factores externos.

c)Los tamaos de muestra deben ser los mismos para muestras apareadas.

d)b) y c), pero no a).

24.Se tomaron dos muestras dependientes de tamao 15 y se hizo una prueba de hiptesis. Se utiliz un valor t con 14 grados de libertad. Si las dos muestras se hubieran tratado como independientes, cuntos grados de libertad se habran utilizado?

a)14.

b)28.

c)29.

d)30.

25.Un granjero tiene 12 campos de maz en diferentes partes de cierto condado. Al probar diferencias producciones significativas de un ao a otro, el granjero verifica sus registros de los 2 aos anteriores y es capaz de reunir informacin sobre la produccin en 11 de sus campos para los dos primeros aos.Deber tratar las muestras como:

a)dependientes?

b)independientes?

c)No se puede determinar con la informacin dada.

26.En una prueba de la diferencia entre proporciones, se consideran dos muestras. En la primera, un tamao de muestra de 100 tiene 20 xitos; en la segunda, de un total de 50 hay 13 xitos. Cul es el valor de p para esta situacin?

a) 20 + 13 150

b) 20 + 13 100 50

c) 33 117 150 150


27.Cul es la principal suposicin que hacemos cuando realizamos pruebas de una cola para diferencias entre medias con muestras pequeas?

a)Las varianzas de poblacin desconocidas son iguales.

b)Las fracciones de muestreo son demasiado pequeas.

c)Las muestras fueron tomadas utilizando tcnicas de muestreo subjetivo.


28.Las aerolneas A y B hacen alarde de que el transporte de equipaje de sus empresas tiene una tasa de entrega exitosa del 95 y 98%, respectivamente. A partir de esta informacin podemos determinar que:

a)La aerolnea A tiene un mejor servicio de equipaje.

b)La aerolnea B tiene un mejor servicio de equipaje.

c)Los servicios de equipaje son igualmente eficientes.

d)Nada; se necesita ms informacin.

29.Una prueba de dos colas de la diferencia entre dos proporciones llev a z = 1.85, para la diferencia estandarizada de las proporciones de muestra. Para cul de los siguientes niveles de significancia se rechazara H0?

a) = 0.05.

b) = 0.10.

c) = 0.02.


30.Sea p el valor P de una prueba de hiptesis de cola superior, el nivel de significancia, tCRIT el valor crtico para la prueba y tOBS el estadstico de prueba estandarizado. Se acepta H0 si:

a)p > .

b)p < .

c)tOBS > tCRIT.

d)b) y c), pero no a).

31.Se desea probar si la media de la poblacin 2 es al menos 10 ms que la media de la poblacin 1. Qu valor de ( 1 2 )Ho deber utilizar al calcular el estadstico de prueba estandarizado?

a)0.

b)10.

c)10.

d)5.

32.Para cules de las siguientes situaciones no es apropiada una prueba de diferencia de proporciones?

a)Verificar si las fracciones de desperdicios producidos por dos procesos son iguales.

b)Decidir si la fraccin de mujeres que se encuentran en dos niveles escolares es la misma.

c)Probar si diferentes proporciones de personas en Boston y Chicago son aficionadas al bsquetbol.

d)Verificar si los dueos de automviles Ford son ms fieles a su marca que los dueos de automviles Honda.

33.Si la muestra 1 tiene 13 elementos con s1 = 17, y la muestra 2 tiene 9 elementos con s2 = 22, entonces sp2 =

a)19.

b)361.

c)367.

d)19.5.

34.Para cules de las siguientes situaciones no es apropiada una prueba de dos muestras?

a)Verificar si las proporciones de parejas sin hijos y parejas con hijos que compran automviles deportivos son diferentes.

b)Verificar si el consumo medio de cerveza es ms alto en Alemania que en Francia.

c)Probar si existen ms hombres que mujeres en Alaska.

d)Decidir si la asistencia promedio a los juegos de bisbol de las grandes ligas es la misma en Los ngeles que en San Francisco.

35.Para una prueba de cola superior de la diferencia de dos medias, basada en muestras dependientes de tamao 6 y = 0.05, el valor crtico del estadstico de prueba es:

a)2.015.

b)1.645.

c)1.812.

d)1.782.

36.Cules de las siguientes pruebas pueden basarse en la distribucin normal?

a)Diferencia de medias independientes.

b)Diferencia de medias dependientes.

c)Diferencia de proporciones.



37.Una prueba de hiptesis de la diferencia entre dos medias de poblacin basada en muestras dependientes se conoce como ______________.

38.______________ le permite probar hiptesis sin tener que especificar primero un nivel de significancia.

39.Una estimacin ______________ de 2 se utiliza cuando ambas muestras son pequeas.

40.Las pruebas de hiptesis de la diferencia entre dos medias de poblacin estn basadas en la distribucin muestral de la ______________ entre ______________.

41.Usando muestras dependientes cuando se comparan dos medias, nos permiten controlar ______________.

42.El valor P es ______________ del nivel de significancia al cual se ______________H0.

43.Independientemente del tipo de prueba que haga, el estadstico de la muestra se estandariza con el fin de compararla con el valor ______________ de las tablas.

44.Los resultados de los paquetes estadsticos de computacin por lo general reportan tanto ______________de muestra como valores ______________.

45.A pesar de que la distribucin ______________ es la distribucin de muestreo apropiada para proporciones de las muestra, podemos utilizar la distribucin ______________ para comparar dos proporciones de poblacin, si los tamaos de muestra son grandes.

Prueba de conceptos


_____l.Las grficas p se utilizan para monitorear variables categricas con dos valores posibles.

_____2.El control estadstico de procesos fue desarrollado originalmente en Japn y llevado a Estados Unidos despus de la Segunda Guerra Mundial.

_____3.Las observaciones externas a veces pueden ser resultado de la variacin inherente.

_____4.Para un tamao dado de lote, un esquema de muestreo simple est completamente especificado por su tamao de muestra y el nmero de aceptacin.

_____5.En muchos sistemas complejos, alrededor del 80% de los problemas puede atribuirse a aproximadamente el 20% de las causas.

_____6.La gran media, x, captura ms informacin que las medias de muestra individuales.

_____7.TQM se aplica en la actualidad tanto en la industria de servicios como en la industria manufacturera.

_____8.Independientemente de la ecuacin 10-6, el LCS de una grfica p nunca debe ser mayor que 1.

_____9.El riesgo del consumidor en el muestreo de aceptacin es como un error tipo II en la prueba de hiptesis.

_____10.En las grficas de control, la LC denota a cualquiera de los dos lmites de control.

_____11.Si usted utiliza el muestreo de aceptacin, sus proveedores no se vern motivados a mejorar la calidad de su produccin.

_____12.El control de la variabilidad es un aspecto esencial del mantenimiento de la calidad.

_____13.Aumentar el tamao de la muestra permite reducir tanto el riesgo del consumidor como el riesgo del productor.

_____14.Las grficas R se utilizan para controlar el nivel de produccin del proceso.

_____15.Las grficas de control ayudan a detectar la variacin inherente.

_____16.El muestreo doble requiere mayores tamaos de muestra que el muestreo simple para lograr los mismos niveles de riesgo.

_____17.Una vez determinadas las causas de las observaciones externas, esos puntos deben eliminarse y se debe rehacer la grfica de control.

_____18.Los diagramas de Ishikawa tambin se conocen como diagramas de cola de pescado.

_____19.La curva AOQ nos dice cmo la calidad de salida de un esquema de muestreo de aceptacin vara en funcin de la calidad de entrada de los lotes que se estn probando.

_____20.Las grficas x y R utilizan la desviacin estndar de la muestra para medir la variabilidad del proceso.

_____21.El lmite de control inferior de una grfica R siempre es R (1 3d3/d2).

22.Una curva OC puede usarse para determinar:

a)El riesgo del consumidor.

b)El riesgo del productor.

c)Ambos riesgos.

d)Ninguno de los dos riesgo.

23.Cul de los siguientes no se utiliza en el control de la calidad?

a)Grfica x.

b)Diagrama de Pareto.

c)Diagrama de tallo y hoja.

d)Curva AOQ.

24.Qu trmino corresponde a las siglas en ingls AOQ?

a)Calidad aproximada de salida.

b)Calidad promedio de operacin.

c)Calidad ptima aproximada.

d)Calidad promedio de salida.

25.El LCS de una grfica R es:

a)RD4.

b)R(1 + 3d3/d2n).

c)x + A2R.

d)RD3.

26.Cul de los siguientes trminos no se relaciona con los otros?

a)Diagrama de Ishikawa.

b)Diagrama de Pareto.

c)Diagrama de pescado.

d)Diagrama de causa y efecto.

27.Qu patrones de una grfica de control indican que el proceso est fuera de control?

a)Tendencias decrecientes.

b)Ciclos.

c)Atraccin hacia la lnea central.


28.Quin es responsable de la idea de que las compaas con TQM deben diferenciar entre los pocos vitales y los muchos triviales?

a)Juran.

b)Deming.

c)Pareto.

d)Shewhart.

29.Cules de los siguientes diagramas se utilizan para controlar un atributo?

a)Grfica x .

b)Grfica A.

c)Grfica p.


30.La distribucin correcta para el clculo exacto del riesgo del consumidor es la:

a)Normal.

b)Hipergeomtrica.

c)De Poisson.

d)Binomial.

31.Cules de las siguientes personas no estaban implicadas directamente en el control de calidad?

a)Deming.

b)Pareto.

c)Romig.

d)Ishikawa.

32.Qu tipo de variacin se puede ver en una grfica de control?

a)Variacin inherente.

b)Variacin de causa especial.

c)Variacin aleatoria.


33.En el muestreo doble, rechazamos un lote si:

a)d1 > c2.

b)d2 > c2.

c)Tanto a) como b).

d)Ni a) ni b).

34.Quin fue el principal responsable del desarrollo de las grficas de control?

a)Crosby.

b)Ishikawa.

c)Dodge.

d)Shewhart.

35.CQI quiere decir:

a)Aumento constante de la calidad.

b)Mejora continua de la calidad.

c)Aumento continuo de la calidad.

d)Implantacin completa de la calidad.

36.Cul de los siguientes no es un aspecto de la calidad?

a)El lujo.

b)Adecuacin para su uso.

c)Consistencia.

d)Conformidad con respecto a los requisitos.

37.Las observaciones fuera de ______________se conocen como externas.

38.Los diagramas ______________se utilizan para identificar y clasificar causas de problemas.

39.La probabilidad de rechazar un lote que cumple con AQL se conoce como riesgo ______________.

40.______________se utilizan en control estadstico de procesos para monitorear la salida de un producto o servicio y ver si cumple con los estndares.

41.______________ se utiliza para probar la calidad de los lotes de componentes.

42.En una grfica x , la lnea central est determinada por x, la ______________.

43.______________es enemiga de la calidad.

44.El nmero mximo de defectos permitidos antes de rechazar un lote se conoce como ______________.45.Los patrones no aleatorios en las grficas de control indican la presencia de variacin ______________.

Prueba de conceptos


_____1.El anlisis de varianza puede utilizarse para probar si las medias de ms de dos poblaciones pueden considerarse iguales.

_____2.El anlisis de varianza est basado en la comparacin de dos estimaciones de la varianza de la poblacin completa que contiene a todas las muestras.

_____3.Al comparar las varianzas de dos poblaciones, es conveniente observar la diferencia entre las varianzas muestrales, del mismo modo en que observamos la diferencia entre las medias muestrales para hacer inferencias sobre medias de poblacin.

_____4.Cuando se utiliza la distribucin ji-cuadrada como prueba de independencia, el nmero de grados de libertad se relaciona tanto con el nmero de columnas como con el nmero de renglones de la tabla de contingencia.

_____5.La ji-cuadrada puede usarse como una prueba para decidir si una distribucin dada es una aproximacin cercana de una muestra de alguna poblacin. Nos referimos a este tipo de pruebas como prueba de bondad de ajuste.

_____6.Si se toman muestras de dos poblaciones que son aproximadamente normales, entonces el cociente de todos los conjuntos posibles de las dos varianzas muestrales tambin tiene distribucin normal.

_____7.Al usar una prueba ji-cuadrada debemos asegurar que tenemos un tamao de muestra adecuado, de modo que podamos evitar cualquier tendencia a sobrestimar el valor del estadstico ji-cuadrada.

_____8.Cuando probamos hiptesis acerca de la varianza de alguna poblacin, podemos formar intervalos de confianza usando la distribucin ji-cuadrada.

_____9.La forma especfica de una distribucin F depende del nmero de grados de libertad en el numerador y en el denominador del cociente F.

_____10.Un aspecto conveniente de la prueba de hiptesis usando el estadstico F es que todas sas son pruebas de cola superior.

_____11.Las pruebas ji-cuadrada nos permiten probar si ms de dos proporciones de poblacin pueden considerarse iguales.

_____12.Una tabla de contingencia de 3 5 tiene tres columnas y cinco renglones.

_____13.El rea total bajo la curva de una distribucin ji-cuadrada, como la de otras distribuciones, es 1.

_____14.La frecuencia esperada de cualquier celda de una tabla de contingencia puede calcularse de manera inmediata, con slo conocer los totales por rengln y por columna para esa celda.

_____15.Si el valor ji-cuadrada de una observacin es cero, sabemos que nunca habr diferencia entre las frecuencias observadas y las esperadas.

_____16.Los tamaos de las muestras en el anlisis de varianza no necesitan ser iguales.

_____17.Cuanto ms pequeo sea el valor del estadstico F, ms tenderemos a creer que existe una diferencia entre las distintas muestras.

_____18.La precisin y la utilidad de una prueba ji-cuadrada son altamente dependientes de la calidad de los datos de la prueba.

_____19.La tabla F que se presenta en la tabla 6 del apndice da valores para pruebas de cola superior solamente, pero los valores apropiados para pruebas de cola inferior y de dos colas pueden calcularse a partir de los elementos de la tabla.

_____20.Al determinar el nmero de grados de libertad para una prueba ji-cuadrada de bondad de ajuste, la estimacin de los parmetros de la poblacin a partir de los datos de las muestras no tiene ningn impacto.

_____21.Para ambas pruebas, ji-cuadrada y F, rechazamos H0 si el valor P es menor que , el nivel de significancia de la prueba.

22.Suponga que ha observado proporciones de tres regiones geogrficas diferentes. Usted desea probar si las regiones tienen proporciones significativamente diferentes.Suponiendo que p1, p2 y p3 son las proporciones verdaderas, cul de las siguientes sera la hiptesis nula?

a)p1 p2 p3.

b)p1 = p2 = p3.

c)p1, p2 y p3 no son todas iguales.


23.Un valor ji-cuadrada nunca puede ser negativo porque:

a)Las diferencias entre las frecuencias observadas y esperadas estn elevadas al cuadrado.

b)Un valor negativo significara que las frecuencias observadas son negativas.

c)Se calcula el valor absoluto de las diferencias.


e)a) y b), pero no e).

24.Suponga que existen ocho clases posibles a considerar en una prueba de bondad de ajuste. Cuntos grados de libertad deber utilizar?

a)8.

b)7.

c)6.

d)No se puede determinar con la informacin dada.

25.Cul de los siguientes es un paso a seguir en la realizacin del anlisis de varianza?

a)Determinar una estimacin de la varianza de la poblacin desde el interior de las muestras.

b)Determinar una estimacin de la varianza de poblacin entre las medias de las muestras.

c)Determinar la diferencia entre las frecuencias observadas y esperadas para cada clase.



26.Suponga que se calculan las siguientes varianzas para varios grupos diferentes de muestras,

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