nacional de inferencia 2012

1

Puntos: 1

Contexto: Este tipo de pregunta se desarrolla en torno a un (1) enunciado y cuatro (4) opciones de respuesta (A, B, C, D). Solo una (1) de estas opciones responde correctamente a la pregunta

En un estudio para comparar los pesos promedios de niños y niñas de sexto grado, en una institución educativa, se tiene:

* Que, tanto para niños como para niñas los pesos siguen una distribución normal

* El tamaño de muestra para los niños.

* El tamaño de muestra para las niñas.

* El promedio de los pesos de “todos” los niños y también el de las niñas.

* La desviación estándar de los pesos de “todos” los niños y también el de las niñas.

Si usted quiere encontrar la probabilidad de que el promedio de los pesos de los 20 niños sea al menos 20 libras más grande que el de las 25 niñas, plantearía la situación haciendo uso de la:

Seleccione una respuesta.

a. Distribución Muestral de Diferencias de medias.

b. Distribución Muestral de Diferencias de proporciones.

c. Distribución Muestral de medias.

d. Distribución Muestral de Proporciones.

Question 2

Puntos: 1

TESIS: En los procesos de estimación y contraste de hipótesis establecidos para realización de inferencias estadística, existe una estrecha relación entre el nivel de confianza, el error admisible y el tamaño de la muestra.

POSTULADO I: Como resultado de la inferencia con base a la estimación de parámetros se puede concluir que cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menor es el máximo error admisible y la estimación es mas precisa.

POSTULADO II: Cuanto mas seguros queramos estar en nuestras estimaciones, es decir cuanto mayor sea la confiabilidad, mayor habrá de ser el error admisible, al utilizar este procedimiento para inferir parámetros de una población.


a. Marque A si de la tesis se deducen los postulados I y II.

b. Marque B si de la tesis se deduce el postulado I.

c. Marque C si de la tesis sólo se deduce el postulado II.

d. Marque D si ninguno de los postulados se deduce de la tesis.

Question 3

Puntos: 1

Contexto: Este tipo de pregunta se desarrolla en torno a un (1) enunciado y cuatro (4) opciones de respuesta (1, 2, 3, 4). Solo dos (2) de estas opciones responden correctamente a la pregunta de acuerdo con la siguiente información.

Marque A si 1 y 2 son correctas.

Marque B si 1 y 3 son correctas.

Marque C si 2 y 4 son correctas.

Marque D si 3 y 4 son correctas.

Enunciado:Teniendo una muestra de tamaño 8 se desea calcular un intervalo de confianza para la media de una población a un nivel de confianza del 95%, para esto es necesario:

1. Tener en cuenta el valor de t, que es 2.36

2. Conocer la desviación.

3. Conocer la proporción de unidades con la característica de interés.

4. Tener en cuenta el valor de t, que en este caso es 1.96


a. 1 y 2 son correctas

b. 1 y 3 son correctas

c. 2 y 4 son correctas

d. 3 y 4 son correctas

Question 4

Puntos: 1


Enunciado: El intervalo de confianza al bfalabe para la media de una población es (21; 25). ¿Cuál podría ser el intervalo al 99% de confianza?


a. (22; 29)

b. (21; 25)

c. (20; 24)

d. (22; 23)

Question 5

Puntos: 1

Contexto: Este tipo de preguntas consta de dos proposiciones, así: una Afirmación y una Razón, Unidas por la palabra PORQUE. El estudiante debe examinar la veracidad de cada proposición y la relación teórica que las une. Para responder este tipo de preguntas se debe leer toda la pregunta y señalar la respuesta elegida de acuerdo con las siguientes instrucciones:

Marque A si la afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación.

Marque B si la afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.

Marque C si la afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA.

Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA.

Enunciado: Para contrastar una hipótesis estadística la decisión se puede tomar comparando el nivel de significación, con el P-valor, que es una probabilidad relacionada con el estadístico de prueba. PORQUE Según el P-valor una prueba unilateral derecha, se dice que es significativa o se puede rechazar sí la probabilidad que éste arroja es mayor que el nivel de significación de la prueba.


a. Marque A si la afirmación y la razón son VERDADERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación.

b. Marca B si la afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.

c. Marque C si la afirmación es VERDADERA, pero la razón es una proposición FALSA.

d. Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA.

Question 6

Puntos: 1

Contexto: Este tipo de preguntas consta de una afirmación VERDADERA (tesis) y dos postulados también VERDADEROS, identificados con POSTULADO I y POSTULADO II. Se debe analizar si los postulados se deducen lógicamente de la afirmación y seleccionar la respuesta correcta, conforme a la siguiente instrucción:

Marque A si de la tesis se deducen los postulados I y II.

Marque B si de la tesis se deduce el postulado I.

Marque C si de la tesis sólo se deduce el postulado II.

Marque D si ninguno de los postulados se deduce de la tesis.

Enunciado: TESIS: Los contrastes de hipótesis para proporciones suponen un experimento de tipo binomial, que observa la proporción de éxitos y fracasos en un conjunto de datos. Este contraste como cualquier otro necesita de un estadístico de prueba que es determinante para determinar si no se acepta la hipótesis nula.

POSTULADO I: El estadístico de prueba necesario con el que se compara el contraste de proporciones es P10040320121U2C1L3164031

POSTULADO II: La tabla de la distribución de probabilidad normal estandarizada se usa cuando el tamaño de la muestra es n<=30.






Question 7

Puntos: 1


Enunciado: En todo estudio de muestreo se deben definir las etapas que permiten su desarrollo. En este sentido es necesario comprender la identificación del problema y el establecimiento de las metas que busca el estudio, además se debe establecer una metodología para identificar los elementos que estarán en el muestreo, sus características y el modelo que los identifica. Así mismo el tamaño de la muestra es determinante en las inferencias que se realicen, por lo que las unidades a muestrar deben responder al modelo, lo que se hace en algunas ocasiones con desplazamientos y hasta herramientas físicas. Por lo que las herramientas estadísticas son imperativas para entender el comportamiento de la población para emitir los resultados del estudio.

Con base en el texto, son etapas en la selección de la muestra:


a. Tamaño del estudio, planteamiento del problema, definición del alcance

b. Definición de variables, definición de la población, definición de la media

c. Definir alcances, justificación y limites

d. Definición del objeto de estudio, Marco del muestreo, identificación de la variable

Question 8

Puntos: 1


Enunciado: Si se tiene información sobre las calificaciones en los exámenes finales de Estadística y Probabilidad de diez estudiantes elegidos al azar y se quiere probar si existe un mayor rendimiento en algunas de las materias. ¿Qué tipo de contraste de hipótesis es el adecuado?


a. Contraste de diferencia de proporciones

b. Diferencia de medias relacionadas o pareadas.

c. Diferencia de medias independientes.

d. Comparación de varianzas

Question 9

Puntos: 1






Enunciado:

De un lote de 500 frascos de jugo se extrae una muestra de 50 frascos de los cuales 43 cumplen con las especificaciones exigidas y 7 fueron rechazados. Con un nivel de confianza del 95% para la proporción de frascos de jugo aceptados del lote de estudio el intervalo de confianza es (0.77, 0.95). Respecto al planteamiento para encontrar dicho intervalo usted diría:

1. Se obtuvo un intervalo para una diferencia de proporciones

2. Se asumió una población finita

3. Se asumió una población infinita

4. Se obtuvo un intervalo para una proporción.






Question 10

Puntos: 1






Enunciado: Las pruebas no Paramétricas, son una alternativa para el contraste de hipótesis estadístico paramétrico. En tal sentido las pruebas No paramétricas, usadas para comprobar el tipo de distribución de probabilidad teórica a la que se ajusta un conjunto de datos son:

1. La prueba de Kruskal Wallis

2. La prueba de Chi cuadrado

3. La prueba de Mann Withney

4. La prueba de Kolmogorov- Smirnov.

Seleccione la Alternativa correcta:






Question 11

Puntos: 1






Enunciado: Falabella emite su propia tarjeta de crédito. Alejandra, la gerente de crédito, quiere encontrar si la media mensual de saldos no pagados es mayor que $400. El nivel de significancia es de 0.05. Una revisión al azar de 172 saldos reveló que la media muestral es $407 y la desviación estándar muestral es$38. Alejandra concluye que la población media es mayor a 400. PORQUE Existen pruebas de hipótesis para la media poblacional, cuando la muestra es grande y la desviación estándar poblacional es desconocida.



b. Marque B si la afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.


d. Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA..

Question 12

Puntos: 1

TESIS: El teorema del límite central es la herramienta estadística que permite aproximar las distribuciones de las medias de todas las muestras posibles de una población una población, si se cumple ciertas condiciones respecto a los tamaños de muestras y de la distribución de probabilidad de la población.

POSTULADO I: Si la población de donde se extraen las muestras es normal, sin importar el tamaño de la muestra, entonces la distribución de las medias de las muestras también se podrá aproximar por la Normal.

POSTULADO II: La media de la distribución muestral de medias es igual a la media de la población y la desviación estándar es igual al cociente entre la desviación estándar de la población y la raíz cuadrada del tamaño de la muestra.






Question 13

Puntos: 1






Enunciado: El análisis de varianzas se utiliza en situaciones en las que la muestra total está dividida en varios grupos basados en una o varias variables independientes y una variable dependiente. Su objetivo es averiguar si hay diferencias significativas entre dichos grupos en cuanto a la variable

dependiente se refiere. Para la aplicación del ANOVA, se requiere de la validación de supuestos relacionados con la variable respuesta, que pueden ser:

1. De Aleatoriedad

2. De Normalidad

3. De dependencia

4. De Homogeneidad

Seleccione la alternativa correcta:






Question 14

Puntos: 1






Enunciado: Teniendo una muestra de tamaño 8 se desea calcular un intervalo de confianza para la media de una población a un nivel de confianza del 95%, para esto es necesario:

1. Calcular el valor de z a ese nivel de confianza.

2. Calcular el valor t a ese nivel de confianza y tamaño de muestra.

3. Conocer el número de éxitos en el experimento

4. Conocer la desviación estándar de la muestra.






Question 15

Puntos: 1


Indique cuál de los siguientes enunciados es correcto:


a. La distancia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro, se llama error de estimación.

b. La distancia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro, se llama margen de error.

c. La distancia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro se llama estadístico

d. La distancia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro se llama estimación puntual.

Question 16

Puntos: 1






Enunciado: El teorema de límite central es la herramienta estadística que orienta cuando una distribución muestral de las medias de una población se puede aproximar a una distribución normal. PORQUE Este teorema permite calcular probabilidades y realizar estimaciones a través de intervalos de confianza sobre los valores de la media de una población


a. Marque A si la afirmación y la raERAS y la razón es una explicación CORRECTA de la afirmación.



d. Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA

Question 17

Puntos: 1


Enunciado: Si un investigador selecciona de una población de 10 tipos de fertilizante, todas las muestras posibles compuestas por 2 clases de fertilizante; además cuando saca un tipo de fertilizante, ese no se regresa a la población de dónde se están escogiendo. Se puede inferir que:


a. Una sola muestra, está compuesta por 20 fertilizantes.

b. Una sola muestra, está compuesta por 10 fertilizantes.

c. Correcto. El muestreo es sin orden y sin reemplazo, por tanto el total de muestras se obtiene al calcular: 10 Combinado 2.

d. El número total de muestras de fertilizantes, que es posible obtener es 2.

Question 18

Puntos: 1


Enunciado: Suponga que el intervalo de confianza al 98% es (21; 25). ¿Cuál de las siguientes interpretaciones es correcta?


a. En repetidas muestras, la media de la muestra estará contenida en un 98% de los intervalos de confianza.

b. En repetidas muestras, el 98% de los intervalos creados incluirán el valor de la proporción de la muestra

c. En repetidas muestras, el 98% de las proporciones de diferentes muestras estarán incluidas en el intervalo de confianza.

d. Estamos convencidos, al 98% de confianza, de que la verdadera proporción estará incluida en el intervalo (21; 25)

Question 19

Puntos: 1


Enunciado: En un contraste de hipótesis un nivel de significación de 1%, significa que:


a. En Promedio 1 de cada 100 veces que la hipótesis nula es cierta la rechazaremos

b. En Promedio 1 de cada 100 veces que la hipótesis nula es falsa la aceptaremos

c. En Promedio 1 de cada 100 veces que la hipótesis alterna es falsa la aceptaremos

d. En Promedio 1 de cada 100 veces que la hipótesis alterna es cierta la rechazaremos

Question 20

Puntos: 1


Enunciado: Para una población N = [2, 3, 4, 5, 6] el número de muestras posibles de tamaño 2; si el muestreo es sin reemplazamiento y ordenado, es:


a. 32

b. 20

c. 10

d. 25

1

Puntos: 1


Enunciado: Cuando el promedio de un estimador muestral es igual al parámetro poblacional de la media que se desea estimar. Se le llama estimador:


a. Suficiente

b. Insesgado

c. Consistente

d. Efieciente

Question 2

Puntos: 1


Indique cuál de los siguientes enunciados es correcto:


a. La distancia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro, se llama error de estimación.

b. La distancia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro, se llama margen de error.

c. La distancia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro se llama estadístico

d. La distancia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro se llama estimación puntual.

Question 3

Puntos: 1


Enunciado: Supongamos que en la ciudad “T” hay 200 barrios. Si elegimos al azar dos de estos barrios, de manera que la muestra esté compuesta por todos los individuos de esos dos barrios. Se trata de de:


a. Aleatorio estratificado

b. Aleatorio simple

c. Aleatorio por conglomerado

d. Aleatorio Sistemático

Question 4

Puntos: 1


Enunciado: El método estadístico que nos permite obtener conclusiones acerca de los parámetros de una población con base en el análisis de datos muéstrales es:


a. La Inferencia Estadística

b. La Estadística Descriptiva

c. El censo estadístico

d. La distribución de frecuencias

Question 5

Puntos: 1


Enunciado: Se ha proyectado realizar una encuesta sobre el nivel de satisfacción de los estudiantes de una universidad que tiene 2000 estudiantes y el tamaño de la muestra es de 320, con la siguiente clasificación de alumnos por programa académico Ingeniería de Sistemas 450, Administración de empresas 350, Derecho 600, Trabajo social 400 estudiantes, comunicación 200.

De lo anterior se tiene que:


a. Hay homogeneidad entre los subcojuntos que en este caso son los programas y heterogeneidad dentro de estos.

b. La técnica de muestreo más sencilla a aplicar es la de tipo polietápico.

c. Se deben escoger más estudiantes Ingeniería de sistemas

d. La población está dividida en estratos, siendo estos cada uno de los programas.

Question 6

Puntos: 1


Enunciado: Si se tiene información sobre las calificaciones en los exámenes finales de Estadística y Probabilidad de diez estudiantes elegidos al azar y se quiere probar si existe un mayor rendimiento en algunas de las materias. ¿Qué tipo de contraste de hipótesis es el adecuado?


a. Contraste de diferencia de proporciones

b. Diferencia de medias relacionadas o pareadas.

c. Diferencia de medias independientes.

d. Comparación de varianzas

Question 7

Puntos: 1


Enunciado: En un estudio por muestreo a un lote de envases para un medicamento, con una población de 8000 unidades, Se desea determinar la media de la capacidad de los envases en centímetros cúbicos. Se ha estimado que la desviación estándar es de 2 centímetros cúbicos. Si queremos tener una precisión de 0.25 centímetros cúbicos, Y un nivel de significación del 5%, equivalente a un nivel de confianza de 1.96. De que tamaño debe ser la muestra:


a. 154 frascos

b. 238 frascos

c. 326 frascos

d. 405 frascos

Question 8

Puntos: 1


Enunciado: En el muestreo sistemático se debe determinar la fracción de muestreo, la cual se obtiene al dividir el tamaño de la población en el tamaño de la muestra, ese valor corresponde al límite superior del primer intervalo que va a contener la primera unidad de la muestra, para seleccionarla es necesario:


a. Realizar en el intervalo un muestreo sistemático.

b. En ese intervalo realizar un muestreo aleatorio simple.

c. En ese intervalo realizar un muestreo por conglomerados.

d. En ese intervalo realizar un muestreo estratificado.

Question 9

Puntos: 1












Question 10

Puntos: 1






Enunciado: En el método de inferencia estadística, los tipos de pruebas estadísticas que pueden desarrollarse con base en pequeñas muestras seleccionadas de una o dos poblaciones son:

1. Pruebas para medias.

2. Pruebas para proporciones

3. Pruebas para diferencias de medias

4. Pruebas para diferencias de proporciones.







Question 11

Puntos: 1






Enunciado: TESIS: Los contrastes de hipótesis para proporciones suponen un experimento de tipo binomial, que observa la proporción de éxitos y fracasos en un conjunto de datos. Este contraste como cualquier otro necesita de un estadístico de prueba que es determinante para determinar si no se acepta la hipótesis nula.

POSTULADO I: El estadístico de prueba necesario con el que se compara el contraste de proporciones es P10040320121U2C1L3164031

POSTULADO II: La tabla de la distribución de probabilidad normal estandarizada se usa cuando el tamaño de la muestra es n<=30.






Question 12

Puntos: 1








Question 13

Puntos: 1






Enunciado: Para inferir las características de una población la inferencia estadística lo hace a partir de dos técnicas a través de las cuales determina un valor para inferir un parámetro de dicha población o investiga si un valor predeterminado es el adecuado para representar una característica objeto de estudio a través del análisis de una muestra. A formas de realizar las inferencias se le denomina:

1. Intervalos de probabilidad.

2. Intervalos de confianza

3. Contrastes de muestras

4. Test de hipótesis.







Question 14

Puntos: 1


Enunciado: La valides de una muestra representativa se determina con base en dos criterios. Estos son:


a. Mecanismo de selección y Tamaño de la muestra

b. Confiabilidad y Variabilidad

c. Precisión y Confiabilidad

d. No se puede validar la representatividad

Question 15

Puntos: 1






Enunciado: Teniendo una muestra de tamaño 8 se desea calcular un intervalo de confianza para la media de una población a un nivel de confianza del 95%, para esto es necesario:

1. Calcular el valor de z a ese nivel de confianza.

2. Calcular el valor t a ese nivel de confianza y tamaño de muestra.

3. Conocer el número de éxitos en el experimento

4. Conocer la desviación estándar de la muestra.






Question 16

Puntos: 1














Question 17

Puntos: 1






Enunciado:











Question 18

Puntos: 1






TESIS: Los supuestos de análisis de varianza son:

* Para cada población la variable de respuesta está normalmente distribuida.

* La varianza de la variable respuesta es la misma para todas las poblaciones

* Las observaciones deben ser independientes.

POSTULADO I: En los resultados de un análisis de varianza se presentan la suma de cuadrados entre tratamiento y dentro del tratamiento.

POSTULADO II: El director de la policía en Medellín quiere determinar si hay alguna diferencia en el número promedio de crímenes cometidos en cada localidad, él argumenta que los crímenes no están relacionados, por lo cual decide desarrollar una ANOVA.






Question 19

Puntos: 1


Enunciado: En estadística se entiende por muestra una fracción de una población seleccionada según un criterio determinado, con el fin de estudiar sobre ella ciertas características, validas para sacar conclusiones sobre las de la población total. En el muestreo son importantes los procedimientos para determinar el tamaño de la muestra, de acuerdo a que tan precisamente se requiere que esta represente las características de interés.

El muestreo es importante porque ahorra tiempo y da la posibilidad de hacer una revisión minuciosa de los componentes de la muestra. De hecho, mientras mayor sea la precisión requerida, la muestra ser a mayor, y por lo tanto, el tiempo ahorrado será menor.

Estas son algunas razones por las que el uso del muestreo es tan como un, por ejemplo en encuestas, en control de calidad o cuando se toma una muestra de sangre para analizar su composición.

La idea central del texto es:


a. Practicas del muestreo.

b. Tamaño de la muestra

c. Utilidad del muestreo

d. Tipos de muestreo

Question 20

Puntos: 1


Si a través de un software, se obtiene de una población de 40 fertilizantes, todas las muestras posibles de tamaño 31, es decir 273.438.880 grupos, cada uno con 31 clases de fertilizantes, para los que se mide el nivel de acides que provocan al suelo con su aplicación. Al calcular la acides promedio para cada uno se esos grupos, y luego calcular la media de esos promedios, se puede decir que:


a. La media de las media es cero.

b. Las medias obtenidas para cada muestra, van a distribuirse como una normal.

c. Las desviaciones muestrales van a distribuirse como una normal

d. No se puede aplicar para este caso, el teorema del límite central.

1

Puntos: 1


Enunciado: En un estudio por muestreo a un lote de envases para un medicamento, con una población de 8000 unidades, Se desea determinar la media de la capacidad de los envases en centímetros cúbicos. Se ha estimado que la desviación estándar es de 2 centímetros cúbicos. Si queremos tener una precisión de 0.25 centímetros cúbicos, Y un nivel de significación del 5%, equivalente a un nivel de confianza de 1.96. De que tamaño debe ser la muestra:


a. 154 frascos

b. 238 frascos

c. 326 frascos

d. 405 frascos

Question 2

Puntos: 1


Enunciado: El intervalo de confianza al 95% para la media de una población es (21; 25). ¿Cuál podría ser el intervalo al 99% de confianza?


a. (22; 29)

b. (21; 25)

c. (20; 24)

d. (22; 23)

Question 3

Puntos: 1


Enunciado: El intervalo de confianza al 95% para la media de una población es (52; 68). ¿Cuál podría ser el intervalo al 99% de confianza?


a. (54; 66)

b. (52; 68)

c. (51; 67)

d. (51; 69)

Question 4

Puntos: 1


Enunciado: En todo estudio de muestreo se deben definir las etapas que permiten su desarrollo. En este sentido es necesario comprender la identificación del problema y el establecimiento de las metas que busca el estudio, además se debe establecer una metodología para identificar los elementos que estarán en el muestreo, sus características y el modelo que los identifica. Así mismo el tamaño de la muestra es determinante en las inferencias que se realicen, por lo que las unidades a muestrar deben responder al modelo, lo que se hace en algunas ocasiones con desplazamientos y hasta herramientas físicas. Por lo que las herramientas estadísticas son

imperativas para entender el comportamiento de la población para emitir los resultados del estudio.

Con base en el texto, son etapas en la selección de la muestra:


a. Tamaño del estudio, planteamiento del problema, definición del alcance

b. Definición de variables, definición de la población, definición de la media

c. Definir alcances, justificación y limites

d. Definición del objeto de estudio, Marco del muestreo, identificación de la variable

Question 5

Puntos: 1






Enunciado: TESIS: Existen diferentes pruebas para verificar el ajuste de un conjunto de datos a una distribución de probabilidad, las dos más usadas son el contraste de chi-cuadrado de Pearson y la prueba de Kolmogorov – Smirnov.

POSTULADO I: El procedimiento para ajustar un conjunto de datos con la prueba chi-cuadrado de pearson se fundamenta en la comparación de los valores observados en una muestra con los valores esperado con base en la distribución teórica que se desea ajustar a los datos.

POSTULADO II: Cuando la variable que se quiere ajustar a la distribución de probabilidad es continua la comparación se hace en función de la distribución de probabilidad acumulada teórica con la observada.






Question 6

Puntos: 1












Question 7

Puntos: 1






Enunciado:











Question 8

Puntos: 1








Question 9

Puntos: 1






Enunciado: El teorema de límite central es la herramienta estadística que orienta cuando una distribución muestral de las medias de una población se puede aproximar a una distribución normal. PORQUE Este teorema permite calcular probabilidades y realizar estimaciones a través de intervalos de confianza sobre los valores de la media de una población





d. Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA

Question 10

Puntos: 1






Enunciado: Las pruebas no Paramétricas, son una alternativa para el contraste de hipótesis estadístico paramétrico. En tal sentido las pruebas No paramétricas, usadas para comprobar el tipo de distribución de probabilidad teórica a la que se ajusta un conjunto de datos son:

1. La prueba de Kruskal Wallis

2. La prueba de Chi cuadrado

3. La prueba de Mann Withney

4. La prueba de Kolmogorov- Smirnov.







Question 11

Puntos: 1














Question 12

Puntos: 1








Question 13

Puntos: 1






Enunciado: Qué pruebas estadística paramétrica y No paramétrica son las adecuadas para comparar características de tres o mas poblaciones:

1. Prueba de Kruskal Wallis.

2. Prueba de Wilcoxon.

3. Prueba de Anova.

4. Prueba T de Student.







Question 14

Puntos: 1


Enunciado: Si un investigador selecciona de una población de 10 tipos de fertilizante, todas las muestras posibles compuestas por 2 clases de fertilizante; además cuando saca un tipo de fertilizante, ese no se regresa a la población de dónde se están escogiendo. Se puede inferir que:


a. Una sola muestra, está compuesta por 20 fertilizantes.

b. Una sola muestra, está compuesta por 10 fertilizantes.

c. Correcto. El muestreo es sin orden y sin reemplazo, por tanto el total de muestras se obtiene al calcular: 10 Combinado 2.

d. El número total de muestras de fertilizantes, que es posible obtener es 2.

Question 15

Puntos: 1






Enunciado: Para contrastar una hipótesis estadística la decisión se puede tomar comparando el nivel de significación, con el P-valor, que es una probabilidad relacionada con el estadístico de prueba. PORQUE Según el P-valor una prueba unilateral derecha, se dice que es significativa o se puede rechazar sí la probabilidad que éste arroja es mayor que el nivel de significación de la prueba.



b. Marca B si la afirmación y la razón son VERDADERAS, pero la razón NO es una explicación CORRECTA de la afirmación.


d. Marque D si la afirmación es FALSA, pero la razón es una proposición VERDADERA.

Question 16

Puntos: 1






Enunciado: Suponga que para que lo elijan a Ud. como alcalde, es necesario que logre al menos el 80% de los votos del barrio donde vive. Dado su interés decide hacer una encuesta en el barrio con una muestra de 2.000 personas. En este caso lo mejor es plantear una prueba de hipótesis unilateral para proporciones. PORQUE la muestra no es lo suficientemente grande como para que se dé la condición np >5 y n(1-p) >5, y tampoco se observa que los resultados pertenecen solo a una de dos categorías mutuamente excluyentes, lo que no sugiere un experimento Binomial.






Question 17

Puntos: 1


Enunciado: Supongamos que en la ciudad “T” hay 200 barrios. Si elegimos al azar dos de estos barrios, de manera que la muestra esté compuesta por todos los individuos de esos dos barrios. Se trata de de:


a. Aleatorio estratificado

b. Aleatorio simple

c. Aleatorio por conglomerado

d. Aleatorio Sistemático

Question 18

Puntos: 1


Enunciado: Si se quiere disminuir la amplitud de un intervalo de confianza, ¿qué se puede hacer para garantizar dicha disminución?


a. Incrementar el tamaño de muestra e incrementar el nivel de confiabilidad

b. Disminuir el tamaño de muestra e incrementar el nivel de confiabilidad

c. Incrementar el tamaño de muestra y disminuir el nivel de confiabilidad.

d. Disminuir el tamaño de muestra y disminuir el nivel de confiabilidad.

Question 19

Puntos: 1






Enunciado: El análisis de varianzas se utiliza en situaciones en las que la muestra total está dividida en varios grupos basados en una o varias variables independientes y una variable dependiente. Su objetivo es averiguar si hay diferencias significativas entre dichos grupos en cuanto a la variable dependiente se refiere. Para la aplicación del ANOVA, se requiere de la validación de supuestos relacionados con la variable respuesta, que pueden ser:

1. De Aleatoriedad

2. De Normalidad

3. De dependencia

4. De Homogeneidad

Seleccione la alternativa correcta:






Question 20

Puntos: 1


Enunciado: En el muestreo sistemático se debe determinar la fracción de muestreo, la cual se obtiene al dividir el tamaño de la población en el tamaño de la muestra, ese valor corresponde al límite superior del primer intervalo que va a contener la primera unidad de la muestra, para seleccionarla es necesario:


a. Realizar en el intervalo un muestreo sistemático.

b. En ese intervalo realizar un muestreo aleatorio simple.

c. En ese intervalo realizar un muestreo por conglomerados.

d. En ese intervalo realizar un muestreo estratificado.

nacional de inferencia 2012

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