EVALUACIÓN DEL TEMA 3. GENERACIÓN DE VARIABLES ALEATORIAS. 4BS.

Froggy Jumps

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Evaluar los conceptos abordados, y relacionados con la generación de variables aleatorias.

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Alondra Salcedo Juárez

Mexico

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Top 10 results

#	Player	Accuracy	time
1	Israel Hernández April 12, 2024	% 100	01:18
2	Marlene Maricela Osorio Ramírez April 12, 2024	% 100	03:06
3	Ariadna Monserrat April 12, 2024	% 100	03:07
4	Irvin Jimenez Sanchez April 12, 2024	% 91	01:37
5	Vanessa Cruz April 12, 2024	% 91	02:30
6	RoldanUriel April 12, 2024	% 82	03:42
7	Daniel Velasco López April 12, 2024	% 82	07:53

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Froggy Jumps EVALUACIÓN DEL TEMA 3. GENERACIÓN DE VARIABLES ALEATORIAS. 4BS.Online version Evaluar los conceptos abordados, y relacionados con la generación de variables aleatorias. by Alondra Salcedo Juárez 1 Así se le denomina a la función que adjudica eventos posibles a números reales, cuyos valores se miden en experimentos de tipo aleatorio: a Variable aleatoria b Variable determinística c Variable independiente 2 Es una función que le da a cada uno de los sucesos que se definen sobre una variable aleatoria, un valor que denota qué tan probable es que tenga lugar el suceso que representa: a Distribución de probabilidad b Distribución continua c Distribución paramétrica 3 Es una variable cuyos valores posibles constituyen o un conjunto finito o un conjunto infinito enumerable: a Variable aleatoria discreta b Variable aleatoria continua c Variable dependiente. 4 Es una variable cuyo conjunto de valores posibles, consiste en todos los números en un solo intervalo en la recta real (por ejemplo, de 0 a +∞) o todos los números en la unión disjunta de intervalos: a Variable aleatoria discreta b Variable aleatoria continua c Variable dependiente. 5 Es un método para la generación de números aleatorios de cualquier distribución de probabilidad continua cuando se conoce la inversa de su función de distribución: a Método de la transformada inversa b Método de convolución c Método de composición 6 Este método consiste en la suma de dos o más variables aleatorias para obtener una variable aleatoria con la distribución de probabilidad deseada: a Método de la transformada inversa b Método de convolución c Método de composición 7 Este método permite generar variables aleatorias X cuando estas provienen de una función de densidad f(x), que puede expresarse como la combinación convexa de m distribuciones de probabilidad fi(x): a Método de la transformada inversa b Método de convolución c Método de composición 8 Estas pruebas son las que, a pesar de basarse en determinadas suposiciones, no parten de la base de que los datos analizados adoptan una distribución normal: a Pruebas no paramétricas b Pruebas paramétricas c Pruebas estocásticas 9 Estas pruebas se basan en que se supone una forma determinada de la distribución de valores, generalmente la distribución normal, en la población de la que se obtiene la muestra experimental: a Pruebas no paramétricas b Pruebas paramétricas c Pruebas estocásticas 10 Esta prueba paramétrica compara la varianza entre los grupos con la varianza dentro de los grupos: a ANOVA b ANCOVA c Análisis de regresión 11 Es un método estadístico que permite examinar la relación entre dos o más variables e identificar cuáles son las que tienen mayor impacto en un tema de interés a Análisis de regresión b Prueba ANOVA c Prueba ANCOVA

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by Alondra Salcedo Juárez

Así se le denomina a la función que adjudica eventos posibles a números reales, cuyos valores se miden en experimentos de tipo aleatorio:

Es una función que le da a cada uno de los sucesos que se definen sobre una variable aleatoria, un valor que denota qué tan probable es que tenga lugar el suceso que representa:

Es una variable cuyos valores posibles constituyen o un conjunto finito o un conjunto infinito enumerable:

Es una variable cuyo conjunto de valores posibles, consiste en todos los números en un solo intervalo en la recta real (por ejemplo, de 0 a +∞) o todos los números en la unión disjunta de intervalos:

Es un método para la generación de números aleatorios de cualquier distribución de probabilidad continua cuando se conoce la inversa de su función de distribución:

Este método consiste en la suma de dos o más variables aleatorias para obtener una variable aleatoria con la distribución de probabilidad deseada:

Este método permite generar variables aleatorias X cuando estas provienen de una función de densidad f(x), que puede expresarse como la combinación convexa de m distribuciones de probabilidad fi(x):

Estas pruebas son las que, a pesar de basarse en determinadas suposiciones, no parten de la base de que los datos analizados adoptan una distribución normal:

Estas pruebas se basan en que se supone una forma determinada de la distribución de valores, generalmente la distribución normal, en la población de la que se obtiene la muestra experimental:

Esta prueba paramétrica compara la varianza entre los grupos con la varianza dentro de los grupos:

Es un método estadístico que permite examinar la relación entre dos o más variables e identificar cuáles son las que tienen mayor impacto en un tema de interés