Estadística en la educación

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Preguntas de segundo parcial para guía de universidad y aprender

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Margaret Jimenez

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Froggy Jumps Estadística en la educaciónOnline version Preguntas de segundo parcial para guía de universidad y aprender by Margaret Jimenez 1 ✓La estadí stica _____le cóncierne el resumen de datós recógidós de eventós pasadós. a Descriptiva b Inferencial c Probabilistica 2 ✓La estadí stica inferencial se relacióna cón las cónclusiónes de una póblació n sóbre la base de una muestra que se tóma de ella y hay un ca lculó de la próbabilidad de que algó ócurra en el futuró. a Inferencial b Probabilistica c Descriptiva 3 La teoría de ___permite a quien toma decisiones y posee información limitada analizar los riesgos y reducir al mí nimó el riesgo que existe. Por ejempló: al lanzar al mercado un nuevo producto o aceptar un envío que quizá contenga partes defectuosas. a Probabilistica b Inferencial c Descriptiva 4 Valor entre cero y uno, que describe la posibilidad relativa (oportunidad ó casualidad)de que ocurra un evento. En general es un numeró que describe la posibilidad de que algo suceda en el futuro. a Concepto de probabilidad b Concepto de descriptivo c Ninguna de las anteriores 5 Cuáles son los enfoques de la Probabilistica? a Objetivo, objetivo b Objetivo, objetivo y subjetivo c Objetivo y subjetivo 6 Próbabilidad cla sica, parte del supuestó de que lós resultadós de un experimentó són igualmente pósibles. a Enfoque objetivoo b Enfoque objetivo c Enfoque subjetivo 8 Concepto subjetivo de probabilidad, posibilidad (probabilidad) de un evento particular que asigna un individuó a partir de cualquier información que encuentre disponible. a Objetivo b Subjetivo c Objetivo 9 Es la lista de todos los resultados de un experimentó y la probabilidad asociada a cada uno de ellos es decir, muestra los posibles resultados de un experimentó y la probabilidad de que cada uno este presente. se divide en Binominal poisson y dNormal a Concepto de distribución de probabilidad b Concepto de estadística c Concepto de Probabilistica 10 Se asocia con un experimentó de múltiples pasos que se llama experimentó___(significa “dos nombres”) y siempre habrá dos resultados: éxito y fracasó. a ninguna de las anteriores b distribución de poisson c Distribución binominal 11 Describe el numeró de veces que se presenta un evento durante un intervaló específicó. El intervalo puede ser de tiempo, distancia, área ó volumen. Variable aleatoria continua: Son el resultado de algún tipo de medición a Ninguna de las anteriores b Distribución de poisson c distribución binomial 12 Se basa en su media y su desviación estándar, ademas de permitirnos crear modelos de muchas variables y fenómenos, naturales y sociales . a Distribución normal b Distribución estándar c Distribución binomial 13 Las distribuciones como Binomial ó Poisson sirven para proporcionar tablas de probabilidad de distribuciones discretas; pero con ellas es imposible elaborar tablas de una infinidad de distribuciones nórmales. a Diferencia de binominal y poisson con normal b Diferencia de normal con poisson y binominal c Diferencia de binominal con poisson y normal 14 •La distribución___se utiliza para determinar las probabilidades de todas las distribuciones de probabilidad—-, la distribución de probabilidad ___estándar es única pues tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1. a Diferencia de poisson y normal b Diferencia de distribución normal com poisson y binominal c Diferencia de normal con binominal 15 Distancia con signó entre un valor seleccionado y la media dividida entre la desviación estándar a Valor z b Calificación estándar con muestra c Curva normal estándar 16 Se basa en su media y su desviación estándar,ademas de permitirnos crear modelos de muchas variables y fenómenos naturales, sociales y psicológicos a Curva normal estándar b Distribución normal estándar c Distribución normal no estandarizada 17 se convierten los valores de la variable (x) a z en dónde la media no es 0 y la desviación estándar no es 1. a Ninguna b No estandarizada c Estandarizada 18 cuando se analizan variables la media es 0 y la desviación estándar es 1. a Estandarizada b No estandarizada c Ambas 19 Al transformar las calificaciones de una variable normalmente distribuida en calificaciones Z se expresan en realidad estas calificaciones en unidades de la curva normal estándar. a Calificaciones estandar con muestras b Estimador puntual c Distribución normal 20 Estadístico (media, varianza y proporción)que genera un valor numérico simple, que se utiliza para hacer una estimación del valor del parámetro desconocido, depende de la muestra. a Ninguno de los anteriores b Estimador puntual c Estimador por intervalo 21 Una forma operativa de saber que tan precisa es la estimación cónsiste en calcular un intervaló de cónfianza que indique un rangó dónde puede estar el parámetro con cierto nivel de seguridad y confianza . a Ninguno de los anteriores b Estimador puntual c Estimador por intervalo 22 Se enfoca a desarrollar la estimación de una muestra); los cuales se apoyan en cantidades ó datos estadísticos calculados a partir de las observaciones en una muestra de una población. a Objetivo de un parámetro b Objetivo de un intervalo de confianza c objetivo de un estadístico 23 Un parámetro es una cantidad directamente asociada a la población ,mientras que un estadístico es una cantidad directamente asóciada a la muestra a Diferencia entre parámetro y estadístico b Diferencia entre hipótesis y prueba de hipótesis c ninguna de las anteriores 24 es la afirmación relativa a un parámetro de la población sujeta a verificación a Hipótesis b Pruebas de hipótesis c Hipótesis nula 25 es el procedimiento basado en evidencia de la muestra y la teoría de la probabilidad para determinar si la hipó tesis es una afirmación razonable . a Hipótesis b Prueba de hipótesis c Hipótesis nula 26 (Hó): Es el enunciado relativo al valor de un para metro poblacional que se fórmula Con el fin de probar evidencia numérica (se debe probar). a Hipótesis alternativa b Hipótesis nula c Prueba de hipótesis 27 (H1) Es el enunciado que se acepta si los datos de la muestra ofrecen suficiente evidencia para rechazar la hipótesis Nula (que se concluirá ) a Prueba de hipótesis b Hipótesis nula c Hipótesis alternativa 28 Que son las pruebas no parametricas a pruebas de hipótesis que comprenden datos de nivel nominal u ordinal. b La prueba parametrica trabaja datós de intervaló, mie que la prueba nó trabaja cón datós nóminales c Ninguna de las anteriores 29 La prueba parametrica trabaja con datos de intervalo, mientras que la prueba nó parametrica trabaja con datos nominales y ordinales. a Diferencia entre prueba no parametrica y parametrica b Prueba parametrica c Prueba no parametrica 30 Sirven para saber si una muestra procede de una población con determinada distribución de probabilidad en dónde a cada elemento de la población se le asigna a una de las categorías (k) a Objetivo de las pruebas de contingencia b Objetivo de la escala Z c Objetivo de las pruebas de bondad 31 Sirve para comprobar la independencia de frecuencias entre dos variables aleatorias X e Y. a Objetivo de la regla Z b Objetivo de las pruebas de bondad c Objetivo de las pruebas de contingencia 32 La prueba de bondad trabaja con una variable, mientras que las pruebas de contingencia y homogeneidad trabajan con dos variables. a Variables con las que trabajan las pruebas de contingencia y bondad b Variables con las que se trabaja c Ambas

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✓La estadí stica inferencial se relacióna cón las cónclusiónes de una póblació n sóbre la base de una muestra que se tóma de ella y hay un ca lculó de la próbabilidad de que algó ócurra en el futuró.

La teoría de ___permite a quien toma decisiones y posee información limitada analizar los riesgos y reducir al mí nimó el riesgo que existe. Por ejempló: al lanzar al mercado un nuevo producto o aceptar un envío que quizá contenga partes defectuosas.

Valor entre cero y uno, que describe la posibilidad relativa (oportunidad ó casualidad)de que ocurra un evento. En general es un numeró que describe la posibilidad de que algo suceda en el futuro.

Cuáles son los enfoques de la Probabilistica?

Próbabilidad cla sica, parte del supuestó de que lós resultadós de un experimentó són igualmente pósibles.

Concepto subjetivo de probabilidad, posibilidad (probabilidad) de un evento particular que asigna un individuó a partir de cualquier información que encuentre disponible.

Es la lista de todos los resultados de un experimentó y la probabilidad asociada a cada uno de ellos es decir, muestra los posibles resultados de un experimentó y la probabilidad de que cada uno este presente. se divide en Binominal poisson y dNormal

Se asocia con un experimentó de múltiples pasos que se llama experimentó___(significa “dos nombres”) y siempre habrá dos resultados: éxito y fracasó.

Describe el numeró de veces que se presenta un evento durante un intervaló específicó. El intervalo puede ser de tiempo, distancia, área ó volumen. Variable aleatoria continua: Son el resultado de algún tipo de medición

Se basa en su media y su desviación estándar, ademas de permitirnos crear modelos de muchas variables y fenómenos, naturales y sociales .

Las distribuciones como Binomial ó Poisson sirven para proporcionar tablas de probabilidad de distribuciones discretas; pero con ellas es imposible elaborar tablas de una infinidad de distribuciones nórmales.

•La distribución___se utiliza para determinar las probabilidades de todas las distribuciones de probabilidad—-, la distribución de probabilidad ___estándar es única pues tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1.

Distancia con signó entre un valor seleccionado y la media dividida entre la desviación estándar

Se basa en su media y su desviación estándar,ademas de permitirnos crear modelos de muchas variables y fenómenos naturales, sociales y psicológicos

se convierten los valores de la variable (x) a z en dónde la media no es 0 y la desviación estándar no es 1.

cuando se analizan variables la media es 0 y la desviación estándar es 1.

Al transformar las calificaciones de una variable normalmente distribuida en calificaciones Z se expresan en realidad estas calificaciones en unidades de la curva normal estándar.

Estadístico (media, varianza y proporción)que genera un valor numérico simple, que se utiliza para hacer una estimación del valor del parámetro desconocido, depende de la muestra.

Una forma operativa de saber que tan precisa es la estimación cónsiste en calcular un intervaló de cónfianza que indique un rangó dónde puede estar el parámetro con cierto nivel de seguridad y confianza .

Se enfoca a desarrollar la estimación de una muestra); los cuales se apoyan en cantidades ó datos estadísticos calculados a partir de las observaciones en una muestra de una población.

Un parámetro es una cantidad directamente asociada a la población ,mientras que un estadístico es una cantidad directamente asóciada a la muestra

es la afirmación relativa a un parámetro de la población sujeta a verificación

es el procedimiento basado en evidencia de la muestra y la teoría de la probabilidad para determinar si la hipó tesis es una afirmación razonable .

(Hó): Es el enunciado relativo al valor de un para metro poblacional que se fórmula Con el fin de probar evidencia numérica (se debe probar).

(H1) Es el enunciado que se acepta si los datos de la muestra ofrecen suficiente evidencia para rechazar la hipótesis Nula (que se concluirá )

Que son las pruebas no parametricas

La prueba parametrica trabaja con datos de intervalo, mientras que la prueba nó parametrica trabaja con datos nominales y ordinales.

Sirven para saber si una muestra procede de una población con determinada distribución de probabilidad en dónde a cada elemento de la población se le asigna a una de las categorías (k)

Sirve para comprobar la independencia de frecuencias entre dos variables aleatorias X e Y.

La prueba de bondad trabaja con una variable, mientras que las pruebas de contingencia y homogeneidad trabajan con dos variables.

•La distribución_se utiliza para determinar las probabilidades de todas las distribuciones de probabilidad—-, la distribución de probabilidad _estándar es única pues tiene una media de 0 y una desviación estándar de 1.