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Identificar saberes previos necesarios para interpretar distribuciones muestrales, particularmente: media poblacional y muestral, variabilidad, probabilidad básica, normalidad y azar.

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Gilberto Santos
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Distribuciones Muestrales
 

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Identificar saberes previos necesarios para interpretar distribuciones muestrales, particularmente: media poblacional y muestral, variabilidad, probabilidad básica, normalidad y azar.

by Gilberto Santos
1

La media obtenida de 80 facturas seleccionadas para auditoría es un parámetro poblacional.

2

En un proceso contable, si los errores de registro presentan gran dispersión, la desviación estándar será pequeña.

3

Si todos los montos de una muestra de costos son iguales, la varianza es mayor que cero.

4

Si se incrementa el número de observaciones en una muestra de activos, la variabilidad de la media muestral tiende a disminuir.

5

En una revisión de inventarios, si se toman muchas muestras diferentes del mismo tamaño, es esperable que las medias obtenidas sean exactamente iguales entre sí.

6

Si en una empresa el monto promedio de errores en facturación es de $500, esto significa que necesariamente todas las facturas tienen un error de $500.

7

En una revisión de facturas, si la selección se hace al azar, cada factura tiene la misma probabilidad de ser elegida.

8

La probabilidad de cualquier evento siempre debe ser mayor que 1.

9

La curva normal es simétrica respecto a su media.

10

La media calculada a partir de todas las cuentas por cobrar de una empresa es un parámetro.

11

La desviación estándar mide qué tan dispersos están los datos respecto a la media.

12

La media muestral puede variar de una muestra a otra aunque provengan de la misma población.

 
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