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1. 
Señale la opción correcta con respecto a la imagen
A.
La probabilidad de la unión de dos sucesos es la suma de sus probabilidades restándole la probabilidad de su intersección
B.
La suma de las probabilidades de un suceso y su contrario vale 1
C.
Probabilidad del suceso imposible es cero
D.
A y B son incompatible
2. 
La suma de las probabilidades de un suceso y su contrario vale 1, por tanto la probabilidad del suceso contrario es:
A.
B.
C.
D.
Ninguna de las anteriores
3. 
Los datos originales a menudo necesitan ser transformados, codificados para facilitar el cálculo. ¿Qué consecuencias tiene en el cálculo de la Media, la Desviación Típica y el Coeficiente de Variación el hecho de que a todos los elementos de una muestra se les reste una constante?
A.
Ninguno de estos estadísticos varían
B.
La Media varía, el resto no
C.
La Media y el Coeficiente de Variación varían, la Desviación Típica no
D.
Los tres estadísticos varían
4. 
La Distribución Normal:
A.
La Media coincide con la Moda y con la Mediana
B.
Es una Distribución de probabilidad de variables continuas
C.
El máximo es la Media
D.
Todas son verdaderas
5. 
Una distribución Binomial:
A.
Es Distribución de Probabilidad de Variable Discreta
B.
Se define por N(número) y “p”(probabilidad de suceso)
C.
La desviación Típica es (npq)^1/2
D.
Todas son verdaderas
6. 
Una de las siguientes distribuciones de probabilidad corresponde a una Variable Discreta
A.
Normal
B.
Chi-Cuadrado
C.
F. de Snedecor
D.
Ninguna de las anteriores
7. 
Una distribución de datos se puede describir con:
A.
Una medida de centralización y otra de dispersión
B.
Una distribución de frecuencias absolutas
C.
Una distribución de frecuencias relativas
D.
Todas son verdaderas
8. 
Es una medida de centralización:
A.
Coeficiente de Variación
B.
Varianza
C.
Mediana
D.
Desviación Estándar
9. 
Es una medida de posición:
A.
Moda
B.
Desviación Típica
C.
Varianza
D.
Coeficiente de Variación
10. 
Es un índice de dispersión:
A.
Media Aritmética
B.
Mediana
C.
Moda
D.
Desviación Estándar
11. 
¿Cuál de los siguientes es un estadístico descriptivo de posición?
A.
Media Ponderada
B.
Varianza
C.
Covarianza
D.
Ninguna de las anteriores
12. 
La mediana es una medida de tendencia central que se usa cuando:
A.
Los datos son impares
B.
La muestra es simétrica
C.
La muestra es asimétrica
D.
La muestra es heterogénea
13. 
La Varianza Muestral es:
A.
El cuadrado de la Desviación Típica
B.
Un estadístico de dispersión
C.
La raíz cuadrada de la Desviación Típica
D.
Las dos primeras opciones son correctas
14. 
Los parámetros Media y Desviación Típica, respectivamente, de una Binomial se calculan:
A.
np, npq
B.
n/p, npq
C.
np, √npq
D.
n/p, pq
15. 
Señale la respuesta correcta:
A.
La varianza es la media aritmética de las desviaciones de los valores de la variable respecto a su media aritmética
B.
La varianza de una variable está expresada en las mismas unidades de medida que dicha variable
C.
La varianza es la media de las desviaciones con respecto de la media al cuadrado
D.
La varianza siempre será mayor que cero
16. 
Señale la respuesta correcta:
A.
La covarianza es el momento respecto al origen de orden (1,1)
B.
La covarianza es el momento respecto al origen de orden (0,1)
C.
La covarianza se calcula como Sxy = a11 – a10 · a01
D.
La covarianza siempre tomará un valor no negativo
17. 
Señale la respuesta correcta
A.
La tasa de variación media anual acumulativa recoge la variación que por término medio ha sufrido el periodo analizado
B.
Un índice de cantidades de Fisher es la media geométrica de los correspondientes índices de cantidades de Laspeyres y Paasche
C.
El índice de Paasche es un índice complejo no ponderado
D.
El índice de Fisher incumple la propiedad de inversión
18. 
Señale la respuesta correcta:
A.
Un suceso compuesto es cada uno de los elementos del espacio muestral
B.
La unión de dos sucesos se define como el suceso formado por los elementos comunes
C.
Diferencia entre dos sucesos dado por (S1-S2) es el suceso formado por el cociente entre ellos (S1/S2)
D.
El complementario de la unión de dos sucesos es la intersección de los sucesos complementarios
19. 
Señale la respuesta correcta:
A.
La esperanza matemática de una constante es nula
B.
La esperanza matemática siempre existe
C.
La esperanza matemática de una suma de variables aleatorias es la suma de las esperanzas de esas variables aleatorias
D.
La esperanza matemática del producto de variables aleatorias siempre es la suma de las esperanzas de esas variables aleatorias
20. 
En cuanto a las distribuciones de probabilidad continuas sabemos que:
A.
La varianza de una Binomial (n,p) es np
B.
La varianza de una Poisson es el cuadrado de su media
C.
La Binomial cumple la propiedad reproductiva
D.
La Normal cumple la propiedad aditiva
21. 
Señale la respuesta correcta:
A.
Un coeficiente de determinación próximo a cero indica que la bondad del ajuste del modelo correspondiente es alta
B.
En la regresión lineal simple el coeficiente de determinación tendrá el mismo signo que la covarianza
C.
En la regresión lineal simple el coeficiente de determinación es la raíz cuadrada del coeficiente de correlación de Pearson
D.
En regresión lineal, la varianza de la variable dependiente puede descomponerse en la suma de la varianza de la regresión y la varianza residual
22. 
La distribución de Poisson como límite de la distribución Binomial, señale la respuesta correcta:
A.
Cuando n → ∞
B.
Cuando P≤0'1
C.
Cuando P≤0'1 y λ=n·p<5
D.
Ninguna de las anteriores
23. 
Una variable estadística X tiene de media 10, varianza 9 y moda 8. Si se define la variable Y=2X-1, elegir la afirmación correcta sobre Y
A.
Media 19, Moda 15 y varianza 37
B.
Media 19, Moda 15 y varianza 35
C.
Media 20, Moda 16 y varianza 36
D.
Ninguna de las anteriores
24. 
La suma de "n" variables aleatorias independientes N(0,1) al cuadrado es:
A.
t-Student
B.
Fisher
C.
Chi-cuadrado
D.
Ninguna de las anteriores
25. 
Dada una variable aleatoria B(1,p), señale la respuesta correcta:
A.
E(x)=n·p ;V(x)=n·p·(1-p)
B.
Es un fenómeno tricotómico
C.
E(x)=p ;V(x)=p·(1-p)
D.
La esperanza es igual a cero