Estadistica Industrial

¿Qué es una variable estadística?

• Una variable estadística es un número fijo que no cambia. Una medida estadística que siempre tiene el mismo valor en todas las observaciones

• Una variable estadística es un tipo de gráfico tambien una condición que no afecta los resultados de un experimento

• Una variable estadística es una fórmula matemática y una característica constante que no se puede medir.

• Una variable estadística es una característica o atributo que puede tomar diferentes valores en una población o muestra. al igual que requieren poderse medir u observar para poder registrar la información.

Ideal para representar proporciones y porcentajes Y  Aprende a visualizar datos categóricos de manera efectiva.

• Gráfico de Torta Y Gráfico de Barra

• Histogramas Y Boxplot

• Gráficos de Dispersión Y Gráficos de Líneas

• Gráfico de Violin Y Mapa de Calor

¿ Cómo debo saber qué tipo de análisis estadístico establecer ( descriptiva e inferencial)?

• Escoger el análisis de series temporales para cualquier conjunto de datos que involucre mediciones a lo largo del tiempo

• No es necesario considerar la pregunta de investigación, solo los datos con los que se va a realizar el análsis

• Debe identificar el tipo de interés sobre el estudio, el número de mediciones que se pose y que tipo de variable se va a manejar

• Utilizar únicamente pruebas no paramétricas, independientemente del tamaño de la muestra

¿Cuál es la diferencia entre la frecuencia absoluta y frecuencia relativa?

• La frecuencia absoluta cuenta el número de veces que ocurre un valor en un conjunto de datos, pero la frecuencia relativa no
• La frecuencia absoluta y frecuencia relativa son lo mismo
• la frecuencia absoluta cuenta el número de veces que ocurre un valor en un conjunto de datos, la frecuencia relativa es el porcentaje de casos que pertenecen a esa categoría en relación con el total

• La frecuencia absoluta es el cociente entre la frecuencia relativa y el tamaño total del conjunto de datos

¿Cuáles son las pruebas que se podrían aplicar en un análisis de correlación?

• La prueba t de Student Y la prueba de Kolmogorov

• La prueba de Pearson Y la prueba de Spearman

• La prueba de Chi-cuadrado Y la prueba de Shapiro

• La prueba ANOVA

¿Cuál es la diferencia entre una Hipótesis Nula y una Hipótesis Alterna?

• La Hipótesis Nula y la Hipótesis Alterna son dos términos diferentes para describir si existe una relación

• La Hipótesis Nula y la Hipótesis Alterna son lo mismo.
• La Hipótesis Nula afirma que hay un efecto o relación, mientras que la Hipótesis Alterna afirma que no hay efecto o relación.
• La Hipótesis Nula es una afirmación de que no hay una relación, mientras que la Hipótesis Alterna es la afirmación de que sí hay una relación.

¿Cuándo se utiliza el término directamente proporcional e inversamente proporcional?

• El término inversamente proporcional se utiliza cuando dos cantidades aumentan o disminuyen juntas
• El término directamente proporcional se utiliza cuando dos cantidades aumentan y disminuyen de manera independiente
• El término directamente proporcional se utiliza cuando dos cantidades aumentan o disminuyen juntas, mientras que el término inversamente proporcional se utiliza cuando una cantidad aumenta y la otra disminuye en proporción.

• El término directamente proporcional se utiliza cuando una cantidad aumenta y la otra disminuye en proporción

¿Para qué sirve la Homocedasticidad en un análisis diferencial?

• La Homocedasticidad en un análisis diferencial sirve para aumentar la varianza de los errores a lo largo de las observaciones.
• La Homocedasticidad en un análisis diferencial sirve para verificar si la varianza de los errores es igual a lo largo de las observaciones.

• La Homocedasticidad en un análisis diferencial sirve para verificar si la media de los errores es constante a lo largo de las observaciones.
• La Homocedasticidad en un análisis diferencial sirve para reducir la varianza de los errores a lo largo de las observaciones.

¿Cuál es el porcentaje que se debe tener para que allá asociación?

• Menos de 0,05 si hay asociación, Mas de 0,05 no hay asociación

• Menos de 0,005 si hay asociación, Mas de 0,005 no hay asociación

• Menos de 0,5 si hay asociación, Mas de 0,5 no hay asociación

• Menos de 0,0005 si hay asociación, Mas de 0,0005 no hay asociación

Se ha implementado una prueba de ANOVA para comparar 4 diferentes estrategias de innovación de venta en un negocio. Se tiene que p-valor es 0.0007 y una hipótesis nula de que todas las estrategias son iguales ¿Cuál es la conclusión del análisis y que se debería hacer a continuación?

• El p-valor es demasiado alto para sacar conclusiones. Se debe realizar una nueva prueba con un tamaño de muestra más pequeño.
• El p-valor es demasiado bajo para sacar conclusiones. Se debe realizar una nueva prueba con un tamaño de muestra más grande.
• Se rechaza la hipótesis nula de que todas las estrategias son iguales. Se deben realizar la prueba post hoc para identificar las diferencias específicas entre las estrategias.

• Se acepta la hipótesis nula de que todas las estrategias son iguales. No es necesario realizar más pruebas.