Dianostico Est Admontiva II

¿Qué es hacer una estimación puntual?

• Una estimación  puntual es extraer un solo parametro de una muestra para atribuir un valor al parámetro desconocido de una población.

•  Una estimación  puntual es extraer varios estadisticos de una muestra para atribuirles un valor a los parámetros conocidos de una población.

• Una estimación  puntual es extraer un solo parámetro de una muestra para atribuir un valor al estadístico desconocido de una población.

•  Una estimación  puntual es extraer un solo estadístico de una muestra para atribuir un valor al parámetro desconocido de una población.

1.    ¿En qué consiste hacer una estimación por intervalo?

• La estimación por Intervalos consiste en obtener varios valores entre los cuales no se encuentra el parámetro con un cierto nivel de confianza.

• La estimación por Intervalos consiste en obtener unos límites entre los cuales se encuentre el parámetro con un cierto nivel de confianza

• La estimación por Intervalos consiste en obtener unos límites entre los cuales se encuentre el parámetro con un cierto nivel de desconfianza.

• La estimación por Intervalos consiste en obtener unos límites entre los cuales se encuentre el estadístico con un cierto nivel de confianza.

1.    ¿Por qué no es suficiente hacer una estimación puntual y por qué se recurre a la estimación por intervalo?

• El estimado puntual, proporciona información sobre la precisión y confiabilidad de la estimación por lo que se recurre a la estimación por intervalo para corroborar dicha estimación.

• Un estimado puntual, proporciona información sobre la exactitud de la estimación por lo que no se recurre a la estimación por intervalo

• Un estimador por intervalo, no proporciona información alguna sobre la precisión y confiabilidad de la estimación por lo que se recurre a la estimación puntual.

• Un estimado puntual, por ser un sólo número, no proporciona por sí mismo información alguna sobre la precisión y confiabilidad de la estimación por lo que se recurre a la estimación por intervalo.

1.    Explique el papel que desempeñan las distribuciones de probabilidad en la inferencia estadística

• Las distribuciones de probabilidad son fundamentales en inferencia estadística ya que describen cómo se distribuyen los datos y permiten calcular la probabilidad de observar ciertos resultados. Estas distribuciones son utilizadas para realizar estimaciones, pruebas de hipótesis y tomar decisiones basadas en datos.
• Las distribuciones de probabilidad no tienen relevancia en inferencia estadística
• Las distribuciones de probabilidad son irrelevantes para la toma de decisiones basadas en datos
• Las distribuciones de probabilidad solo se utilizan en cálculos matemáticos simples

1.    ¿Qué es un estadístico de prueba y cuál es su relación con los intervalos de aceptación y rechazo?

• Un estadístico de prueba es un valor calculado a partir de los datos de una muestra que se utiliza para tomar decisiones sobre una hipótesis estadística. Su relación con los intervalos de aceptación y rechazo radica en que se compara con valores críticos para determinar si se rechaza o no la hipótesis nula.
• Los intervalos de aceptación y rechazo no tienen ninguna relación con el estadístico de prueba
• La relación con los intervalos de aceptación y rechazo se basa en compararlo con valores aleatorios
• Un estadístico de prueba es un valor fijo que no se calcula a partir de los datos de una muestra

1.    ¿Qué son los errores tipo I y tipo II en pruebas de Hipótesis?

• Los errores tipo I y tipo II en pruebas de hipótesis se refieren a la probabilidad de cometer un error al rechazar una hipótesis nula verdadera (error tipo I) o al no rechazar una hipótesis nula falsa (error tipo II).
• Los errores tipo I y tipo II se relacionan con la precisión de las pruebas de hipótesis.
• Los errores tipo I y tipo II son irrelevantes en pruebas de hipótesis.
• Los errores tipo I y tipo II se refieren a la probabilidad de aceptar una hipótesis nula verdadera (error tipo I) o rechazar una hipótesis nula falsa (error tipo II).

Es una afirmación sobre los valores de los parámetros de una población o proceso, que puede probarse a partir de la información de una muestra

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Son parámetros que definen la distribución T, Ji cuadrada y F, y se determinan a partir de los tamaños muéstrales involucrados

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Estadístico de prueba utilizado en una prueba para la Varianza

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Son afirmaciones estadísticas acerca de una población o proceso basadas en la información contenida en la muestra

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