¿Cuál de los siguientes factores afecta la varianza de un estimador?

La precisión del instrumento de medición.

La escala de medición de la variable.

Para una distribución normal con varianza desconocida, al construir un intervalo de confianza para la media, utilizamos:

Distribución normal estándar.

Un estimador es de mínima varianza si:

Su varianza es menor o igual a la varianza de cualquier otro estimador.

Su varianza es mayor a la varianza de cualquier otro estimador.

Su varianza es mayor o igual a la varianza de cualquier otro estimador.

Si decimos que un estimador es eficiente, identifica la afirmación falsa:

El estimador más eficiente se elige entre todos los insesgados.

La eficiencia está relacionada con la precisión.

El estimador más eficiente es aquel que siendo insesgado presenta la menor varianza.

¿Qué aspecto aborda la inferencia estadística?

La descripción de datos individuales.

El cálculo exacto del parámetro poblacional.

La recolección de datos sin análisis.

En una muestra aleatoria, ¿qué afirmación es incorrecta?

Todos los individuos no tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

Puede no representar fielmente a la población.

Se elige sin un criterio preestablecido.

Es un subconjunto de la población.

Un estimador insesgado tiene un valor esperado que:

Coincide con el parámetro desconocido.

Es mayor que el parámetro desconocido.

Es menor que el parámetro desconocido.

No coincide con el parámetro desconocido.

¿Qué significa utilizar un intervalo de confianza del 95%?

El 95% de las muestras incluirán el verdadero parámetro poblacional.

La varianza de la población es del 95%.

El 95% de los datos de la muestra están dentro del intervalo.

Hay un 95% de probabilidad de que el parámetro esté en la muestra.

Para obtener un intervalo de confianza para la media en una distribución normal y varianza desconocida, no necesitamos conocer:

La media aritmética de la muestra.

Indica la opción verdadera con respecto a los intervalos de confianza:

La precisión del intervalo es inversamente proporcional al nivel de significatividad.

La precisión del intervalo es directamente proporcional al nivel de significatividad.

Cuanto mayor es la amplitud del intervalo, mayor es su capacidad informativa.

El nivel de significatividad no está relacionado con la amplitud del intervalo.

El sesgo de un estimador mide:

La diferencia sistemática entre el valor esperado del estimador y el parámetro poblacional.

La dispersión de los valores muestrales.

Si dos estimadores son insesgados, pero uno tiene menor varianza que el otro, se prefiere el estimador con menor varianza porque:

No depende del tamaño muestral.

Para aumentar la precisión de un intervalo de confianza, se puede:

Aumentar el nivel de confianza.

Elegir un estimador con mayor varianza.

Un estimador insesgado y eficiente es aquel que:

Presenta la menor varianza entre todos los estimadores insesgados.

Es el único posible para una población dada.

No se puede calcular en muestras pequeñas.

¿Cómo define Novales (2000) la econometría?

Como la ciencia que estudia estructuras para analizar variables económicas usando otras variables económicas como causas.

Como el estudio de modelos matemáticos aplicados a cualquier tipo de variable.

Como una disciplina enfocada exclusivamente en la predicción de valores futuros de variables económicas.

Como el análisis de políticas económicas sin necesidad de modelos estadísticos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la inferencia estadística?

Permite sacar conclusiones sobre una población a partir del análisis de una muestra.

Es el proceso mediante el cual se analizan solo datos poblacionales sin utilizar muestras.

Solo se utiliza para calcular intervalos de confianza, sin contrastar hipótesis.

Se basa únicamente en técnicas bayesianas para estimar parámetros desconocidos.

¿Cuándo se dice que un estimador θ^ es insesgado?

Cuando su esperanza matemática coincide con el verdadero valor del parámetro.

Cuando su esperanza matemática es mayor que el verdadero valor del parámetro.

Cuando su varianza es igual a cero.

Cuando el sesgo del estimador es distinto de cero.

¿Qué significa el principio de "ceteris paribus" en el análisis económico?

Que se analizan los efectos de una variable manteniendo las demás constantes.

Que todas las variables pueden cambiar simultáneamente.

Que las relaciones económicas son siempre lineales.

Que no es posible hacer predicciones en economía.

¿Por qué se utiliza el supuesto "ceteris paribus" en econometría?

Para simplificar el análisis de las relaciones entre variables económicas.

Porque las variables económicas nunca cambian en el tiempo.

Para demostrar que todos los factores influyen por igual en un modelo econométrico.

Porque los modelos econométricos no pueden incluir múltiples variables.

Econometria Tema 1

Authored by Maria Iglesias

Financial Education

University

Used 3+ times

AI Actions

Add similar questions

Adjust reading levels

Convert to real-world scenario

Translate activity

More...

Content View
Student View

30 questions

Show all answers

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre un estimador insesgado es correcta?

Su valor esperado es distinto del parámetro poblacional.

Su varianza es siempre mínima.

Su valor esperado coincide con el parámetro poblacional.

No tiene varianza.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Si un estimador es consistente, significa que:

Su varianza se mantiene constante al aumentar el tamaño muestral.

Su valor estimado se acerca al verdadero parámetro conforme aumenta el tamaño de la muestra.

Su sesgo aumenta con el tamaño muestral.

Se obtiene con cualquier tipo de muestreo.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Un intervalo de confianza del 99% indica que:

Hay un 99% de probabilidad de que la media muestral sea igual a la media poblacional.

En el 99% de los casos, el verdadero parámetro poblacional estará dentro del intervalo calculado.

Si repetimos el experimento muchas veces, el 99% de los intervalos incluirán el verdadero parámetro.

La varianza de la población es menor que en un intervalo de confianza del 95%.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Si un estimador tiene menor varianza que otro, pero ambos son insesgados, entonces:

Se debe elegir el estimador con mayor varianza.

Ambos estimadores son igualmente eficientes.

La eficiencia no depende de la varianza.

El estimador con menor varianza es más eficiente.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué implica que un muestreo sea aleatorio?

La varianza de la muestra es nula.

La muestra siempre representa exactamente a la población.

No es necesario conocer el tamaño de la población.

Todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Si aumentamos el tamaño de la muestra, el intervalo de confianza:

Se vuelve más amplio.

Se mantiene igual.

Se reduce, aumentando la precisión de la estimación.

No depende del tamaño de la muestra.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

El error estándar de la media mide:

La variabilidad de la media muestral en distintas muestras.

El sesgo del estimador.

La diferencia entre la media muestral y la media poblacional.

La amplitud del intervalo de confianza.

Access all questions and much more by creating a free account

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Continue with Google

Continue with Email

Continue with Microsoft

or continue with

Facebook

Apple

Others

By signing up, you agree to our Terms of Service & Privacy Policy

Already have an account?

Similar Resources on Wayground

25 questions

Decisiones financieras a corto plazo

Quiz

•

University

25 questions

Primera evaluación trimestre 4b

Quiz

•

University

25 questions

Quiz sobre Juros e Descontos

Quiz

•

12th Grade - University

26 questions

REC. AV2 - ED. FINANCEIRA 2B - 3º TRIM

Quiz

•

2nd Grade - University

29 questions

Quiz sobre Dirección y Planificación Estratégica

Quiz

•

University

31 questions

Meerkeuzetoets Arbeid

Quiz

•

5th Grade - University

30 questions

Evaluación del Flujo de Caja e Inversión

Quiz

•

University

25 questions

Moliya yakuniy 2

Quiz

•

University

Popular Resources on Wayground

10 questions

Safety Day 2026 – Student Review

Quiz

•

9th Grade

21 questions

Continents and Oceans

Quiz

•

6th Grade

20 questions

Parts of Speech

Quiz

•

5th Grade

16 questions

Subject & Predicate

Quiz

•

5th Grade

25 questions

Multiplication Facts

Quiz

•

5th Grade

12 questions

Map Skills

Quiz

•

3rd Grade

22 questions

Continents and Oceans

Quiz

•

5th Grade

15 questions

Rounding Decimals

Quiz

•

5th Grade

Discover more resources for Financial Education

20 questions

Disney Trivia

Quiz

•

University

10 questions

Spanish Greetings and Goodbyes!

Presentation

•

6th Grade - University

20 questions

Physical or Chemical Change/Phases

Quiz

•

8th Grade - University

39 questions

Unit 7 Key Terms

Quiz

•

11th Grade - University

25 questions

SER and Subject Pronouns

Quiz

•

8th Grade - University

38 questions

Unit 6 Key Terms

Quiz

•

11th Grade - University

19 questions

Key Concepts in Buddhism

Quiz

•

University

0 questions

Cell Domain Basic Review (Biology)

Quiz

•

University

Econometria Tema 1

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre un estimador insesgado es correcta?

Si un estimador es consistente, significa que:

Un intervalo de confianza del 99% indica que:

Si un estimador tiene menor varianza que otro, pero ambos son insesgados, entonces:

¿Qué implica que un muestreo sea aleatorio?

Si aumentamos el tamaño de la muestra, el intervalo de confianza:

El error estándar de la media mide:

Si el nivel de confianza aumenta, el intervalo de confianza:

¿Cuál de los siguientes factores afecta la varianza de un estimador?

Para una distribución normal con varianza desconocida, al construir un intervalo de confianza para la media, utilizamos:

Access all questions and much more by creating a free account

Similar Resources on Wayground

Popular Resources on Wayground

Discover more resources for Financial Education