Font size
WorksheetsPRE-CV U3 EC1 Teoría
Total questions: 20
Worksheet time: 3600secs
Lista de todos los resultados de un experimento y la probabilidad asociada a cada uno de ellos:
Distribución.
Propiedad distributiva.
Resultados.
Distribución de Probabilidad.
Características de una distribución de probabilidad:
La propiedad de un resultado en particular se encuentra entre 0 y 1.
Los resultados son eventos mutuamente excluyentes.
La suma de las probabilidades es 1.
Ninguna de las anteriores.
Proceso que induce a que ocurra una y sólo una de varias posibles observaciones:
Evento.
Resultado aleatorio.
Experimento.
Resultado.
Resultado particular de un experimento:
Resultado.
Experimento.
Probabilista clásica.
Evento.
Cantidad que resulta de un experimento que, por azar, puede optar diferentes valores:
Variable no aleatoria.
Variable aleatoria discontinua.
Variable aleatoria indiscreta.
Variable Aleatoria.
Ejemplo de variables aleatorias:
Lanzar un dado y caigan dos datos.
Ver el cielo y no esté.
Lanza dos monedas y que caigan 3.
El número de alumnos ausentes en una clase.
Variable aleatoria que adopta sólo valores claramente separados:
Variable aleatoria continua.
Variable aleatoria discontinua.
Variable aleatoria indiscreta.
Variable Aleatoria discreta.
Es una variable aleatoria que puede suponer infinidad de valores con ciertas limitaciones:
Variable aleatoria continua.
Variable aleatoria discontinua.
Variable aleatoria indiscreta.
Variable Aleatoria discreta.
Ejemplo de variable aleatoria continua:
El sexo de un grupo de personas.
El nombre de una mascota.
El número de gatitos en un patio.
El tiempo para realizar una pintura.
Constituye un valor típico para representar la posición central de una distribución de probabilidad:
Media.
Percentil.
Variable discreta.
Variable continua.
Es una variable aleatoria con distribución de probabilidad discreta:
La duración de cada canción en el último álbum de un cantante.
La variable discreta del peso de cada estudiante de una clase.
La temperatura ambiente en el momento en que realiza este examen.
El número de canciones en el álbum de un cantante.
Es una variable aleatoria con distribución de probabilidad discreta
La duración de cada canción en el último álbum de un cantante.
El peso de cada estudiante de una clase.
La variable discreta de la temperatura ambiente en el momento en que realiza este examen.
El número de estudiantes que obtiene A en una clase.
Es una variable aleatoria con distribución de probabilidad discreta:
La variable discreta de la duración de cada canción en el último álbum de un cantante.
El peso de cada estudiante de una clase.
La temperatura ambiente en el momento en que realiza este examen.
El número de empleados de producción que se ausentaron en un turno de trabajo.
Es una variable aleatoria con distribución de probabilidad discreta:
La duración de cada canción en el último álbum de un cantante.
El peso de cada estudiante de una clase.
El dinero que gana un jugador en una liga mayor de béisbol
La variable discreta que representa el número de comerciales de 30 segundos que pasan en la TV en un intervalo de 8-11 de la mañana.
Es una variable aleatoria con distribución continua:
El número de estudiantes que obtiene A en una clase.
El número de caras que se presentan en tres lanzamientos de una moneda.
El número de empleados de producción que se ausentaron en un turno de trabajo.
La duración de cada canción en el último álbum de un cantante.
Es una variable aleatoria con distribución continua:
El número de estudiantes que obtiene A en una clase.
El número de caras que se presentan en tres lanzamientos de una moneda.
La variable discreta que representa el número de comerciales de 30 segundos que pasan en la TV en un intervalo de 8-11 de la mañana.
El peso de cada estudiante de una clase.
Es una variable aleatoria con distribución continua:
El número de estudiantes que obtiene A en una clase.
El número de caras que se presentan en tres lanzamientos de una moneda.
El número de empleados de producción que se ausentaron en un turno de trabajo.
La temperatura ambiente en el momento en que realiza este examen.
Es una variable aleatoria con distribución continua:
La variable discreta que representa el número de comerciales de 30 segundos que pasan en la TV en un intervalo de 8-11 de la mañana.
El número de caras que se presentan en tres lanzamientos de una moneda.
El número de empleados de producción que se ausentaron en un turno de trabajo.
El dinero que gana un jugador en una liga mayor de béisbol.
Es un ejemplo de variables en experimentos que dan como resultado eventos con resultados mutuamente excluyentes:
Al seleccionar el sexo.
El resultado al lanzar una moneda con las mismas caras de cada lado.
El resultado al lanzar una datos con las mismos números en de cada lado.
Seleccionar una bola blanca en un conjunto de bolas negras.
La afirmación: “la distribución binomial es lo mismo que una distribución de Bernoulli” ¿Es verdadera?:
No, Una distribución de Bernoulli puede ser una binomial si cumple las características binomiales.
No, Una distribución binomial es también una distribución de Bernoulli.
No, y Necesito leer más.
Si, Es lo mismo.
