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DISTRIBUCIONES MUESTRALES

Total questions: 19

Worksheet time: 10mins

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1.

¿Qué tipos de estadística existen?

a)

Descriptiva e inferencial

b)

Descriptiva y transaccional

c)

Descriptiva y normal

2.

La selección de una muestra representativa y probabilística no permite hacer inferencias a partir de la información que se posee.

a)

VERDADERO

b)

FALSO

3.

Una variable es:

a)

una característica no observable

b)

una característica observable

c)

una característica dependiente

d)

una característica cerrada

4.

Las muestras probabilísticas:


Es aquella que se rige por cualquier sistema que garantice el azar o la aleatoriedad.

a)

VERDADERO

b)

FALSO

5.

¿Qué son los parámetros?

a)

Los valores o medidas que caracterizan a una muestra

b)

los valores o medidas que caracterizan a una población

c)

los valores o medidas que caracterizan a una proporción

6.

¿Qué son los estadísticos?

a)

es un valor que se obtiene a partir de los valores poblacionales.

b)

es un valor que se obtiene a partir de los valores proporcionales.

c)

es un valor que se obtiene a partir de los valores muestrales.

7.

Una población está formada por los elementos {2,4,5,6}.

Escribe todas las muestras posibles de tamaño 2.

¿Cuántas muestras obtienes?

a)

6

b)

10

c)

14

d)

16

8.

La distribución muestral es una función de:

a)

Una variable

b)

Un estadistico

c)

Un paràmetro

d)

Una población

9.

De acuerdo con la imagen ¿Cuáles son los valores que permiten hacer inferencias estadísticas sobre una población?

a)

Parámetros μ , σ\mu\ ,\ \sigma

b)

Estadísticos x, s\overline{x},\ s

c)

Población producida

10.

Es una parte de una población, seleccionada adecuadamente, que conserva los aspectos clave de la población.

a)

Muestra representativa

b)

Población

c)

Parámetro

11.

Hacer afirmaciones válidas acerca de la población o proceso con base en la información contenida en una muestra.

Es objetivo de ........

a)

Estadística Descriptiva

b)

Estadística Inferencial

c)

Distribución de probabilidad

12.

Es una muestra aleatoria de tamaño n tomada de una población con

a)

Media μ y varianza μ2

b)

Media μ y varianza σ1/2

c)

Media σ y varianza μ

d)

Media μ y varianza σ2

13.

El TCL considera una muestra como grande cuando el tamaño de la misma es superior a:

a)

n>28

b)

n>31

c)

n>30

d)

n<30

14.

El TCL considera una muestra como grande cuando el tamaño de la misma es superior a:

a)

n>28

b)

n>31

c)

n>30

d)

n<30

15.

La varianza de la distribución de las medias muestrales será:

a)

 σ2n\frac{\sigma^2}{n}  

b)

 σn\frac{\sigma}{n}  

c)

 nσ\frac{n}{\sigma}  

d)

 σn2\frac{\sigma}{n^2}  

16.

El TCL asegura , de manera esquemática, que, cuando sumamos un número grande de variables, la variable resultante sigue una distribución normal

a)

Verdadero

b)

Falso

17.

¿Cuáles son las siglas del Teorema del Limite central?

a)

TLC

b)

CLT

c)

TCL

18.

Según el teorema de limite central, se considera que una muestra grande supera un número mayor o igual a

a)

5

b)

20

c)

30

19.

¿Por qué es importante el tamaño de la muestra?

a)

Para que la investigación tenga validez estadísticamente y sea representativa del universo de estudio.

b)

Porque así se tiene un mejor punto de equilibrio

c)

Porque mientras más grande mejor