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Distribuciones de Probabilidad

Total questions: 27

Worksheet time: 14mins

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1.

Variables Aleatorias Discretas..., ¿qué son?

a)

Son funciones que devuelven la probabilidad de que una variable

aleatoria discreta sea exactamente igual a algún valor.

b)

Las VAD son variables con valores infinitos los cueles se pueden obtener sus probabilidades

c)

las VAD se puede contar y son variables cuyo

intervalo de valores es finito o contablemente infinito

d)

Son todas aquellas variables que nos arrojan un resultado probabilistico

2.

Cuando se trabaja con VA, entre que valores podemos encontrar nuestro resultado de probabilidad?

a)

depende la la función

b)

entre cero y uno

c)

entre -infinito y +infinito

d)

entre los numerosos naturales

3.

Que podemos decir cuando el resultado de nuestro evento es cercano a cero y en cambio cuando es cercano a uno?

a)

Cuando tiende a 0 es que NO sucederá y cuando tiende a 1 SI sucederá el evento

b)

cuando es cercano a 0 es probable que SI suceda y cuando se acerca a 1 es probable que NO suceda

c)

Que se acerca a 0 cuando la probabilidad es nula y a 1 cuando la probabilidad es segura que suceda.

d)

cuando es cercano a 0 es probable que NO suceda y cuando se acerca a 1 es probable que SI suceda

4.

Para las VA ya sea discretas o continuas, quien define el comportamiento de las probabilidades?

a)

El enunciado o problema que nos plantean en conjunto con la integral

b)

Las funciones discretas y continuas

(limites)

c)

la función de probabilidad

(ecuaciones)

d)

lo define cada evento

5.

En la Distribución Binomial, cuales son los unicos resultados esperados?

a)

Los obtenidos de nuestra función de probabilidad

b)

0, 0.5 y 1

c)

desde - infinito hasta + infinito

d)

Solo 2, éxito o fracaso

6.

Consiste en la realización repetida de n experimentos aleatorios en los que sólo aparecen uno de dos resultados. Y en cada intento, las probabilidades de éxito o fracaso permanecen constantes, independientemente de los resultados anteriores. (Distribución Binomial)

a)

Prueba de Bernuilli

b)

Traslación binomial

c)

Suma acumulada de eventos

d)

Prueba de eventos

7.

CUANDO HABLAMOS DE:

1.- En cada ensayo solo son posibles dos resultados (éxito o fracaso).

 2.- Sus resultados son discretos.

3.- El resultado en cada experimento es independiente del anterior.

4.- La probabilidad del éxito ha de ser constante.

5.- La probabilidad de fracaso se representa mediante la letra q = 1-p.

6.- Los sucesos al menos uno de los 2 ha de ocurrir.

a)

Características principales de distribución de Poisson

b)

Propiedades de la distribución F

c)

Funciones de probabilidad de CHI-Cuadrada

d)

Hablamos de: condiciones para elegir resolver problemas mediante Función de Probabilidad Binomial

8.

En términos prácticos esta distribución se caracteriza por extraer una muestra N, menor a la población, y se usa cuando tenemos eventos repetidos sin devolución.

a)

Distribución hipergeométrica

b)

Distribución Binomial

c)

Distribución de Poisson

d)

Distribución normal

9.

En esta distribución de probabilidad, la variable aleatoria de interés siempre será el número de veces que ocurre un evento en un intervalo determinado, o el número de ocurrencias en un tiempo determinado.

a)

Distribución normal

b)

Distribución Poisson

c)

Distribución binomial

d)

Distribución F

10.

En la distribución de Poisson existen las ocurrencias independientes, a que se refieren?

a)

A que una ocurrencia no puede hacer que llamen a las demás.

b)

que no dependen todas entre sí

c)

Que solo se puede dar una y solo una ocurrencia.

d)

Que solo son dependientes si el ejercicio lo especifica.

11.

Cuales son los 3 supuestos que deben de cumplirse para resolver un ejercicio mediante el método de Poisson?

a)

1. X debe de ser entero

2. Los valores son independientes

3. sin repeticion

b)

x debe de estar entre 0 y 1,

x solo puede ser + se esta elevado al 2 y x puede ser decimal

c)

Aleatorios,

Independientes y X debe de ser entero +

12.

Cuando debemos utilizar el procedimiento de distribución de Poisson?

a)

al calcular probabilidades donde se requiere contar

el número de veces que se produce un suceso aleatorio durante

un periodo determinado de tiempo, distancia, área

u otro parámetro.

b)

al calcular probabilidades donde se requiere contar

el número de veces que se produce un suceso NO aleatorio durante

un periodo determinado de tiempo, distancia, área

u otro parámetro

c)

al calcular probabilidades donde se requiere encontrar el área

de una función, por eso utilizamos la integral definida.

13.

Son las Etapas y el orden para resolver la probabilidad de Poisson:

a)

1.- Identificar X,

2.-Ubicar el promedio,

3.- Calcular la P(x), 4.- sustituir valores e interpretar resultado.

b)

1.-identificar el valor de euler,

2.- Identificar X,

3.- Calcular la euler, 4.- sustituir valores

5.- interpretar resultado.

c)

1.-Ubicar el promedio,

2.- Identificar X,

3.- Calcular la euler, 4.- sustituir valores e interpretar resultado.

d)

1.-Ubicar el promedio,

2.- Identificar X,

3.- Calcular la P(x), 4.- sustituir valores e interpretar resultado.

14.

Es un distribución en donde la gráfica es tipo campana de gauss, simétrica, asintótica, y en el centro de la grafica se encuentra la media, moda y mediana, el area representa el 100% de los casos.

a)

Distribución de poisson

b)

Distribución f

c)

Distribución Chi-cuadrada

d)

Distribución normal

15.

En la distribución Normal; Que representa el valor de Z?

a)

Es la desviación estándar con respecto a la media ponderada

b)

el valor central de la variable X

c)

es la diferencia entre un valor de la variable y el

promedio.

16.

En la distribución normal debemos estandarizar el valor de x mediante:

a)

Directamente a la tabla de distribución correspondiente

b)

La formula, para después ubicar dicho valor en la tabla

c)

la búsqueda de filas-columna en base al resultado de Z

17.

En la distribución Normal, que indica si Z es + o -?

a)

Que la probabilidad es exitosa para + y erronea para -

b)

El resultado de nuestra probabilidad multiplicado por 100 nos da la probabilidad

c)

La probabilidad ya expresada en %

d)

El lugar en donde se encuentra ubicada la Probabilidad (izq o der. con respecto al centro)

18.

En la Distribución Normal para que se usa la tabla Z?

a)

Con la tabla z obtenemos el Área bajo la curva, osea la probabilidad

b)

Se usa para dibujar la campana de probabilidad

c)

Con ella obtenemos el valor de la formula

d)

para obtener el valor de la Desviación estándar

19.

La distribución T-Student declara como resultado final hipotesis: cuantas son y cuales son?

a)

2 hipótesis, si es cierto o falsa la hipótesis

b)

1 hipótesis; si se cumple o no la aceveración

c)

2 hipótesis, Nula y alternativa

d)

3 hipótesis en total, cuando el valor es verdadero, valor falso y cuando el valor aproximado a las colas de la gráfica

20.

En la Distribución T-Student la hipótesis alternativa tienes 3 formas de declarar la media poblacional, cuales son:

a)

Media > X

Media < X

Media <> X

b)

Media = Nula

Media = 0

Media = 1

c)

Media = Cola izq.

Media = Cola Der.

Media = centro

d)

Media = 1%

Media = 1%

Media = 98%

21.

En la Distribuciòn T - Student, qué representan las colas de la gráfica?

a)

Las probabilidad mas lejana a la media

b)

El nivel de aceptación

c)

El área de rechazo

d)

La probabilidad final

22.

Es el tamaño de la muestra - 1

a)

El valor de n

b)

la población menos 1

c)

Los grados de libertad

d)

El valor de N

23.

En la distribución T-Student, si tenemos un porcentaje de aceptación de un 97%, cual seria el porcentaje de rechazo de cada cola?

a)

3%

b)

2%

c)

1%

d)

1.5%

24.

En la distribución T-Student, Si tu punto de prueba se encuentra dentro del

área de rechazo, se concluye que tu hipótesis

está o es:

a)

Nula

b)

Equivocada

c)

Aprobada

d)

ADECUADA

25.

Es de las principales características de la Distribuciòn T-Student

a)

Arroja probabilidades nulas

b)

Su curva es asimétrica

c)

Su gráfica es idéntica a la curva de la distribución normal

d)

Se utiliza como prueba de hipótesis de medias.

26.

Cuando debemos utilizar la distribución Chi-cuadrada?

a)

cuando queremos someter a

prueba hipótesis referidas a distribuciones

de frecuencias.

b)

Cuando queremos saber la probabilidad entre dos medidas de dispersión

c)

Cuando el ejercicio especifique la comparativa entre dos variables X

d)

Cuando queremos comprobar cierto margen de error

27.

Es una característica de la Distribución de Fisher

a)

La gráfica es asimétrica y se encuentra sesgada hacia el lado izquierdo

b)

La gráfica es simétrica y se encuentra sesgada al centro

c)

La gráfica es asimétrica y se encuentra sesgada hacia el lado derecho

d)

La gráfica es la tìpica campana de gauss simètrica