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REPASO 1º PARCIAL

Total questions: 30

Worksheet time: 30mins

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1.

¿Qué palabra completa el siguiente concepto?

“Los …………….. corresponden a medidas basadas en los datos de toda la población y que resumen sus características.”

a)

Estadísticos

b)

Parámetros

c)

Estimadores

2.

Complete el siguiente concepto, marcando la palabra correcta:

“Los ………………… se calculan a partir de datos disponibles de una muestra. Por ello, a partir de estos últimos podemos  realizar inferencias sobre la población”

a)

Estadísticos o estimadores

b)

Parámetros

3.

Seleccione qué distribuciones puede asumir una variable cuantitativa discreta

a)

Normal

b)

Chi cuadradado

c)

Poisson

d)

Binomial

4.

Los parámetros de una distribución binomial son

a)

z

b)

n , p, q

c)

q, n

d)

n, p

5.

El número de personas que consultan en un hospital en un día por síntomas de un virus determinado es una variable aleatoria con distribución:

a)

Normal estándar

b)

Poisson

c)

Binomial

d)

Chi-cuadrado

6.

La esperanza de una distribución binomial es E(X) = n*p y varianza σ2\sigma^2   = n*p*(1-q)

a)

Verdadero

b)

Falso

7.

Encierre con un círculo la curva que representa una Distribución Normal.

8.

Si la distribución de una variable aleatoria continua muestra forma simétrica, respecto a sus medidas resumen se puede suponer que:

a)

La desviación estándar será pequeña

b)

La mediana y la media asumen valores similares

c)

La mediana y la media asumen valores muy diferentes

9.

La tabla de Distribución Normal Estándar nos da los valores de probabilidad acumulados hacia la derecha del valor de la variable aleatoria estandarizada. 

a)

Verdadero

b)

Falso

10.

Seleccione 1 o más características de una Distribución Normal:

a)

Es un modelo de probabilidad muy común para datos cuantitativos continuos

b)

El área total bajo la curva de distribución vale 1

c)

Su curva tiene forma de campana y es simétrica

d)

Toma valores entre - infinito y + infinito

11.

Para calcular la probabilidad de una variable aleatoria continua X cuya varianza poblacional es desconocida se puede recurrir a la Distribución teórica T de Student.

a)

Verdadero

b)

Falso

12.

Cuando se trata de una variable cualitativa nominal, lo único que se puede calcular como medida de tendencia central es la Moda.

a)

Verdadero

b)

Falso

13.

En las tablas de distribución de frecuencias NO corresponde calcular las frecuencias acumuladas si se trata de:

a)

Variables cualitativas nominales

b)

Variables cualitativas ordinales

c)

Variables cuantitativas continuas

d)

Variables cuantitativas discretas

e)

Variables cualitativas nominales y ordinales

14.

La probabilidad conjunta (o del evento suma) hace referencia a la probabilidad de que ocurra A y B, y se calcula como P(A∪B) = P(A) + P(B)

a)

Verdadero

b)

Falso

15.

Retomando los conceptos trabajados en el módulo Probabilidad, podemos decir que “Observar la cantidad de casos positivos de COVID-19 en la última semana en una ciudad” es:

a)

Un experimento determinístico

b)

Un experimento aleatorio

c)

Un evento aleatorio

16.

Indique cuántos elementos tiene el espacio muestral del experimento aleatorio de registrar el consumo diario (si/no) de café en grupos de a 4 empleados/as de cierta empresa:

a)

8

b)

2*4

c)

242^4  = 16

d)

424^2   = 16

17.

Dos eventos que no pueden darse simultáneamente (es decir, dos subconjuntos de Ω sin elementos en común) son eventos mutuamente excluyentes.

a)

Verdadero

b)

Falso

18.

¿Qué distingue al concepto de espacio muestral del de evento aleatorio?

a)

El espacio muestral es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio, mientras que un evento aleatorio es un subconjunto dentro de aquel

b)

El espacio muestral es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio, mientras que un evento aleatorio es cada punto muestral que lo conforma

19.

¿Cuál es la probabilidad de adquirir un apoyo financiero privado para estadías de investigación en el exterior, sabiendo que la probabilidad de no conseguirla es de 0,85?

a)

No se puede calcular con la información brindada.

b)

0,15

c)

15%

20.

Si J y K son eventos independientes y se conoce que sus probabilidades son P(J) = 0,6 y  P(K) = 0,3… ¿Cuál es la probabilidad de ocurrencia de ambos eventos simultáneamente? (es decir, la probabilidad de la intersección):

a)

0,6 * 0,3

b)

0,9

c)

0,6 + 0,3

21.

Supongamos que se observa la ocurrencia de intolerancia alimentaria (SI o NO) en niños/as de 1 año, observando niños/as de esa edad de a tres. Marque una o mas variables aleatorias que podrían definirse en este experimento aleatorio:

a)

Observar la ocurrencia de intolerancia alimentaria

b)

Cantidad de niños/as con intolerancia alimentaria

c)

Número de niños/as sin intolerancia alimentaria

d)

Que al menos 2 de cada 3 niños/as presenten intolerancia alimentaria

22.

Considerando que la distribución de probabilidad de la variable aleatoria X= cantidad de menores en edad escolar en familias con 3 hijos/as menores de 18 años es la del gráfico...

La situación más probable es que en familias con 3 hijos/as menores de 18 años haya 3 en edad escolar

a)

Verdadero

b)

Falso

23.

En una localidad de la provincia de Córdoba, se valoró la presión arterial según sexo en una muestra aleatoria de 125 personas con sobrepeso, obteniéndose los resultados de la tabla.

Si se toma al azar una persona de la muestra, ¿cuál es la probabilidad de que sea mujer o que tenga presión arterial elevada? Puede marcar varias opciones

a)

P(mujer) + P(presión arterial elevada) – P(mujer con presión arterial elevada)

b)

P(mujer) + P(presión arterial elevada)

c)

P(mujer) *  P(presión arterial elevada)

d)

58/125 + 25/125 - 14/125

e)

14/58 + 25/125

24.

Si el espacio muestral de una variable aleatoria es Ω = { 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3 }.

La probabilidad de que X sea igual a 3 es:

a)

3/8

b)

1/8

c)

3/1

25.

Marque la figura que corresponda a una distribución asimétrica

26.

Suponga que la variable ingesta de vitamina E en cierta población tiene una distribución normal. Si se desea conocer la probabilidad de que la ingesta de un individuo se encuentre por encima de un valor de referencia determinado… ¿cuál sería el gráfico que ilustra la probabilidad buscada?

27.

En una comunidad indígena determinada la prevalencia sobrepeso es 40%. Si se toman 10 personas al azar de dicha comunidad La probabilidad de que menos de 3 presenten sobrepeso es:

P(x<3)= P(x=0) + P(x=1) + P(x=2)

a)

Verdadero

b)

Falso

28.

En una población determinada, el 10% de sus habitantes tiene participación activa en espacios comunitarios. Si se toman 20 personas al azar de esa población, el número promedio esperado de personas con activa participación comunitaria se puede calcular como (puede marcar varias opciones correctas):

a)

n * p

b)

20 * 10

c)

20 * 0,10

d)

Lambda

29.

En un grupo de 200 escolares se registró una prevalencia del 1% de una nueva enfermedad infecciosa. ¿Puede la distribución de Poisson considerarse una buena aproximación a la distribución Binomial en este caso?

a)

No, dado que n.p<10 y p< 0,10.

b)

Si, dado que n.p<10 y p< 0,10. Entonces, la cantidad media esperada de personas que enfermen de esta nueva enfermedad será igual a  200 * 0,01

30.

Se sabe que la variable aleatoria X= score de coeficiente intelectual en estudiantes tiene distribución normal, y se toman muestras aleatorias de 20 estudiantes. Se quiere calcular la probabilidad de que, en una muestra de ese tamaño, encontremos estudiantes con score promedio por encima de un valor determinado… Qué fórmula utilizaría para la estandarización de X?