WorksheetsQuantitative methods: Statistics
Total questions: 12
Worksheet time: 7mins
Media, Moda y Mediana?
Moda: Suma de los valores de los datos dividido el numero de datos
Media: Dato que mas se repite
Mediana: Organizar de mayor a menor los datos y escoger el dato de la mitad
Moda: Suma de los valores de los datos dividido el numero de datos
Media: Organizar de mayor a menor los datos y escoger el de la mitad
Mediana: Dato que mas se repite
Moda: Dato que mas se repite
Media: Suma de los valores de los datos dividido el numero de datos
Mediana: Organizar de mayor a menor los datos y escoger el dato de la mitad
Moda: Dato que mas se repite
Media: Organizar de mayor a menor los datos y escoger el de la mitad
Mediana: Suma de los valores de los datos dividido el numero de datos
Media aritmética vs Media geométrica?
Debo usar la media geométrica cuando tengo datos muy volatiles y los valores no son porcentuales
Debo usar la media geométrica cuando tengo datos muy volatiles y los valores son porcentuales
Debo usar la media geométrica cuando no tengo datos muy volatiles y los valores no son porcentuales
Debo usar la media geométrica cuando no tengo datos muy volatiles y los valores son porcentuales
Asimetría, Kurtosis
La asimetría indica el grado de simetría (o asimetría) de una distribución, mientras que la curtosis indica el grado de concentración de una distribución alrededor de su media
Hay curtosis platicurtica, mesoucrtica y leptocurtica
y hay asimetría positiva y negativa
La asimetría indicael grado de concentración de una distribución alrededor de su media , mientras que la curtosis indica el grado de simetría (o asimetría) de una distribución
Hay asimetría platicurtica, mesoucrtica y leptocurtica
y hay curtosis positiva y negativa
La asimetría indicael grado de concentración de una distribución alrededor de su media , mientras que la curtosis indica el grado de simetría (o asimetría) de una distribución
Hay curtosis platicurtica, mesoucrtica y leptocurtica
y hay asimetría positiva y negativa
La asimetría indica el grado de simetría (o asimetría) de una distribución, mientras que la curtosis indica el grado de concentración de una distribución alrededor de su media
Hay asimetría platicurtica, mesoucrtica y leptocurtica
y hay curtosis positiva y negativa
Sobre la covarianza y la correlacion podemos decir que:
La covarianza varía entre -1 a +1. Si el valor de correlación es 0, significa que no existe una relación lineal entre las variables.
La correlación indica si ambas variables varían o no en la misma dirección (covarianza positiva o a negativa).
La covarianza indica si ambas variables varían o no en la misma dirección (covarianza positiva o a negativa).
La correlación varía entre -1 a +1. Si el valor de correlación es -1, significa que no existe una relación lineal entre las variables.
La covarianza indica si ambas variables varían o no en la misma dirección (covarianza positiva o a negativa).
La correlación varía entre -1 a +1. Si el valor de correlación es 1, significa que no existe una relación lineal entre las variables.
La covarianza indica si ambas variables varían o no en la misma dirección (covarianza positiva o a negativa).
La correlación varía entre -1 a +1. Si el valor de correlación es 0, significa que no existe una relación lineal entre las variables.
Cual es la probabilidad de sacar una pica en mi segunda carta, cuando sé que la primera que saque no era pica?
P(A∩B)=P(A/B)*P(B)=Spade second/not spade first
25.49%
25%
19.1%
24.51%
Cuales son los criterios que debo usar para determinar la formula de conteo a emplear? (puede escoger varias)
Es una permutacion?
El orden importa?
Se usan todos los elementos?
Aplica el criterio fundamental del conteo,
Se pueden repetir los elementos
Calcular el Z score con los siguientes datos
Promedio = 10%
Desviación estandar = 20%
Dato = 5%
2
0,25
-0,25
-2
0.34
Definiciones entre Backtesting, Bootstrapping y Simulaciones montecarlo
(Puede escoger varias)
Es una técnica que se utiliza para medir la relación estadística entre dos variables y determinar si existe una asociación lineal entre ellas.
Es una técnica que utiliza la generación de múltiples escenarios aleatorios para modelar y evaluar el comportamiento de un sistema o una estrategia con parametros a priori
Es una técnica que consiste en probar una estrategia utilizando datos históricos para evaluar su desempeño pasado y determinar su viabilidad futura.
Es una técnica que se utiliza para obtener una estimación de la precisión de una estadística a partir de muestras aleatorias con reemplazo de un conjunto de datos.
Es una técnica que se utiliza para medir y estimar el riesgo de pérdida en una inversión o cartera, teniendo en cuenta la volatilidad y correlación histórica de los activos.
Definiciones entre Teorema central del limite, Desviacion estandar, Error estandar.
Establece que, cuando se toman muestras lo grandes de una población, la distribución de las medias muestrales tiende a aproximarse a una distribución normal, independientemente de la distribución original de la población.
Es una medida de la precisión de una estimación estadística. Representa la variabilidad esperada entre las diferentes muestras que podrían obtenerse de la misma población y se utiliza para calcular intervalos de confianza y realizar pruebas de hipótesis.
Es una medida de dispersión que indica la variabilidad o dispersión promedio de los valores con respecto a la media en un conjunto de datos. Se calcula como la raíz cuadrada de la varianza.
Es una técnica estadística que busca establecer una relación lineal entre una variable dependiente y una o más variables independientes, con el objetivo de predecir o estimar el valor de la variable dependiente.
Es un rango de valores que se calcula a partir de una muestra de datos y se utiliza para estimar el valor desconocido de un parámetro poblacional, con un nivel de confianza especificado.
Cuales son los suspuestos del modelo de regresion lineal?
Puede escoger varios
Linealidad en los datos
Homocedasticidad
No autocorrelación en los errores
Normalidad en los residuos
R2 alto
Hipótesis nula (H0): La vida útil promedio luces >= 10,000 h.
Hipótesis alternativa (H1): La vida útil promedio luces es < a 10,000 h.
Nivel de significancia del 5%, Tamaño de la muestra (n) = 40
Vida útil promedio de la muestra (X̄) = 9,800 horas
Desviación estándar de la muestra (σ) = 200 horas
Usar t-student, t = (X̄ - μ) / (σ / √n)
Prueba de dos colas valores críticos -2,02 y 2,02
Cual es el valor critico y segundo rechazamos o no la Ho
Valor critico es 6.33
y
No rechazo la Ho
Valor critico es -6.33
y
No rechazo la Ho
Valor critico es 6.33
y
Rechazo la Ho
Valor critico es -6.33
y
Rechazo la Ho
Valor critico es -6.33
y
Rechazo la H1
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la definición del valor p (p-value) en el contexto de las pruebas de hipótesis?
El valor p es la probabilidad de cometer un error tipo I al rechazar incorrectamente la hipótesis nula.
y esta intimamente ligada con el Error Tipo 2
El valor p es el nivel de significancia utilizado para establecer el umbral de rechazo de la hipótesis nula.
y esta intimamente ligada con el Error Tipo 2
El valor p es una medida de la fuerza de la evidencia en contra de la hipótesis nula y esta intimamente ligada con el Error Tipo 1
El valor p es la diferencia entre la media muestral y la media poblacional.
y esta intimamente ligada con el Error Tipo 1
El valor p es la proporción de la muestra que está en el intervalo de confianza especificado.
y esta intimamente ligada con el Error Tipo 1
