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WorksheetsSimulación Montecarlo S2
Total questions: 25
Worksheet time: 25mins
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1.
¿Cuál de las siguientes medidas de dispersión indica qué tan lejos están, en promedio, los datos de su media?
a)
Rango
b)
Mediana
c)
Varianza
d)
Moda
2.
¿Cuál es la principal ventaja de utilizar la simulación de Monte Carlo para evaluar riesgos?
a)
Permite obtener resultados exactos.
b)
Es muy fácil de implementar.
c)
Puede modelar incertidumbre.
d)
No requiere datos históricos.
3.
¿Qué distribución de probabilidad se utiliza comúnmente para modelar precios de activos financieros?
a)
Binomial
b)
Poisson
c)
Normal
d)
Uniforme
4.
¿Cuál de las siguientes medidas estadísticas es más sensible a valores atípicos?
a)
Media
b)
Mediana
c)
Moda
d)
Rango
5.
¿Para qué se utilizan los números aleatorios en la simulación de Monte Carlo?
a)
Para generar escenarios posibles.
b)
Para calcular la media.
c)
Para determinar la moda.
d)
Para encontrar el rango.
6.
¿Qué es una variable aleatoria?
a)
Una variable que puede tomar cualquier valor.
b)
Una variable que cambia con el tiempo.
c)
Una variable cuyo valor depende del azar.
d)
Una variable que es constante.
7.
¿Cuál es la diferencia entre una muestra y una población?
a)
Una muestra es más grande que una población.
b)
Una muestra es una parte representativa de una población.
c)
Una muestra siempre incluye todos los elementos de una población.
d)
Una muestra y una población son lo mismo.
8.
¿Qué es la varianza?
a)
La raíz cuadrada de la desviación estándar.
b)
La medida de dispersión alrededor de la media.
c)
La probabilidad de que ocurra un evento.
d)
La diferencia entre el valor máximo y el mínimo.
9.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la simulación de Monte Carlo es FALSA?
a)
Puede utilizarse para valorar opciones financieras.
b)
Es una herramienta determinística.
c)
Permite evaluar múltiples escenarios.
d)
Requiere la generación de números aleatorios.
10.
¿Cuál es la importancia de la distribución normal en estadística?
a)
Es la única distribución de probabilidad.
b)
Se utiliza para modelar eventos raros.
c)
Muchos fenómenos naturales siguen esta distribución.
d)
Es la distribución más fácil de calcular.
11.
¿Cuál es el principal uso de la simulación de Monte Carlo en finanzas?
a)
Estimar el valor en riesgo (VaR).
b)
Calcular la media aritmética.
c)
Determinar la moda de los datos.
d)
Encontrar el rango intercuartílico.
12.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la simulación de Monte Carlo es VERDADERA?
a)
El número de simulaciones no afecta la precisión de los resultados.
b)
La simulación de Monte Carlo siempre proporciona resultados exactos.
c)
La simulación de Monte Carlo es una herramienta determinista.
d)
La simulación de Monte Carlo puede utilizarse para modelar incertidumbre.
13.
¿Qué es una correlación?
a)
Una medida de la asociación lineal entre dos variables.
b)
Una medida de la dispersión de los datos.
c)
Una medida de la centralidad de los datos.
d)
Una medida de la forma de la distribución.
14.
¿Cuál es el propósito de la regresión lineal?
a)
Modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
b)
Clasificar datos en diferentes categorías.
c)
Reducir la dimensionalidad de los datos.
d)
Generar números aleatorios.
15.
¿Qué es un evento mutuamente excluyente?
a)
Dos eventos que pueden ocurrir al mismo tiempo.
b)
Dos eventos que no tienen ningún efecto el uno sobre el otro.
c)
Dos eventos que no pueden ocurrir al mismo tiempo.
d)
Dos eventos que siempre ocurren juntos.
16.
¿Qué es un valor atípico?
a)
Un dato que se encuentra muy lejos de los demás datos.
b)
Un dato que es el más frecuente.
c)
Un dato que representa el centro de la distribución.
d)
Un dato que es igual a la media.
17.
¿Cuál es la importancia de la distribución de probabilidad en la simulación de Monte Carlo?
a)
Permite asignar valores aleatorios a las variables de entrada.
b)
Determina el tamaño de la muestra.
c)
Calcula el valor p de una prueba de hipótesis.
d)
Mide la correlación entre variables.
18.
¿Cuál es el propósito de la normalización de datos?
a)
Convertir los datos a una escala común.
b)
Reducir el sesgo en los datos.
c)
Aumentar la variabilidad de los datos.
d)
Eliminar valores atípicos.
19.
La simulación de Monte Carlo se puede aplicar a:
a)
Finanzas
b)
Ingeniería
c)
Ciencias naturales
d)
Todas las anteriores
20.
¿Cuál es la distribución de probabilidad más utilizada para modelar fenómenos naturales como la altura de las personas?
a)
Binomial
b)
Poisson
c)
Normal
d)
Uniforme
21.
En una simulación de Monte Carlo, ¿qué es un escenario?
a)
Un conjunto de valores específicos para las variables de entrada
b)
Un resultado posible de la simulación
c)
Un modelo matemático
d)
Un gráfico de los resultados
22.
La probabilidad condicional se refiere a:
a)
La probabilidad de que ocurra un evento dado que otro evento ya ha ocurrido
b)
La probabilidad de que ocurran dos eventos simultáneamente
c)
La probabilidad de que no ocurra un evento
d)
La probabilidad de que ocurra al menos uno de dos eventos
23.
Un intervalo de confianza proporciona:
a)
Un rango de valores en el que se espera que se encuentre el parámetro poblacional con una cierta probabilidad
b)
Un valor exacto del parámetro poblacional
c)
Una estimación puntual del parámetro poblacional
d)
Una medida de la dispersión de los datos
24.
¿Cuál es la principal diferencia entre una muestra y una población?
a)
Una muestra es más grande que una población
b)
Una muestra es una parte representativa de una población
c)
Una muestra siempre incluye todos los elementos de una población
d)
No hay diferencia entre una muestra y una población
25.
La simulación de Monte Carlo es una herramienta útil para:
a)
Evaluar el riesgo
b)
Tomar decisiones bajo incertidumbre
c)
Optimizar procesos
d)
Todas las anteriores
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