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Estadística

Total questions: 60

Worksheet time: 31mins

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1.

Punto de equilibrio de un conjunto de datos

a)

Media

b)

Mediana

c)

Moda

d)

Varianza

2.

Es el valor con mayor frecuencia en un conjunto de datos

a)

Media

b)

Mediana

c)

Moda

d)

Varianza

3.

Sensible a la presencia de valores extremos

a)

Media

b)

Mediana

c)

Moda

d)

Varianza

4.

Ventajas de la media

a)

Posee excelentes propiedades matemáticas ya que conserva el total de la información

b)

Es insensible a valores extremos

c)

Puede no existir

d)

Si se multiplica la media por el total de participantes da el total de los datos

5.

Ventaja de la moda

a)

Posee excelentes propiedades matemáticas ya que conserva el total de la información

b)

Es fácil de interpretar

c)

Puede no existir

d)

Si se multiplica la media por el total de participantes da el total de los datos

6.

Ventajas de la mediana

a)

Posee excelentes propiedades matemáticas ya que conserva el total de la información

b)

Es insensible a valores extremos

c)

Puede no existir

d)

Cuando se tienen datos asimétricos la mediana es mejor representante que la media

7.

x̄=(Σ Xi) / n

a)

Media

b)

Mediana

c)

Moda

d)

Varianza

8.

Valor central de un conjunto de datos, parte los datos 50/50

a)

Mediana

b)

Moda

c)

Covarianza

d)

Media

9.

Desventajas de la media

a)

Sensible a la presencia de valores extremos

b)

Su magnitud depende la unidad de medida utilizada

c)

Cuando los datos son asimétricos no representa aproximadamente la tendencia central de los mismos

d)

Sus propiedades matemáticas no son tan buenas

10.

Desventajas de la mediana

a)

Sus propiedades matemáticas no son tan buenas por no conservar el total de la información

b)

Su magnitud depende la unidad de medida utilizada

c)

Cuando los datos son asimétricos no representa aproximadamente la tendencia central de los mismos

d)

Sus propiedades matemáticas no son tan buenas

11.

Desventajas de la moda

a)

Puede no existir

b)

Su magnitud depende la unidad de medida utilizada

c)

puede haber una o más modas y si hay más de una pierde utilidad

d)

Sus propiedades matemáticas no son tan buenas (poca información)

12.

Cuando la media, mediana y moda son similares nos indica que los datos tienen una distribución:

a)

Simétrica

b)

Asimétrica

13.

Cuando la media, mediana y moda son muy diferentes nos indica que los datos tienen una distribución:

a)

Simétrica

b)

Asimétrica

14.

Cuando la media, mediana y moda son muy diferentes nos indica que los datos tienen una distribución asimétrica y es mejor usar la:

a)

Media

b)

Mediana

c)

Moda

15.

Indica el espacio de la escala sobre la cual se mueven los datos

a)

Amplitud o rango

b)

Mediana

c)

Desviación estándar

d)

Coeficiente de variación

16.

Mide qué tanto se desvían los datos con respecto a la media, siempre se expresa en unidades al cuadrado y siempre es positiva

a)

Amplitud o rango

b)

Varianza

c)

Desviación estándar

d)

Coeficiente de variación

17.

Es el cuadrado de la varianza

a)

Amplitud o rango

b)

Varianza

c)

Desviación estándar

d)

Coeficiente de variación

18.

Es una medida de dispersión que se expresa en términos relativos (porcentaje).

a)

Amplitud o rango

b)

Varianza

c)

Desviación estándar

d)

Coeficiente de variación

19.

Es el porcentaje de variación con respecto a la media. Cuantas veces va a caber la desviación estándar en la media

a)

Amplitud o rango

b)

Varianza

c)

Desviación estándar

d)

Coeficiente de variación

20.

Amplitud = Vmáx - Vmín

a)

Amplitud o rango

b)

Desviación estándar

c)

Varianza

d)

Coeficiente de variación

21.

Sx2 = (1/n-1)(Σxi2 - ((Σxi)2 /n)))

a)

Amplitud o rango

b)

Desviación estándar

c)

Varianza

d)

Coeficiente de variación

22.

Sx = √Sx2

a)

Amplitud o rango

b)

Desviación estándar

c)

Varianza

d)

Coeficiente de variación

23.

Cvx= (Sx/x̄) * 100

a)

Amplitud o rango

b)

Desviación estándar

c)

Varianza

d)

Coeficiente de variación

24.

La amplitud es un intervalo

a)

Sí

b)

No

25.

Ventaja de la amplitud o rango

a)

Sencillez

b)

Excelentes propiedades matemáticas

26.

Ventaja de la varianza

a)

Sencillez

b)

Excelentes propiedades matemáticas

27.

Ventaja de la desviación estándar

a)

Sencillez

b)

Excelentes propiedades matemáticas

28.

La suma de las varianzas es cero

a)

Sí

b)

No

29.

Desventajas de la amplitud o rango

a)

Sólo usa dos datos independientemente de cuántos existan

b)

Se expresa en unidades al cuadrado lo que dificulta tu interpretación

c)

Su magnitud de la unidad de medida utilizada = kg, g, mg…

d)

Se expresa en porcentaje

30.

Desventajas de la varianza

a)

Sólo usa dos datos independientemente de cuántos existan

b)

Se expresa en unidades al cuadrado lo que dificulta tu interpretación

c)

Su magnitud de la unidad de medida utilizada = kg, g, mg…

d)

Se expresa en porcentaje

31.

Desventajas de la desviación estándar

a)

Sólo usa dos datos independientemente de cuántos existan

b)

Se expresa en unidades al cuadrado lo que dificulta tu interpretación

c)

Su magnitud de la unidad de medida utilizada = kg, g, mg…

d)

Se expresa en porcentaje

32.

El área de una curva (bajo la curva) es igual a:

a)

1

b)

0

c)

2

33.

La desviación estándar es la distancia entre el punto de inflexión (donde cambia la curva) y la media

a)

Verdadero

b)

Falso

34.

μ ± 1 desviación estándar

a)

68%

b)

95%

c)

99%

35.

μ ± 2 desviaciones estándar

a)

68%

b)

95%

c)

99%

36.

μ ± 3 desviaciones estándar

a)

68%

b)

95%

c)

99%

37.

Sxy = (1/n-1) (Σxiyi- ((Σxi - Σyi)/n)))

a)

Covarianza

b)

Coeficiente de correlación

c)

Regresión lineal simple

d)

Coeficiente de determinación

38.

Es una medida de asociación lineal entre 2 variables, se expresa en términos absolutos

a)

Covarianza

b)

Coeficiente de correlación

c)

Regresión lineal simple

d)

Coeficiente de determinación

39.

Es una medida de asociación lineal entre 2 variables, se expresa en términos relativos, no tiene unidades

a)

Covarianza

b)

Coeficiente de correlación

c)

Regresión lineal simple

d)

Coeficiente de determinación

40.

Es una medida que busca predecir el comportamiento de una variable de respuesta (variable dependiente o consecuencia) “Y” en función de una variable predictora (variable independiente o causal) denominada “X”

a)

Covarianza

b)

Coeficiente de correlación

c)

Regresión lineal simple

d)

Coeficiente de determinación

41.

Indica la proporción de la variable de respuesta que es explicada por la variable predictora

a)

Covarianza

b)

Coeficiente de correlación

c)

Regresión lineal simple

d)

Coeficiente de determinación

42.

El R2 es una medida de bondad de ajuste del modelo y vale de cero a uno donde uno es la perfección

a)

Verdadero

b)

Falso

43.

R2 = (rxy)2

a)

Covarianza

b)

Coeficiente de correlación

c)

Regresión lineal simple

d)

Coeficiente de determinación

44.

rxy = (Sxy)/(Sx*Sy)

a)

Covarianza

b)

Coeficiente de correlación

c)

Regresión lineal simple

d)

Coeficiente de determinación

45.

Yi = βo + β1 Xi + εi

a)

Covarianza

b)

Coeficiente de correlación

c)

Regresión lineal simple

d)

Coeficiente de determinación

46.

La Covarianza puede ser negativa, si es positiva la asociación es lineal directa

a)

Verdadero

b)

Falso

47.

Si el coeficiente de correlación es + la relación es:

a)

Directa

b)

Indirecta

48.

Si el coeficiente de correlación es cercano a 1 la relación es:

a)

Fuerte

b)

Débil

49.

La desventaja de la Covarianza es que su magnitud depende de las unidades de medida implicadas

a)

Verdadero

b)

Falso

50.

Parámetro relacionado con la ordenada al origen. Indica el valor que toma Y cuando X = 0

a)

βo

b)

β1

c)

εi

d)

Yi

51.

Parámetro más importante, relacionado con la pendiente de la recta. Nos indica las unidades que toma Y por cada unidad que se incrementa X.

a)

βo

b)

β1

c)

εi

d)

Yi

52.

Se le llama coeficiente de regresión, es una tasa de cambio.

a)

βo

b)

β1

c)

εi

d)

Yi

53.

Error asociado a la observación i, el error indica qué tan bueno es el modelo.

a)

βo

b)

β1

c)

εi

d)

Yi

54.

Variable de respuesta (dependiente o consecuencia)

a)

βo

b)

β1

c)

Xi

d)

Yi

55.

Variable predictora (independiente o causal)

a)

βo

b)

β1

c)

Xi

d)

Yi

56.

βi = Sxy / Sx2

a)

Covarianza entre Varianza de x

b)

Desviación estándar entre varianza

c)

Covarianza entre varianza de y

57.

El error estimado es el Y observado menos el Y estimado

a)

Si

b)

No

58.

Existe una fuerte asociación lineal directa entre X y Y, es decir, que a medida que aumenta o crece una la otra variable, también crece en la misma proporción

a)

b)

c)

59.

Existe una fuerte asociación lineal indirecta entre X y Y, es decir, que a medida que aumenta o crece una la otra variable decrece también en la misma proporción

a)

b)

c)

60.

No existe asociación lineal entre X y Y, es decir, que el comportamiento de una variable es linealmente, independiente al comportamiento de la otra

a)

b)

c)

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