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Exame Final Estadistica

Total questions: 50

Worksheet time: 13hrs 30mins

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1.

¿Qué es la estadística?

a)

Una rama de la física

b)

Un tipo de matemática avanzada

c)

Una disciplina que analiza datos para hacer predicciones

d)

Una técnica de laboratorio

2.

¿Cuál es el principal objetivo de la estadística?

a)

Clasificar plantas

b)

Recolectar datos sin analizarlos

c)

Mejorar la comprensión de los hechos a partir de datos

d)

Construir modelos físicos

3.

¿Qué tipo de estadística describe datos mediante gráficos y tablas?

a)

Inferencial

b)

Descriptiva

c)

Predictiva

d)

Experimental

4.

La estadística inferencial permite...

a)

Dibujar gráficas únicamente

b)

Organizar datos sin analizarlos

c)

Hacer predicciones y generalizaciones con incertidumbre

d)

Ordenar alfabéticamente los datos

5.

¿Qué disciplina se considera diferente de la estadística aunque relacionada?

a)

Sociología

b)

Economía

c)

Matemáticas

d)

Física

6.

¿Qué tipo de probabilidad analiza fenómenos con dos resultados posibles (éxito o fracaso)?

a)

Condicionada

b)

Binomial

c)

Subjetiva

d)

Frecuencia

7.

¿Qué tipo de probabilidad se basa en la lógica inductiva?

a)

Objetiva

b)

Condicionada

c)

Lógica

d)

Subjetiva

8.

¿Qué tipo de probabilidad considera la frecuencia con que ocurre un evento en la práctica?

a)

Subjetiva

b)

Matemática

c)

Frecuencia

d)

Hipergeométrica

9.

¿Cuál de las siguientes ciencias utiliza la estadística como herramienta auxiliar?

a)

Historia antigua

b)

Ciencias sociales

c)

Dibujo técnico

d)

Filosofía moral

10.

¿Cuál es un ejemplo de uso de la estadística en economía?

a)

Realizar encuestas políticas

b)

Medir temperatura ambiental

c)

Calcular tasa de desempleo

d)

Clasificar animales

11.

¿Qué mide el coeficiente de correlación de Pearson?

a)

El promedio de los datos

b)

La relación lineal entre dos variables continuas

c)

La varianza de una muestra

d)

El nivel de dispersión total

12.

¿Qué valor del coeficiente indica ausencia de correlación?

a)

+1

b)

-1

c)

0

d)

10

13.

¿Qué indica una correlación positiva?

a)

Que una variable aumenta mientras la otra disminuye

b)

Que las variables no están relacionadas

c)

Que ambas variables aumentan juntas

d)

Que no se puede predecir el resultado

14.

¿Qué representa la 'b' en la ecuación Yc = a + bx?

a)

Valor de la variable independiente

b)

Promedio de la muestra

c)

Pendiente de la recta o coeficiente de regresión

d)

Varianza de la media

15.

¿Qué finalidad tiene una ecuación de regresión lineal?

a)

Clasificar tipos de variables

b)

Estimar valores de una variable con base en otra

c)

Calcular probabilidades exactas

d)

Determinar la media poblacional

16.

¿Qué indica una correlación negativa?

a)

Que no hay relación entre variables

b)

Que ambas variables aumentan

c)

Que una variable aumenta mientras la otra disminuye

d)

Que no es posible medir la relación

17.

¿Cuál de los siguientes valores representa la correlación más fuerte?

a)

0

b)

0.2

c)

0.9

d)

0.5

18.

¿Qué se necesita para hacer análisis de regresión y correlación?

a)

Datos de tipo cualitativo únicamente

b)

Una sola variable

c)

Observaciones de variables relacionadas

d)

Distribuciones binomiales

19.

¿Qué significa que una muestra tenga alta varianza?

a)

Que sus datos son muy similares

b)

Que su media es alta

c)

Que sus datos están muy dispersos respecto a la media

d)

Que no se puede medir su dispersión

20.

¿Qué tipo de análisis produce una ecuación matemática?

a)

Correlación

b)

Varianza

c)

Regresión

d)

Media ponderada

21.

¿Qué caracteriza a un experimento binomial?

a)

a) Tiene múltiples resultados posibles en cada ensayo

b)

b) Todos los ensayos son diferentes

c)

c) Consta de una secuencia de ensayos idénticos con dos posibles resultados

d)

d) Requiere datos cualitativos únicamente

22.

¿Cómo se llaman los dos posibles resultados en un experimento binomial?

a)

a) Acierto y error

b)

b) Éxito y fracaso

c)

c) Bueno y malo

d)

d) Aprobado y reprobado

23.

¿Qué condición debe cumplir la probabilidad en un experimento binomial?

a)

a) Debe ser mayor que 0.5

b)

b) Debe cambiar en cada ensayo

c)

c) Debe mantenerse constante en todos los ensayos

d)

d) Debe ser menor a la de fracaso

24.

¿Cuál es la suma de la probabilidad de éxito y la probabilidad de fracaso?

a)

a) 10

b)

b) 0

c)

c) 2

d)

d) 1

25.

¿Qué significa que los ensayos sean independientes en un experimento binomial?

a)

a) Que se realizan en diferentes condiciones

b)

b) Que los resultados anteriores influyen en los siguientes

c)

c) Que el resultado de un ensayo no afecta a los demás

d)

d) Que todos los ensayos tienen éxito

26.

¿Qué fórmula se utiliza para calcular la probabilidad de x éxitos en n ensayos?

a)

a) Fórmula de la media aritmética

b)

b) Regla de Laplace

c)

c) Función de probabilidad binomial

d)

d) Desviación estándar

27.

¿Cómo se representa el número de ensayos en la fórmula binomial?

a)

a) x

b)

b) p

c)

c) σ

d)

d) n

28.

¿Qué fórmula se usa para calcular la media de un experimento binomial?

a)

a) n × p

b)

b) n / p

c)

c) √(n × p × q)

d)

d) p - q

29.

¿Cuál es la fórmula para calcular la varianza en un experimento binomial?

a)

a) n × p

b)

b) n × p × (1 - p)

c)

c) √(n × p × q)

d)

d) (p + q) / n

30.

¿Qué representa la desviación estándar en la distribución binomial?

a)

a) La probabilidad total de los datos

b)

b) La diferencia entre éxitos y fracasos

c)

c) La raíz cuadrada de la varianza

d)

d) La cantidad total de ensayos exitosos

31.

¿Qué tipo de variable describe la distribución de Poisson?

a)

a) Continua

b)

b) Cualitativa

c)

c) Discreta

d)

d) Nominal

32.

¿Cuál de los siguientes escenarios no corresponde a una variable Poisson?

a)

a) Número de accidentes diarios

b)

b) Número de llamadas por hora

c)

c) Altura de los estudiantes

d)

d) Número de bacterias en una muestra

33.

¿Qué condición no es necesaria para aplicar la distribución de Poisson?

a)

a) Eventos independientes

b)

b) Probabilidad constante por intervalo

c)

c) Eventos simultáneos

d)

d) Intervalos definidos

34.

¿Qué representa la letra λ o μ en la distribución de Poisson?

a)

a) Varianza acumulada

b)

b) Promedio de ocurrencias

c)

c) Probabilidad marginal

d)

d) Número de datos

35.

¿Cuál es un ejemplo típico de variable con distribución de Poisson?

a)

a) Número de clientes en una tienda al día

b)

b) Peso de los estudiantes

c)

c) Tiempo entre dos llegadas

d)

d) Calificación en un examen

36.

¿Qué caracteriza a los eventos en la distribución de Poisson?

a)

a) Son interdependientes

b)

b) Ocurren en grupos

c)

c) Son independientes entre sí

d)

d) Siempre ocurren al mismo tiempo

37.

Si λ=4, ¿cuál es el valor esperado de la variable?

a)

a) 2

b)

b) 8

c)

c) 4

d)

d) No se puede determinar

38.

¿Cuál es la principal utilidad de la distribución de Poisson?

a)

a) Estimar varianzas poblacionales

b)

b) Modelar ocurrencias en intervalos definidos

c)

c) Comparar medias

d)

d) Calcular probabilidades acumuladas

39.

¿Qué sucede si los eventos no son independientes?

a)

Se aplica Poisson con corrección

b)

No se altera el modelo

c)

No se puede aplicar la distribución de Poisson

d)

Se convierte en una distribución normal

40.

¿Qué tipo de variable modela la distribución normal?

a)

Continua

b)

Discreta

c)

Nominal

d)

Cualitativa

41.

¿Qué representa la media en la distribución normal?

a)

Probabilidad

b)

Centro de la distribución

c)

Rango

d)

Área bajo la curva

42.

¿Qué se requiere para convertir una variable normal a su forma estándar (Z)?

a)

Solo la media

b)

Media y desviación estándar

c)

Varianza y moda

d)

Tamaño muestral

43.

¿Cuál es la utilidad de la desviación estándar en una distribución normal?

a)

Calcular la moda

b)

Medir la dispersión de los datos

c)

Definir la mediana

d)

Cambiar la forma de la curva

44.

¿Cuándo se utiliza principalmente la distribución t de Student?

a)

Muestras grandes con varianza conocida

b)

Muestras pequeñas con varianza desconocida

c)

Para variables cualitativas

d)

En datos agrupados

45.

¿Cuál es el tamaño máximo recomendado de muestra para aplicar t de Student?

a)

100

b)

30

c)

10

d)

5

46.

¿Qué representa el error estándar?

a)

Error total del estudio

b)

Variabilidad de las medias muestrales

c)

Desviación de la población

d)

Diferencia absoluta

47.

¿Qué significa 'grados de libertad' en la t de Student?

a)

Media del grupo

b)

Número de errores

c)

n - 1 (n = tamaño de muestra)

d)

Desviación de los datos

48.

¿Qué ocurre si el punto de prueba t cae en la región de rechazo?

a)

Se acepta la hipótesis nula

b)

Se repite el experimento

c)

Se rechaza la hipótesis nula

d)

No hay conclusión posible

49.

¿Qué se necesita para ubicar el punto crítico en la tabla t?

a)

Media y desviación

b)

Grados de libertad y nivel de significancia

c)

Moda y mediana

d)

Coeficiente de correlación

50.

¿Qué hipótesis se prueba con la t de Student?

a)

Igualdad o diferencia de medias

b)

Distribución de frecuencias

c)

Homogeneidad de varianzas

d)

Regresión lineal