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Variables Aleatorias

Total questions: 10

Worksheet time: 5mins

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1.

¿Qué caracteriza a una variable aleatoria?

a)

Tiene un valor fijo e inmutable

b)

Presenta un comportamiento probabilístico en la realidad

c)

Siempre se distribuye de forma uniforme

d)

No depende de ningún factor externo

2.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es una regla de distribución de probabilidad?

a)

La suma de todas las probabilidades es mayor que uno

b)

Las probabilidades pueden ser negativas

c)

La suma de las probabilidades asociadas a todos los valores posibles es igual a uno

d)

La probabilidad de cada valor debe ser menor que cero

3.

¿Qué diferencia principal existe entre las variables aleatorias discretas y continuas?

a)

Las discretas no tienen probabilidades

b)

Las continuas solo admiten valores enteros

c)

Las discretas toman un número finito de valores, las continuas infinitos

d)

Ambas se representan siempre con una función de densidad

4.

La función que representa a una variable aleatoria continua se llama:

a)

Función de probabilidad acumulada

b)

Función de densidad de probabilidad

c)

Función lineal de regresión

d)

Función de frecuencia relativa

5.

¿Cuál es la condición básica de una función de densidad de probabilidad?

a)

Su integral total debe ser igual a uno

b)

Debe ser menor que cero

c)

Debe tener media cero

d)

La suma de sus valores debe ser mayor que uno

6.

En una distribución uniforme continua, el valor de una variable Xi​ puede calcularse como:

a)

Xi​=a+b×ri

b)

Xi​=a+(b−a)×ri

c)

Xi​=b−a+ri​

d)

Xi​=a×b×ri​

7.

En la distribución exponencial, el parámetro λ representa:

a)

La varianza de los datos

b)

La tasa de ocurrencia de los eventos

c)

El número máximo de eventos

d)

El rango entre los valores mínimo y máximo

8.

¿Qué tipo de eventos modela la distribución de Bernoulli?

a)

Eventos con varios resultados posibles continuos

b)

Eventos de producción continua

c)

Eventos con solo dos posibles resultados, éxito o fracaso

d)

Eventos que ocurren en intervalos irregulares

9.

La distribución de Poisson se usa para:

a)

Simular variables continuas

b)

Describir el número de eventos en un intervalo dado

c)

Calcular promedios muestrales

d)

Modelar eventos con dos resultados

10.

Si una tienda registra el número de cepillos vendidos al día y esos datos se modelan con probabilidades específicas, se trata de una:

a)

Distribución normal

b)

Distribución discreta arbitraria

c)

Distribución uniforme

d)

Distribución exponencial