estadistica - final diciembre.pdf
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zlameloidE finaleS estadistica I PRIMERO – DICIEMBRE 011 PRIMER BLOQUE 1) ¿Cómo se clasifican las escalas de medida? a) Población muestral b) Nominal, ordinal, de intervalo, de razón c) Cualitativa, cuantitativa, discreta, cualitativa continua 2) Una población se halla particionada en tres grupos de tamaño y para cada grupo se conocen las medias aritméticas de la variable respectivamente. Exprese la fórmula de cálculo de la media aritmética de la población en base a esta información 3) En una distribución unimodal asimétrica a la derecha, la probabilidad de que una observación sea mayor que la moda es: a) Mayor a 0,5 b) Igual a 0,5 c) Menor a 0,5 SEGUNDO BLOQUE 1) Distribución hipergeometrica y binomial. Definición. Función de la probabilidad, esperanza y varianza. Aplicación y relación entre ellas 2) Probabilidad condicional. Regla de la multiplicación. Enunciado y aplicación práctica del teorema de bayes 3) Coeficiente de correlación lineal de Pearson y de Sperman. Calculo, utilidad, oportunidad de aplicación e interpretación
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zlameloidE
finaleS estadistica I
PRIMERO DICIEMBRE 011
PRIMER BLOQUE
1) Cmo se clasifican las escalas de medida?
a) Poblacin muestral
b) Nominal, ordinal, de intervalo, de razn
c) Cualitativa, cuantitativa, discreta, cualitativa continua
2) Una poblacin se halla particionada en tres grupos de tamao y para cada grupo se conocen las
medias aritmticas de la variable respectivamente. Exprese la frmula de clculo de la media
aritmtica de la poblacin en base a esta informacin
3) En una distribucin unimodal asimtrica a la derecha, la probabilidad de que una observacin sea mayor que
la moda es:
a) Mayor a 0,5
b) Igual a 0,5
c) Menor a 0,5
SEGUNDO BLOQUE
1) Distribucin hipergeometrica y binomial. Definicin. Funcin de la probabilidad, esperanza y varianza.
Aplicacin y relacin entre ellas
2) Probabilidad condicional. Regla de la multiplicacin. Enunciado y aplicacin prctica del teorema de bayes
3) Coeficiente de correlacin lineal de Pearson y de Sperman. Calculo, utilidad, oportunidad de aplicacin e
interpretacin
