Ejemplo Examen ESTADISTICA_I

Páginas: 3 (676 palabras) Publicado: 11 de noviembre de 2015
Ejemplos de preguntas tipo examen ESTADÍSTICA I:
1. Tenemos una distribución t de Student con 8 grados de libertad. ¿Qué puntuación
ocupa el percentil 10?
A) -1’397
B) 1’397
C) -0’397
2. Estamosefectuando un experimento en el que se quiere averiguar si el color del
laboratorio (blanco, rojo) influye sobre el Tiempo de Reacción en una tarea de
reconocimiento de palabras. La variable “color dellaboratorio” será una:
A) Variable dependiente
B) Variable independiente
C) Variable resistente
3. ¿Qué distribución teórica se puede considerar como una razón entre dos chicuadrados?
A) F de Fisher
B)Normal
C) t de Student
4. ¿Qué gráfico proporciona la información para obtener, casi a golpe de vista, índices
sobre tendencia central, variabilidad y también asimetría?
A) Diagrama de Caja y BigotesB) Diagrama de Tallo y Hojas
C) Histograma
5. ¿Qué estadísticos de tendencia central podremos emplear si la variable es “nivel de
manejo del teléfono móvil” (1-nulo, 2-bajo, 3-medio, 4-bueno,5-excelente)?
A) Media, mediana y moda
B) Mediana y moda
C) Moda
6. Tenemos una distribución en la que sabemos que la media es 4, la mediana es 6 y la
moda es 6’5. Ello nos da una pista de que la distribuciónes posiblemente:
A) Asimétrica negativa
B) Asimétrica positiva
C) Virtualmente simétrica
7. Cuando multiplicamos las puntuaciones originales por una constante negativa,
entonces la nueva media será:A) La media original multiplicada por la constante
B) La media original multiplicada por la constante al cuadrado
C) La media original multiplicada por la constante en valor absoluto
8. Indica elmejor predictor en la siguiente ecuación de regresión en puntuaciones
típicas:
zy’=0’34zhora-0’43zintro+0’12zansi
A) Intro
B) Ansi
C) Hora
9. La varianza explicada por una recta de regresión es 4, y elcoeficiente de correlación
de Pearson entre las dos variables involucradas es 0’80. ¿Cuál será el valor de la
varianza no explicada por la recta?
A) 1
B) 1’75
C) 2’25

10. En una distribución normal...
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