STAT555 Taller Cuatro: Prueba Corta La diferencia entre una

STAT555
Taller Cuatro: Prueba Corta
1. La diferencia entre una variable aleatoria y una distribución de probabilidad
es:
a. Una variable aleatoria no incluye la probabilidad de un evento.
b. Una variable aleatoria solo puede asumir números enteros.
c. Una distribución de probabilidad solo puede asumir números enteros.
d. Ninguna de las anteriores.
2. ¿Cuál de las siguientes aseveraciones no es un requerimiento de la
distribución binomial?
a. Una probabilidad constante de éxitos.
b. Solo hay dos posibles resultados.
c. Un número fijos de intentos.
d. Resultados igualmente probables.
3. La media y la varianza son iguales en:
a. Todas las distribuciones de probabilidad.
b. La distribución binomial.
c. La distribución poisson.
d. La distribución hipergeométrica.
4. ¿En cuál de las siguientes distribuciones la probabilidad de éxito usualmente
es menor?
a. Binomial
b. Poisson
c. Hipergeométrica
d. Todas las distribuciones
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5. ¿Cuál de las siguientes aseveraciones no es un requerimiento de la
distribución de probabilidad?
a. Hay una probabilidad igual de éxitos.
b. La suma de los posibles resultados es 1.00.
c. Los resultados son mutuamente excluyentes.
d. La probabilidad de cada resultado está entre 0 y 1.
6. Para una distribución binomial:
a. n debe asumir un número entre 1 y 20 ó 25.
b. n debe ser un múltiplo de .10.
c. Debe haber al menos tres posibles resultados.
d. Ninguna de las anteriores.
7. En una distribución de probabilidad continua:
a. Sólo ciertos resultados son posibles.
b. Todos los valores dentro de cierto rango son posibles.
c. La suma de los resultados es mayor de 1.00.
d. Ninguna de las anteriores.
8. El valor esperado de una distribución de probabilidad:
a. Es el mismo de una variable aleatoria.
b. Es otro término del promedio
c. También se conoce como varianza.
d. No puede ser mayor de 1.
9. La distribución de probabilidad binomial es usado con:
a. una variable discrete aleatoria.
b. una variable continua aleatoria.
c. una variable aleatoria discreta o continua, dependiendo de la varianza.
d. una variable aleatoria discreta o continua, dependiendo del tamaño de
la muestra.
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10. El 25% de los estudiantes de un curso de inglés son estudiantes
internacionales. La desviación estándar de la distribución binomial es:
a. 25
b. 2.24
c. 10
d. 4.33
11. ¿Cuál de las siguientes aseveraciones a cerca de la distribución binomial no
es cierta?
a. La probabilidad de éxito debe ser constante de intento a intento.
b. Cada resultado es independiente del otro.
c. Cada resultado puede ser clasificado como “’éxito” o “fracaso”.
d. La variable aleatoria de interés es continua.
12. ¿Cuál de las siguientes aseveraciones referente a la distribución binomial es
cierta?
a. La variable aleatoria X es continua.
b. La probabilidad de éxito p es estable de intento a intento.
c. El número de intentos n debe ser al menos 30.
d. Los resultados de una de los intentos son dependientes respecto a los
resultados de otros intentos.
13. Siempre que p = 0.5, la distribución binomial será:
a. simétrica
b. simétrica solo si n es grande
c. sesgada a la derecha
d. sesgada a la izquierda
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14.La variable aleatoria Poisson es una:
a.
variable aleatoria discreta con un número infinito de posibles valores.
b.
variable aleatoria discreta con un número finito de posibles valores.
c.
variable aleatoria continua con un número infinito de posibles valores.
d.
variable aleatoria continua con un número finito de posibles valores.
15.Dada una variable aleatoria Poisson X, donde el número promedio de éxitos
que ocurren en un intervalo especificado es 1.8, entonces P(X = 0) es:
a.
1.8
b.
1.3416
c.
0.1653
d.
6.05
16. ¿Cuál de las siguientes aseveraciones no puede generar una distribución
Poisson?
a. El número de niños viendo una película.
b. El número de llamadas telefónicas recibidas por un panel de control en
un periodo específico.
c.
El número de clientes que llegan a una gasolinera el día de Navidad.
d. El número de bacterias que se encuentran en un metro cúbico de
suelo.
17. Si los resultados de una variable aleatoria sigue una distribución Poisson,
entonces su:
a. media es igual a la desviación estándar.
b. mediana es igual a la desviación estándar.
c. media es igual a la varianza.
d. mediana es igual a la varianza.
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18. El Departamento de Policía local de Big Rapids debe expedir, un promedio, 6
multas en un día para mantener los ingresos del departamento en los niveles
presupuestados.
a. El número de multas que se expiden con mayor frecuencia es de 6.5
por día.
b. La mitad de los días se tienen menos de 6.5 multas expedidas y la
mitad de los días se tienen más de 6.5 multas expedidas.
c.
Si se toman muestras todos los días, la media aritmética o el número
esperado de multas expedidas por día es de 6.
d. La media no tiene una interpretación.
19. Si n=10 y p=.70, entonces el promedio de la distribución binomial es:
a. .07
b. 1.45
c. 7.00
d. 14.29
20. Si n=10 y p=.70, entonces la desviación estándar de la distribución binomial
es:
a. .07
b. 1.45
c. 7.00
d. 14.29
21. Una distribución de probabilidad es una tabla, gráfica o fórmula que:
a. Describe los valores de una variable aleatoria X y la probabilidad
asociada con esos valores.
b. Mide los resultados de un experimento y asigna valores a un evento
simple del mismo.
c. Asigna un valor a la variabilidad en un espacio muestral.
d. Asigna un valor al centro de un espacio muestral.
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22. La varianza de una distribución binomial donde n=100 y p=0.20 es:
a. 100
b. 80
c. 20
d. 16
23. Mientras p=0.50, la distribución binomial será:
a. siempre asimétrica
b. asimétrica solo si n es grande
c. sesgada a la derecha
d. sesgada a la izquierda
24. Si n=20 y p=0.70, entonces la desviación estándar de una distribución
binomial es:
a. 0.14
b. 2.05
c. 14.0
d. 14.7
25. En promedio, llegan 1.6 clientes por minuto al mostrador de una tienda que
se dedica a la venta de chocolates. ¿Qué tipo de probabilidad de distribución
puede ser usada para encontrar la probabilidad de que ningún cliente llegue al
mostrador?
a. Distribución binomial
b. Distribución poisson
c. Distribución normal
d. Distribución exponencial
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