Paste
Copy
Cut
Options

  • Pregunta: 1) Los eventos incompatibles, son mutuamente excluyentes. 2) La ubicación de la mediana siempre es (n+1)/2 en datos sin agrupar. 3) La suma de todas las probabilidades siempre debe dar a uno. 4) La variable cuantitativa continua tiene valores intermedios y enteros. 5) La[Pr(Oc)+Pr(N0Oc)] puede dar mayor de uno, a veces. 6) Un ejemplo de la escala de

    contestar cierto o falso

    student submitted image, transcription available below
    Muestra el texto de la transcripción de la imagen
  • Chegg Logo
    Esta pregunta aún no se resolvió!
    ¿No es lo que buscas?
    Envía tu pregunta a un experto en la materia.
    Envía a un experto
    Texto de la transcripción de la imagen:
    1) Los eventos incompatibles, son mutuamente excluyentes. 2) La ubicación de la mediana siempre es (n+1)/2 en datos sin agrupar. 3) La suma de todas las probabilidades siempre debe dar a uno. 4) La variable cuantitativa continua tiene valores intermedios y enteros. 5) La[Pr(Oc​)+Pr(N0​Oc)] puede dar mayor de uno, a veces. 6) Un ejemplo de la escala de intervalo es la temperatura. 7) Toda probabilidad es una fracción propia 8) La variable "color de los ojos" es una variable cualitativa nominal. 9) Los eventos incompatibles pueden verse en la probabilidad classica 10) En Distribución Poison se conoce N y se utiliza el promedio de N 11) En la Distribución Poison la Pr(X>1)=1−[Pr(0,1)] 12) En la distribución Binomial, con n=6, la Pr(r>1)=1−[Pr(0,1)] 13) La Pr (ocurrencia del evento) + Pr (no ocurrencia del evento) =1 14) En la Distribución Binomial r puede ser mayor que n. 15) En Distribución Binomial, con n=26, la suma de todas las Probabilidades da > uno. 16) En la Dist. Poison, con lambda =20, entonces la Pr(X=21) es >1 17) Cuando los eventos son mutuamente exeluyentes las probabilidades individuales se suman. 18) Cuando a y b son dos eventos independientes entonces la Procurrencia) - Pr(a) Pr (b) 19). La suma de las probabilidades puede dar a uno y a veces pasar de uno 20) En un evento incompatible la suma de todas las probabilidades da a uno 21) En la Probabilidad Clísica se conoce el espacio muestral siempre. 22) En Binomial cuando n es mayor 25, la Pr puede dar mayor de uno. 23) Toda probabilidad está en Pr≤1 siempre 24) En Distribución binomial la Pr(0) es parte de las probabilidades. 25) Si A y B son dependientes entonces Pr(A)Pr(B/A)=Pr(B)Pr(AB)
Texto de la transcripción de la imagen:
1) Los eventos incompatibles, son mutuamente excluyentes. 2) La ubicación de la mediana siempre es (n+1)/2 en datos sin agrupar. 3) La suma de todas las probabilidades siempre debe dar a uno. 4) La variable cuantitativa continua tiene valores intermedios y enteros. 5) La[Pr(Oc​)+Pr(N0​Oc)] puede dar mayor de uno, a veces. 6) Un ejemplo de la escala de intervalo es la temperatura. 7) Toda probabilidad es una fracción propia 8) La variable "color de los ojos" es una variable cualitativa nominal. 9) Los eventos incompatibles pueden verse en la probabilidad classica 10) En Distribución Poison se conoce N y se utiliza el promedio de N 11) En la Distribución Poison la Pr(X>1)=1−[Pr(0,1)] 12) En la distribución Binomial, con n=6, la Pr(r>1)=1−[Pr(0,1)] 13) La Pr (ocurrencia del evento) + Pr (no ocurrencia del evento) =1 14) En la Distribución Binomial r puede ser mayor que n. 15) En Distribución Binomial, con n=26, la suma de todas las Probabilidades da > uno. 16) En la Dist. Poison, con lambda =20, entonces la Pr(X=21) es >1 17) Cuando los eventos son mutuamente exeluyentes las probabilidades individuales se suman. 18) Cuando a y b son dos eventos independientes entonces la Procurrencia) - Pr(a) Pr (b) 19). La suma de las probabilidades puede dar a uno y a veces pasar de uno 20) En un evento incompatible la suma de todas las probabilidades da a uno 21) En la Probabilidad Clísica se conoce el espacio muestral siempre. 22) En Binomial cuando n es mayor 25, la Pr puede dar mayor de uno. 23) Toda probabilidad está en Pr≤1 siempre 24) En Distribución binomial la Pr(0) es parte de las probabilidades. 25) Si A y B son dependientes entonces Pr(A)Pr(B/A)=Pr(B)Pr(AB)