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Mira la respuestaMira la respuesta done loadingPregunta: I Cierto y Falso: (2 puntos cada Ejercicio) _______ 1) En la estadística descriptiva se describe la muestra y los datos que se tienen de la Población. ______ 2) La estatura es una variable cualitativa continua. ______ 3) La ubicación de la mediana siempre es (n+1)/2 en datos sin agrupar. ______ 4) La suma de las probabilidades siempre debe dar a
I Cierto y Falso: (2 puntos cada Ejercicio)
_______ 1) En la estadística descriptiva se describe la muestra y los datos que se tienen de la Población.
______ 2) La estatura es una variable cualitativa continua.
______ 3) La ubicación de la mediana siempre es (n+1)/2 en datos sin agrupar.
______ 4) La suma de las probabilidades siempre debe dar a uno.
______ 5) La variable cuantitativa continua tiene valores intermedios y enteros.
______ 6) El parámetro es una medida perteneciente a la población.
______ 7) La Mediana es una medida de dispersión.
______ 8) En una muestra pequeña puede darse el caso de no haber moda.
______ 9) Un ejemplo de la escala de intervalo es la temperatura.
_____ 10) La desviación estándar es la raíz cuadrada del promedio,
_____ 11) La variable “color de los ojos” es una variable cualitativa nominal.
_____ 12) La variable independiente es manipulada por el investigador.
_____ 13) En datos sin agrupar la mediana no utiliza el dato 1 para encontrarla
_____ 14) En la Distribución Poison la Pr (X >1) = 1 – [Pr (0, 1)]
_____ 15) En la distribución Binomial, con n = 6, la Pr (r > 1) = 1 –[Pr (0, 1)]
_____ 16) La Pr (ocurrencia del evento) + Pr (no ocurrencia del evento) = 1
_____ 17) La suma de las Probabilidades en distribución Normal da a uno, [Pr
_____ 19) En la Distribución Binomial r puede ser mayor que n.
_____ 20) La gráfica de barras puede ilustrar variables categóricas
_____ 21) En Distribución Binomial, con n =25, la suma de todas las desviaciones da mayor de uno.
_____ 22) En la Dist. Poison, con lambda = 20, entonces la Pr (X = 21) es > 1
_____ 23) La Estadística recopila, analiza e interpreta datos para tomar decisiones.
_____24) Cuando los eventos son mutuamente excluyentes las probabilidades individuales se suman.
_____25) Cuando a y b son dos eventos independientes entonces la
Pr(ocurrencia) = Pr(a) Pr (b).
_____ 26). La suma de las probabilidades puede dar a uno y a veces pasar de uno
_____ 27) Toda probabilidad está entre cero y 1
_____ 28). En la distribución binomial r puede ser mayor que n.
_____ 29) En la distribución normal la probabilidad se encuentra de acuerdo
al total de desviaciones que encuentres
_____ 30) En un evento incompatible ls suma de todas las probabilidades da a uno
_____ 31) En la Probabilidad Clásica se conoce el espacio muestral siempre.
_____ 32) En Binomial cuando n =30, la Pr puede dar mayor de uno.
_____ 33) Toda probabilidad está en Pr ≤ 1 siempre
_____ 34) En Distribución binomial la Pr (0) es parte de las probabilidades.
_____ 35) En Distribución Poison se conoce N y se utiliza el promedio de N
_____ 36) Los eventos incompatibles, son mutuamente excluyentes.
_____ 37) La [Pr (Oc) + Pr (No Oc)] puede dar mayor de uno, a veces.
_____ 38) Los eventos incompatibles pueden verse en la probabilidad clásica
_______ 39) La variable “raza” es una variable cualitativa, nominal
_____ 40) La variable independiente es manipulada por el investigador.
______41) En Poison, con lambda = 20, entonces la Pr (X >1) = 1 – [Pr (0, 1)]
______42) En la distribución Binomial, con n=20, la Pr (r > 1) = 1 –[Pr (0, 1)]
______41) En distribución Normal la suma de todas las Probabilidades da a uno.
______42) En Distribución Binomial, con n =25, la suma de todas las Pr = 1
______43) En la Distribución Poison, con lambda = 30, la Pr (X = 31) es > 1
______44) Sean, a y b eventos independientes, Pr(No Oc) = 1 – [Pr(a) Pr (b)].
______45) Sean A y B, Eventos dependientes, Pr(A)Pr (B/A) = Pr(B)Pr (A/B)
______46) Cuando Z es negativa, la probabilidad encontrada también.
______47) En Dist Normal cuando tienes Pr (Z ≤ 3) = 1- [Pr (Z=3)]
______48) En la Dist Normal Z = total de los eventos
______49) Cuando Z = 1, la probabilidad = .5 - .3413
______50) Toda probabilidad es una fracción propia
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