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Questions and Answers
La estadÃstica ha sido definida como:
La estadÃstica ha sido definida como:
- El arte de manejar con rigor los números.
- La ciencia del aprendizaje a partir de los datos.
- La ciencia que produce, analiza y extrae conclusiones de los datos.
- Las respuestas B y C son correctas. (correct)
¿De qué clase son cada una de las siguientes variables?
¿De qué clase son cada una de las siguientes variables?
Tipo de madera (pino, cedro, roble). = Nominal Grosor de la pintura (en milÃmetros). = Continua Meses del año (Enero, Febrero…). = Ordinal Número de hijos. = Discreta
Con la estadÃstica manejamos:
Con la estadÃstica manejamos:
- Información en forma de datos.
- Números contextualizados.
- Individuos de una población.
- Las respuestas A y B son correctas. (correct)
Hoy en dÃa en España los censos…
Hoy en dÃa en España los censos…
Decimos que una muestra es representativa cuando:
Decimos que una muestra es representativa cuando:
Decimos que los estudios experimentales:
Decimos que los estudios experimentales:
Un pictograma representa la información:
Un pictograma representa la información:
Referente a la infraestructura requerida para llevar a cabo análisis de datos en Big Data:
Referente a la infraestructura requerida para llevar a cabo análisis de datos en Big Data:
La aplicación de la estadÃstica en Big Data:
La aplicación de la estadÃstica en Big Data:
La estadÃstica:
La estadÃstica:
R soporta datos de tipo numérico en sus bases de datos:
R soporta datos de tipo numérico en sus bases de datos:
R soporta datos de tipo categórico en sus bases de datos:
R soporta datos de tipo categórico en sus bases de datos:
Histogram() es la etiqueta para desarrollar una función que elabore histogramas en un algoritmo desarrollado con R:
Histogram() es la etiqueta para desarrollar una función que elabore histogramas en un algoritmo desarrollado con R:
En estos momentos, R es un software que ofrece soporte ilimitado a la solución de problemas estadÃsticos en el entorno Big Data.
En estos momentos, R es un software que ofrece soporte ilimitado a la solución de problemas estadÃsticos en el entorno Big Data.
¿Por qué puede ser relevante la irrupción del código R en temas de ciberseguridad?
¿Por qué puede ser relevante la irrupción del código R en temas de ciberseguridad?
Uno de los objetivos básicos de la programación es la capacidad de desarrollar código que sea reutilizable:
Uno de los objetivos básicos de la programación es la capacidad de desarrollar código que sea reutilizable:
Sobre el uso de la programación por módulos en R:
Sobre el uso de la programación por módulos en R:
R no permite compartir librerÃas con otros lenguajes:
R no permite compartir librerÃas con otros lenguajes:
¿Puede R trabajar con varios tipos de ficheros de datos?
¿Puede R trabajar con varios tipos de ficheros de datos?
¿Puede un solo código R tratar simultáneamente variables categóricas y numéricas?
¿Puede un solo código R tratar simultáneamente variables categóricas y numéricas?
¿Cuántos cuartiles hay en una distribución de datos?
¿Cuántos cuartiles hay en una distribución de datos?
¿Qué cuantiles equivalen a la mediana?
¿Qué cuantiles equivalen a la mediana?
La mediana…
La mediana…
La media…
La media…
La medida estadÃstica que menos se ve afectada por los valores atÃpicos es:
La medida estadÃstica que menos se ve afectada por los valores atÃpicos es:
En la fórmula de la mediana para datos agrupados: ¿Qué representan las letras y sÃmbolos?
$Me = {L_{i - 1}} + \frac{{\frac{N}{2} - {N_{i - 1}}}}{{{n_i}}} \times {a_i}$
En la fórmula de la mediana para datos agrupados: ¿Qué representan las letras y sÃmbolos? $Me = {L_{i - 1}} + \frac{{\frac{N}{2} - {N_{i - 1}}}}{{{n_i}}} \times {a_i}$
La varianza…:
La varianza…:
El diagrama de cajas se construye con:
El diagrama de cajas se construye con:
Una medida estadÃstica que nos permite comparar entre diferentes poblaciones es:
Una medida estadÃstica que nos permite comparar entre diferentes poblaciones es:
En cuanto a la asimetrÃa…
En cuanto a la asimetrÃa…
Las frecuencias marginales son:
Las frecuencias marginales son:
La covarianza del mismo modo que la varianza…
La covarianza del mismo modo que la varianza…
Un diagrama de dispersión nos permite ver:
Un diagrama de dispersión nos permite ver:
La causalidad entre variables…
La causalidad entre variables…
Cuando existe un asociación aproximadamente lineal entre variables que hemos modelado con una regresión lineal…
Cuando existe un asociación aproximadamente lineal entre variables que hemos modelado con una regresión lineal…
Si el coeficiente de correlación es nulo:
Si el coeficiente de correlación es nulo:
El Método de los MÃnimos Cuadrados sirve para…
El Método de los MÃnimos Cuadrados sirve para…
El coeficiente de determinación…
El coeficiente de determinación…
Los modelos lineales se emplean más en estadÃstica porque…
Los modelos lineales se emplean más en estadÃstica porque…
Un scatterplot es:
Un scatterplot es:
Si tenemos un variable aleatoria X que se distribuye como una Bi(10;0,5):
Si tenemos un variable aleatoria X que se distribuye como una Bi(10;0,5):
En una distribución normal a mayor sigma:
En una distribución normal a mayor sigma:
Si los tres primeros lanzamientos de una moneda han resultado cara, la probabilidad de que obtengamos cara en el cuarto lanzamiento es:
Si los tres primeros lanzamientos de una moneda han resultado cara, la probabilidad de que obtengamos cara en el cuarto lanzamiento es:
Dos eventos se dice que son independientes cuando:
Dos eventos se dice que son independientes cuando:
$ F\left( {{x_i}} \right) $ es
$ F\left( {{x_i}} \right) $ es
Si tiramos dos dados y sumamos sus puntuaciones. La probabilidad de obtener un 6,7 o un 8 es:
Si tiramos dos dados y sumamos sus puntuaciones. La probabilidad de obtener un 6,7 o un 8 es:
La V(X+Y) es igual a:
La V(X+Y) es igual a:
En una distribución binomial el parámetro «q» es:
En una distribución binomial el parámetro «q» es:
La distribución normal está caracteriza por dos parámetros que son:
La distribución normal está caracteriza por dos parámetros que son:
Si $ X\sim N\left( {5,2} \right)\ $ entonces la variable tipificada Z la obtenemos como…
Si $ X\sim N\left( {5,2} \right)\ $ entonces la variable tipificada Z la obtenemos como…
Para poder hablar propiamente de distribución muestral de un determinado estadÃstico…
Para poder hablar propiamente de distribución muestral de un determinado estadÃstico…
El arco circunflejo lo empleamos en estadÃstica inferencial para…
El arco circunflejo lo empleamos en estadÃstica inferencial para…
$ \hat p $ es...
$ \hat p $ es...
¿Por qué hay tantas variables en la naturaleza que se distribuyen normalmente?
¿Por qué hay tantas variables en la naturaleza que se distribuyen normalmente?
La desviación tÃpica de la media muestral es:
La desviación tÃpica de la media muestral es:
Si multiplicamos por cuatro el tamaño de una muestra $ {\sigma _{\bar x}} $:
Si multiplicamos por cuatro el tamaño de una muestra $ {\sigma _{\bar x}} $:
El error estándar es…
El error estándar es…
Señala la frase correcta.
Señala la frase correcta.
¿Cuál es un estimador insesgado de la media poblacional?
¿Cuál es un estimador insesgado de la media poblacional?
¿En qué se diferencian los dos tipos principales de estimación?
¿En qué se diferencian los dos tipos principales de estimación?
¿Qué fórmula es la correcta para hallar el IC de una media poblacional conocida su varianza?
¿Qué fórmula es la correcta para hallar el IC de una media poblacional conocida su varianza?
¿Qué es o a qué es igual «E»?
¿Qué es o a qué es igual «E»?
Si hemos calculado el IC para p y resulta: 0,325
Si hemos calculado el IC para p y resulta: 0,325
Al IC 188cm<µ<209cm que marca con un 95% de confianza la estatura media de un equipo de la NBA lo interpretamos como…
Al IC 188cm<µ<209cm que marca con un 95% de confianza la estatura media de un equipo de la NBA lo interpretamos como…
Cuando σ no es conocida, en el cálculo de los valores crÃticos para construir los IC empleamos:
Cuando σ no es conocida, en el cálculo de los valores crÃticos para construir los IC empleamos:
La T-Student es…
La T-Student es…
¿Qué es una muestra piloto?
¿Qué es una muestra piloto?
¿En un IC que porcentaje de las veces éste no contendrá al parámetro?
¿En un IC que porcentaje de las veces éste no contendrá al parámetro?
¿Qué es un valor crÃtico en términos de inferencia?
¿Qué es un valor crÃtico en términos de inferencia?
Empleamos intervalos de confianza entre otras razones porque…
Empleamos intervalos de confianza entre otras razones porque…
¿Para qué sirve un contraste de hipótesis?
¿Para qué sirve un contraste de hipótesis?
Generalmente el orden que seguimos en un contraste de hipótesis es…
Generalmente el orden que seguimos en un contraste de hipótesis es…
¿Cuántos diferentes planteamientos tenemos para la H1?
¿Cuántos diferentes planteamientos tenemos para la H1?
¿Con que tipo de frases interpretamos un contraste de hipótesis?
¿Con que tipo de frases interpretamos un contraste de hipótesis?
¿Quién tiene que caer en la región crÃtica para que rechacemos la H0?
¿Quién tiene que caer en la región crÃtica para que rechacemos la H0?
¿Qué es 1-β?
¿Qué es 1-β?
La P(rechazar Ho | siendo Ho verdadera) es equivalente a:
La P(rechazar Ho | siendo Ho verdadera) es equivalente a:
La regla del p valor para decidir un contraste de hipótesis es:
La regla del p valor para decidir un contraste de hipótesis es:
¿Cómo decidimos un contraste de hipótesis a través de un IC?
¿Cómo decidimos un contraste de hipótesis a través de un IC?
Cuando en un contraste de hipótesis desconocemos la varianza de la población de la que provienen los datos empleamos…
Cuando en un contraste de hipótesis desconocemos la varianza de la población de la que provienen los datos empleamos…
El modelo de regresión lineal se supone...
El modelo de regresión lineal se supone...
¿Qué es lo que se contrasta en un modelo de regresión lineal?
¿Qué es lo que se contrasta en un modelo de regresión lineal?
¿Con que Test o pruebas podemos constrastar el modelo de regresión?
¿Con que Test o pruebas podemos constrastar el modelo de regresión?
R2 equivale a:
R2 equivale a:
Si el IC para β1 contiene al 0 esto querrá decir que: D B y C son correctas.
Si el IC para β1 contiene al 0 esto querrá decir que: D B y C son correctas.
¿Qué es alfa en el modelo de regresión?
¿Qué es alfa en el modelo de regresión?
En el ejemplo visto en el capÃtulo sobre las pelÃculas:
En el ejemplo visto en el capÃtulo sobre las pelÃculas:
Si al graficar los errores estos presentar una forma de embudo:
Si al graficar los errores estos presentar una forma de embudo:
Los errores del modelo conviene que B sean casi todos elevados.
Los errores del modelo conviene que B sean casi todos elevados.
El modelo de regresión lineal consta de tres parámetros.
El modelo de regresión lineal consta de tres parámetros.
¿Para qué sirve el análisis de componentes principales?
¿Para qué sirve el análisis de componentes principales?
¿Para qué sirve el análisis de componentes principales? ¿Para qué sirve el análisis de componentes principales?
Los vectores de componentes principales:
Los vectores de componentes principales:
¿Cuándo es una variable representativa del vector de componentes?
¿Cuándo es una variable representativa del vector de componentes?
Qué componentes son las que representan el ruido en una imagen?
Qué componentes son las que representan el ruido en una imagen?
Para detectar cambios en un modelo de datos…
Para detectar cambios en un modelo de datos…
¿Qué sucede si reducimos el número de componentes principales a utilizar en nuestro modelo reducido?
¿Qué sucede si reducimos el número de componentes principales a utilizar en nuestro modelo reducido?
¿Cómo calculamos el modelo de datos reducido a partir del vector de componentes?
¿Cómo calculamos el modelo de datos reducido a partir del vector de componentes?
Si nos atenemos al número de variables a representar, ¿qué gráfica de dispersión es más fácil de entender e interpretar?:
Si nos atenemos al número de variables a representar, ¿qué gráfica de dispersión es más fácil de entender e interpretar?:
¿Qué función de R hemos utilizado para poder calcular el vector de análisis de componentes?
¿Qué función de R hemos utilizado para poder calcular el vector de análisis de componentes?
¿Si tenemos un modelo de datos con 5 variables, ¿cuántos vectores de componente principal generará el algoritmo?
¿Si tenemos un modelo de datos con 5 variables, ¿cuántos vectores de componente principal generará el algoritmo?
