PC-1

Levin Prueba de conceptos

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Prueba de conceptosde los capítulos

Prueba de conceptos

Capítulo 2

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____1.En comparación con un arreglo (u ordenamiento) de datos, la distribución de frecuencias tiene la ventaja de representar los datos de una manera comprimida.

_____2.Una ojiva “más que” tiene forma de S y su inclinación es hacia abajo y a la derecha.

_____3.Un histograma es una serie de rectángulos, cada uno proporcional en ancho al número de elementos que caen dentro de una clase específica de datos.

_____4.Una sola observación se conoce como datos puntuales, mientras que una colección de datos se conoce como tabular.

_____5.Las clases de cualquier distribución de frecuencias relativas son completamente incluyentes y mutuamente excluyentes.

_____6.Cuando una muestra contiene las características importantes de cierta población en las mismas proporciones en que se encuentran en ésta, se dice que se trata de una muestra representativa.

_____7.Una población es una colección de todos los elementos que se están estudiando.

_____8.Si uniéramos los puntos medios de las barras consecutivas de un histograma de frecuencias con una serie de rectas, estaríamos graficando un polígono de frecuencias.

_____9.Antes de organizar la información y analizarla mediante métodos estadísticos, se le conoce como datos preprocesados.

_____10.Una desventaja del ordenamiento de datos es que no nos permite hallar fácilmente los valores mayor y menor del conjunto de datos.

_____11.Los datos discretos sólo se pueden expresar con números enteros.

_____12.Como regla general, los estadísticos consideran que una distribución de frecuencias está incompleta si tiene menos de 20 clases.

_____13.Siempre es posible construir un histograma a partir de un polígono de frecuencias.

_____14.La escala vertical de la ojiva para una distribución de frecuencias relativas indica la fracción del número total de observaciones que entran en cada clase.

_____15.Un ordenamiento de datos se forma clasificando los datos sin procesar con respecto al tiempo de observación.

_____16.Una ojiva “menor que” tiene forma de S y su inclinación es hacia abajo y a la derecha.

_____17.Una ventaja de los histogramas, en comparación con un polígono de frecuencias, es que muestra con más claridad cada clase de la distribución.

_____18. El promedio de bateo de un jugador de béisbol se calcula utilizando una muestra.

_____19.Una distribución de frecuencias organiza los datos en grupos de valores que describen una o más características de esos datos.

_____20.A una serie de rectángulos cuyo ancho es proporcional al alcance de los valores dentro de la clase y cuya altura es proporcional al número de elementos que caen dentro de la clase, se le conoce como polígono de frecuencias.

_____21. Los anchos de clase de una distribución de frecuencias son de igual tamaño.

22.¿Cuál de los siguientes representa el esquema más preciso para clasificar datos?

a)Métodos cuantitativos.

b)Métodos cualitativos.

c)Una combinación de ambos métodos.

d)Un esquema puede ser determinado sólo con información específica acerca de la situación.

23.¿Cuál de los siguientes NO es un ejemplo de datos comprimidos?

a)Distribución de frecuencias.

b)Arreglo de datos.

c)Histograma.

d)Ojiva.

24.¿Cuál de las afirmaciones siguientes acerca de los rectángulos de un histograma es correcta?

a)Los rectángulos tienen una altura proporcional al número de elementos que entran en las clases.

b)Por lo general existen cinco rectángulos en cada histograma.

c)El área de un rectángulo depende sólo del número de elementos de la clase en comparación con el número de elementos de todas las demás clases.

d)Todos los anteriores.

e)Los incisos a) y c), pero no b).

25.¿Por qué resulta cierto que las clases de una distribución de frecuencias son completamente incluyentes?

a)Ningún dato puntual entra en más de una clase.

b)Hay siempre más clases que datos puntuales.

c)Todos los datos entran en una clase o en otra.

d)Todos los incisos anteriores.

e)Los incisos a) y c), pero no b).

26.Cuando se construye una distribución de frecuencias, el primer paso consiste en

a)dividir los datos en al menos cinco clases.

b)clasificar los datos puntuales en clases y contar el número de puntos de cada clase.

c)decidir acerca del tipo y número de clases en que se dividirán los datos.

d)ninguno de los anteriores.

27.Conforme aumenta el número de observaciones y clases, la forma de un polígono de frecuencias:

a)Tiende a hacerse cada vez más lisa.

b)Tiende a tomar forma de sierra.

c)Permanece igual.

d)Varía sólo si los datos son más confiables.

28.¿Cuál de las siguientes afirmaciones acerca de las ojivas de frecuencias acumuladas para un conjunto de datos en particular es verdadera?

a)Tanto la curva “mayor que” como la “menor que” tienen la misma pendiente.

b)Las curvas “mayor que” tienden a irse hacia arriba y a la derecha.

c)Las curvas “menor que” tienden a irse hacia abajo y a la derecha.

d)Las curvas “menor que” tienden a irse hacia arriba y a la derecha.

29.A partir de una ojiva construida para un conjunto particular de datos:

a)Los datos originales pueden reconstruirse siempre de manera exacta.

b)Los datos originales siempre se pueden aproximar.

c)Los datos originales nunca se pueden aproximar ni reconstruir, pero se pueden obtener conclusiones válidas con respecto a los datos.

d)Ninguno de los anteriores.

e)Los incisos a) y b), pero no c).

30.Al construir una distribución de frecuencias para una muestra, el número de clases depende de:

a)El número de datos puntuales.

b)El alcance de los datos recolectados.

c)El tamaño de la población.

d)Todos los anteriores.

e)Los incisos a) y b), pero no c).

31.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?

a)El tamaño de una muestra nunca puede ser igual al tamaño de la población de la que se toma.

b)Las clases describen sólo una característica de los datos que serán organizados.

c)En general, como regla, los especialistas en estadística utilizan entre 6 y 15 clases.

d)Todos los anteriores.

e)Los incisos b) y c), pero no a).

32.Como regla general, ¿qué cantidad de clases tienden a utilizar los especialistas en estadística cuando organizan datos?

a)Menos de cinco.

b)Entre una y cinco.

c)Más de 30.

d)Entre 20 y 25.

e)Ninguno de los incisos anteriores.

33.¿Cuál de las siguientes NO es una prueba acerca de la utilidad de los datos?

a)La fuente de los datos.

b)La contradicción con respecto a otra evidencia.

c)La falta de evidencia.

d)El número de observaciones.

e)Ninguno de los anteriores.

34.Una distribución de frecuencias relativas presenta las frecuencias en términos de:

a)Fracciones.

b)Números enteros.

c)Porcentajes.

d)Todos los incisos anteriores.

e)Los incisos a) y c).

35.Las gráficas de distribuciones de frecuencias se utilizan debido a que:

a)Tienen una larga historia en aplicaciones prácticas.

b)Atraen la atención sobre los patrones que siguen los datos.

c)Toman en cuenta los datos sesgados o incompletos.

d)Permiten estimar con facilidad los valores.

e)Incisos b) y d).

36.Los datos continuos se diferencian de los datos discretos en que:

a)Las clases de datos discretos están representadas por fracciones.

b)Las clases de datos continuos pueden representarse por fracciones.

c)Los datos continuos sólo toman valores enteros.

d)Los datos discretos pueden tomar cualquier valor real.

37.El conteo doble es resultado de tener datos ______________o _______________.

38.Se encontró que 50 de 1,000 clientes en un estudio tienen las características de todos los clientes. Los 50 clientes son una muestra _________________.

39.El _________y la _________son dos métodos de arreglo de datos.

40.Una _________ es una colección de todos los elementos de un grupo. Una colección de algunos elementos, pero no de todos, se conoce como _________.

41.Al dividir los datos puntuales en clases parecidas y contar el número de observaciones de cada clase tendremos una _________.

42.Si los datos sólo pueden tomar un número limitado de valores, las clases de esos datos se conocen como _________. En cualquier otro caso, las clases son _________.

43.Una distribución de frecuencias relativas presenta las frecuencias en términos de _________o de _________.

44.Una gráfica de una distribución de frecuencias acumuladas se conoce como _________.

45.Si una colección de datos se conoce como conjunto de datos, una sola observación se conoce como _________.

Prueba de conceptos

Capítulo 3

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____1.El valor de cada observación del conjunto de datos se toma en cuenta cuando calculamos su mediana.

_____2.Cuando la población está sesgada positiva o negativamente, a menudo es preferible utilizar la mediana como mejor medida de posición, debido a que siempre cae entre la media y la moda.

_____3.Las medidas de tendencia central de un conjunto de datos se refieren al grado en que las observaciones están dispersas.

_____4.Una medida de lo puntiagudo de una curva de distribución es el sesgo.

_____5.Con un conjunto de datos no agrupados, la moda se utiliza con más frecuencia como medida de tendencia central.

_____6.Si organizamos las observaciones de un conjunto de datos en orden descendente, el dato puntual que se encuentra en medio es la mediana del conjunto de datos.

_____7.Cuando se trabaja con datos agrupados, podemos calcular una media aproximada si suponemos que cada valor de una clase dada es igual a su punto medio.

_____8.El valor que más se repite en un conjunto de datos se conoce como media aritmética.

_____9.Si la curva de cierta distribución tiene el extremo más largo hacia la izquierda de la escala de medición del eje horizontal, se dice que la distribución está negativamente sesgada.

_____10.Después de agrupar un conjunto de datos en cierto número de clases, podemos identificar la clase mediana como la que tiene el mayor número de observaciones.

_____11.Una media calculada a partir de un conjunto de datos agrupados siempre da una buena estimación del valor real, aunque rara vez es exacto.

_____12.Podemos calcular una media para cualquier conjunto de datos, si tenemos su distribución de frecuencias.

_____13.La moda siempre se encuentra en el punto más alto de la gráfica de una distribución de datos.

_____14.El número de elementos de una población se denota por n.

_____15.Para un arreglo de datos con 50 observaciones, la mediana será el valor de la observación número 25 del arreglo.

_____16.Los valores extremos de un conjunto de datos tienen un fuerte efecto sobre la mediana.

_____17.La diferencia entre las observaciones más alta y más baja de un conjunto de datos se conoce como media geométrica.

_____18.La dispersión de un conjunto de datos da una idea de la confiabilidad de la medida de tendencia central.

_____19.La desviación estándar es igual a la raíz cuadrada de la varianza.

_____20.La diferencia entre las observaciones más alta y más baja de un conjunto de datos se conoce como el rango cuartil.

_____21.El rango intercuartil se basa sólo en dos valores tomados del conjunto de datos.

_____22.La desviación estándar se mide en las mismas unidades que las observaciones del conjunto de datos.

_____23.Un fractil es una posición en una distribución de frecuencias en la que una proporción (o fracción) de los datos se encuentra en ella o arriba de ella.

_____24.La varianza, al igual que la desviación estándar, toma en cuenta todas las observaciones del conjunto de datos.

_____25.El coeficiente de variación es una medida absoluta de la dispersión.

_____26.La medida de dispersión que con más frecuencia utilizan los especialistas en estadística es la desviación estándar.

_____27.Una de las ventajas de las medidas de dispersión es que cualquier estadístico que mide variación absoluta, también mide variación relativa.

_____28.Una desventaja al utilizar el rango para medir la dispersión es que no toma en cuenta la naturaleza de las variaciones entre la mayoría de las observaciones.

_____29.La varianza indica la distancia promedio a la media de cualquier observación del conjunto de datos.

_____30.Cada población tiene una varianza que se simboliza con s2.

_____31.De acuerdo con el teorema de Chebyshev, no más del 11% de las observaciones de una población puede tener resultados estándar de la población mayores que 3 o menores que –3.

_____32.El rango intercuartil es un ejemplo específico de un rango interfractil.

_____33.Es posible medir el rango de una distribución de extremo abierto.

_____34.El rango intercuartil mide el rango promedio de la cuarta parte más baja de una distribución.

35.Cuando se calcula la tasa promedio de expansión de la deuda de una compañía, la media correcta a utilizar es la:

a)Media aritmética.

b)Media ponderada.

c)Media geométrica.

d)Cualquiera de los dos: a) o c).

36.La moda tiene todas las ventajas siguientes excepto:

a)Un conjunto de datos puede no tener valor modal.

b)Cada valor de un conjunto de datos puede ser una moda.

c)Es difícil analizar un conjunto de datos multimodal.

d)La moda se ve excesivamente afectada por los valores extremos.

37.¿Cuál es la principal suposición que hacemos cuando calculamos la media de datos agrupados?

a)Todos los valores son discretos.

b)Cada valor de una clase es igual a su punto medio.

c)Ningún valor se presenta más de una vez.

d)Cada clase contiene exactamente el mismo número de valores.

38.¿Cuál de las afirmaciones siguientes NO es correcta?

a)Algunos conjuntos de datos no tienen media.

b)El cálculo de una media se ve afectado por los valores extremos del conjunto de datos.

c)Una media ponderada se debe utilizar cuando es necesario tomar en consideración la importancia de cada valor.

d)Todas estas afirmaciones son correctas.

39.¿Cuál de los siguientes es el primer paso para calcular la mediana de un conjunto de datos?

a)Promedie los dos valores centrales del conjunto de datos.

b)Ordene los datos.

c)Determine los pesos relativos de los valores de los datos en términos de su importancia.

d)Ninguno de los anteriores.

40.¿Cuál de las siguientes NO es una ventaja del uso de la mediana?

a)Los valores extremos afectan a la mediana con menos intensidad que a la media.

b)Una mediana se puede calcular para descripciones cualitativas.

c)La mediana puede calcularse para cada conjunto de datos, incluso para todos los conjuntos que presentan clases de extremo abierto.

d)La mediana es fácil de entender.

e)Todas las anteriores son ventajas de utilizar la mediana.

41.¿Por qué, normalmente, es mejor calcular una moda de un conjunto agrupado de datos, en lugar de hacerlo con un conjunto no agrupado de datos?

a)Los datos no agrupados tienden a ser bimodales.

b)La moda para los datos agrupados será la misma, independientemente del sesgo de la distribución.

c)Los valores extremos tienen menos efecto sobre los datos agrupados.

d)La posibilidad de escoger como moda un valor que no sea representativo es reducida.

42.¿En cuál de estos casos sería la moda más útil como indicador de la tendencia central?

a)Cada valor de un conjunto de datos ocurre exactamente una vez.

b)Todos los valores de un conjunto de datos, excepto tres, ocurren sólo una vez. Tres valores se presentan 100 veces cada uno.

c)Todos los valores de un conjunto de datos ocurren 100 veces cada uno.

d)Todas las observaciones de un conjunto de datos tienen el mismo valor.

43.¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de parámetro?

a)x.

b)n.

c).

d)Todos los anteriores.

e)b) y c), pero no a).

44.¿Cuál de las siguientes NO es una medida de tendencia central?

a)Media geométrica.

b)Mediana.

c)Moda.

d)Media aritmética.

e)Todos los incisos anteriores son medidas de tendencia central.

45.Cuando una distribución es simétrica y tienen sólo una moda, el punto más alto de la curva de distribución se conoce como:

a)Rango.

b)Moda.

c)Mediana.

d)Media.

e)Todos los anteriores.

f)b), c) y d), pero no a).

46.Cuando nos referimos a una curva que tiene una cola hacia el extremo izquierdo, podemos decir que es:

a)Simétrica.

b)Sesgada a la derecha.

c)Positivamente sesgada.

d)Todos los anteriores.

e)Ninguno de los anteriores.

47.Las desventajas de utilizar el rango como medida de dispersión incluyen las siguientes, excepto que:

a)Se ve altamente afectado por los valores extremos.

b)Puede cambiar drásticamente de una muestra a otra.

c)Es difícil de calcular.

d)Está determinado solamente por dos puntos del conjunto de datos.

48.¿Por qué es necesario elevar al cuadrado las diferencias respecto a la media cuando calculamos la varianza de la población?

a)Para que los valores extremos no afecten el cálculo.

b)Porque es posible que N sea muy pequeña.

c)Algunas de las diferencias serán positivas y otras negativas.

d)Ninguna de las anteriores.

49.Suponga que una población tiene = 100 y = 10. Si una observación particular tiene un resultado estándar de 1, se puede concluir que:

a)Su valor es 110.

b)Se encuentra entre 90 y 110, pero su valor exacto no se puede determinar.

c)Su valor es mayor que 110.

d)No se puede determinar nada sin conocer el valor de N.

50.Suponga que una población tiene = 100, = 10 y N = 1,000. De acuerdo con el teorema de Chebyshev, ¿cuál de las siguientes situaciones NO es posible?

a)150 valores son mayores que 130.

b)930 valores están entre 100 y 108.

c)22 valores están entre 120 y 125.

d)70 valores son menores que 90.

e)Todas las situaciones anteriores son posibles.

51.¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de una medida relativa de dispersión?

a)La desviación estándar.

b)La varianza.

c)El coeficiente de variación.

d)Todos los anteriores.

e)a) y b), pero no c).

52.¿Cuál de las afirmaciones siguientes es verdadera?

a)La varianza puede calcularse para datos agrupados o no agrupados.

b)La desviación estándar puede calcularse para datos agrupados o no agrupados.

c)La desviación estándar puede calcularse para datos agrupados o no agrupados, pero la varianza sólo se puede calcular para datos no agrupados.

d)a) y b), pero no c).

53.Si dividimos la desviación estándar de una población entre la media de la misma población y multiplicamos el resultado por 100, estaríamos calculando:

a)El resultado estándar de la población.

b)La varianza de la población.

c)La desviación estándar de la población.

d)El coeficiente de variación de la población.

e)Ninguno de los anteriores.

54.¿En qué se diferencia el cálculo de la varianza de la muestra del cálculo de la varianza de la población?

a) se sustituye por x.

b)N se sustituye por n – 1.

c)N se sustituye por n.

d)a) y c), pero no b).

e)a) y b), pero no c).

55.El cuadrado de la varianza de una distribución es:

a)La desviación estándar.

b)La media.

c)El rango.

d)La desviación absoluta.

e)a) y d).

f)Ninguno de los anteriores.

56.El teorema de Chebyshev dice que 99% de los valores estarán dentro de 63 desviaciones estándar de la media, para:

a)Distribuciones con forma de campana.

b)Distribuciones positivamente sesgadas.

c)Distribuciones con cola a la izquierda.

d)Todas las distribuciones.

e)Ninguna distribución.

57.Si una curva se puede dividir en dos partes iguales que son imágenes de espejo una de la otra, la curva es ________. Si no puede dividirse de esta manera, es ________.

58.El símbolo x denota la media de una ________. representa la media de una ________.

59.La asignación de enteros consecutivos de bajo valor a los puntos medios durante el cálculo de la media se conoce como ________.

60.Cuando trabajamos con cantidades que cambian en un periodo, es mejor calcular una media ________que una media ________.

61.Si dos valores de un grupo de datos ocurren con más frecuencia que los demás, se dice que la distribución de los datos es ________.

62.El grado en que los valores de una distribución están agrupados es una medida de________.

63.En una distribución de frecuencias, la mediana se encuentra en 0.5 de ________debido a que la mitad de los valores son menores o iguales a este valor.

64.La diferencia entre los valores del primer y tercer cuartiles es el rango ________.

65.La medida del cuadrado de la distancia promedio entre la media y cada observación de la población es ________. La raíz cuadrada positiva de este valor es ________.

66.La expresión de la desviación estándar como porcentaje de la media es ________.

67.El número de unidades de desviación estándar que una observación está arriba o abajo de la media se llama ________.

68.Los fractiles que dividen a los datos en 100 partes iguales se llaman ________.

Prueba de conceptos

Capítulo 4

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____1.En la teoría de la probabilidad, el resultado de algún experimento se conoce como actividad.

_____2.La probabilidad de que dos o más eventos estadísticamente independientes se presenten de manera simultánea o consecutivamente es igual a la suma de sus probabilidades marginales.

_____3.Utilizando el teorema de Bayes podemos desarrollar las probabilidades, basándonos en nueva información; a estas probabilidades se les conoce también como probabilidades posteriores.

_____4.En probabilidad clásica, podemos determinar a priori las probabilidades basadas en un razonamiento lógico antes de que cualquier experimento se lleve a cabo.

_____5.El conjunto de todos los resultados posibles de un experimento se conoce como espacio muestral del experimento.

_____6.En condiciones de dependencia estadística, una probabilidad marginal puede calcularse para algún evento simple si se toma el producto de las probabilidades de los eventos conjuntos en los que se presenta el evento simple.

_____7.Cuando una lista de eventos que resulta de algún experimento incluye todos los resultados posibles, se dice que la lista es colectivamente excluyente.

_____8.La probabilidad incondicional se conoce también como probabilidad marginal.

_____9.Una probabilidad subjetiva no es otra cosa que un pronóstico empírico.

_____10.Cuando la presentación de algún evento no tiene efecto sobre la probabilidad de presentación de algún otro, se dice que los dos eventos son estadísticamente independientes.

_____11.Cuando se usa el planteamiento de frecuencia relativa, los cálculos de probabilidad se hacen menos precisos para grandes cantidades de observaciones.

_____12.Simbólicamente, una probabilidad marginal se expresa como P(AB).

_____13.Si A y B son dos eventos estadísticamente dependientes, la probabilidad de que se presenten A y B es P(A) + P(B).

_____14.La probabilidad clásica supone que cada uno de los resultados posibles de un experimento es igualmente probable.

_____15.Una razón por la cual los tomadores de decisiones de alto nivel utilizan la probabilidad subjetiva es que deben enfrentarse a situaciones únicas.

_____16.Al hacer la estimación de la probabilidad de algún evento, el planteamiento de frecuencia relativa de presentación proporciona la mayor flexibilidad.

_____17.El teorema de Bayes es la fórmula para calcular la probabilidad condicional en condiciones de dependencia estadística.

_____18.Una desventaja del planteamiento subjetivo de la probabilidad es que presupone eventos diferentes.

_____19.El planteamiento de frecuencia relativa de la probabilidad proporcionará probabilidades estadísticas correctas después de 100 intentos.

_____20.Cuando se utiliza el planteamiento subjetivo de la probabilidad, dos personas con la misma información pueden proporcionar respuestas distintas, pero igualmente correctas.

_____21.A y B son eventos independientes si P(A|B) = P(B).

22.Si un evento no se ve afectado por el resultado de otro evento, se dice que ambos eventos son:

a)Dependientes.

b)Independientes.

c)Mutuamente excluyentes.

d)Todos los anteriores.

e)Tanto b) como c).

23.Si P(A o B) = P(A), entonces:

a)A y B son mutuamente excluyentes.

b)Las áreas del diagrama de Venn de A y B se traslapan.

c)P(A) + P(B) es la probabilidad conjunta de A y B.

d)Ninguno de los anteriores.

24.La probabilidad simple de que se presente un evento se conoce como

a)Probabilidad bayesiana.

b)Probabilidad conjunta.

c)Probabilidad marginal.

d)Probabilidad condicional.

25.¿Por qué los eventos resultantes de lanzar una moneda al aire son mutuamente excluyentes?

a)Porque el resultado de cualquier lanzamiento no se ve afectado por los resultados de los lanzamientos que le anteceden.

b)Porque no se pueden presentar cara y cruz en el mismo lanzamiento.

c)Porque la probabilidad de obtener cara y la probabilidad de obtener cruz son las mismas.

d)Por todas las anteriores.

e)a) y b), pero no c).

26.Si se dibujara un diagrama de Venn para los eventos A y B, que son mutuamente excluyentes, ¿qué cosa de lo siguiente sería siempre verdadero para A y B?

a)Sus representaciones en el rectángulo se traslaparán.

b)Sus representaciones en el rectángulo tendrán áreas iguales.

c)Sus representaciones en el rectángulo no se traslaparán.

d)Ninguno de los anteriores.

e)b) y c), pero no a).

27.¿Cuál es la probabilidad de que un valor escogido al azar de una determinada población sea mayor que la mediana de la población?

a)0.25.

b)0.5.

c)1.0.

d)0.67.

28.Suponga que se lanza una sola vez un dado no cargado. ¿Cuál de lo siguiente es verdadero?

a)La probabilidad de obtener un número mayor que 1 es 1 – P(obtener 1).

b)La probabilidad de obtener un 3 es 1 – P(obtener 1, 2, 4, 5 o 6).

c)La probabilidad de obtener un 5 o un 6 es mayor que la probabilidad de obtener un 3 o un 4.

d)Todos los anteriores.

e)a) y b), pero no c).

29.Si A y B son eventos mutuamente excluyentes, entonces P(A o B) = P(A) + P(B). ¿De qué manera cambia el cálculo de P(A o B) si A y B no son mutuamente excluyentes?

a)P(AB) debe restarse de P(A) + P(B).

b)P(AB) debe sumarse a P(A) + P(B).

c)[P(A) + P(B)] debe multiplicarse por P(AB).

d)[P(A) + P(B)] debe dividirse entre P(AB).

e)Ninguno de los anteriores.

30.Leo C. Swartz, un chofer de taxi de Chicago, ha visto que el clima afecta la disposición a dar propina de sus clientes. Si está lloviendo, sus clientes por lo general dan poco de propina. Si no está lloviendo, por lo general, dan buenas propinas.¿Cuál de las afirmaciones siguientes son verdaderas?

a)Propinas y clima son estadísticamente independientes.

b)Las condiciones del clima que Leo toma en cuenta no son mutuamente excluyentes.

c)P(buena propina | lluvia) es mayor que P(mala propina | lluvia).

d)Ninguno de los anteriores.

e)a) y c), pero no b).

31.Suponga que se lanza un dado dos veces consecutivas y que usted tiene que trazar el árbol de probabilidades que muestre todos los resultados posibles de los dos lanzamientos. ¿Cuántas ramas tendrá su árbol?

a)6.

b)12.

c)36.

d)42.

e)48.

En las preguntas 32 a 34, remítase a la siguiente situación: se colocan 10 bolas numeradas en una urna. Las bolas 1 a 4 son rojas y las bolas 5 a 10 son azules.

32.¿Cuál es la probabilidad de que una bola sacada al azar de la urna sea azul?

a)0.1.

b)0.4.

c)0.6.

d)1.0.

e)No se puede determinar desde la información dada.

33.La probabilidad de sacar la bola con el número 3, por supuesto, es de 0.1. Se saca una bola y ésta es roja. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones son verdaderas?

a)P(bola #3 | bola sacada es roja) = 0.1.

b)P(bola #3 | bola sacada es roja) < 0.1.

c)P(bola #3 | bola sacada es roja) > 0.1.

d)P(bola sacada es roja | bola sacada fue #3) = 0.25.

e)c) y d) solamente.

34.En la pregunta 33, la probabilidad de sacar la bola número 3 fue considerada después de que se había sacado una bola roja. Las nuevas probabilidades que consideramos se conocen como:

a)Exhaustivas.

b)A priori.

c)Marginales.

d)Subjetivas.

e)Ninguno de los anteriores.

35.Simbólicamente, una probabilidad marginal es:

a)P(AB).

b)P(BA).

c)P(B| A).

d)P(ABC).

e)Ninguno de los anteriores.

36.Si sumamos las probabilidades de los eventos condicionales en los que el evento A se presenta cuando estamos en condiciones de dependencia estadística, el resultado es:

a)La probabilidad marginal de A.

b)La probabilidad conjunta de A.

c)La probabilidad condicional de A.

d)Ninguno de los anteriores.

37.Uno de los resultados posibles de hacer algo es un ________________. La actividad que produjo este resultado es un ________________.

38.El conjunto de todos los resultados posibles de una actividad es el ______________.

39.Una representación gráfica de los conceptos de probabilidad, que utiliza símbolos para representar resultados, es ______________.

40.Los eventos que no se pueden presentar juntos se conocen como ______________.

41.La probabilidad de que se presente un evento, dado que ya se presentó otro, se conoce como probabilidad ______________.

42.En términos de sus suposiciones, el planteamiento menos restrictivo del estudio de la probabilidad es el ______________.

43.A menudo, el teorema de ______________se utiliza en la toma de decisiones administrativas, debido a que proporciona formas de actualizar las estimaciones de probabilidad anteriores, basándose en nueva información.

44.Una lista es ______________ si incluye todos los resultados posibles que se pueden tener de un experimento.

45.Tres planteamientos diferentes del estudio de la probabilidad son el planteamiento ______________, el planteamiento ______________y el planteamiento ______________.

Prueba de conceptos

Capítulo 5

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____1.El valor esperado de un experimento se obtiene calculando el valor promedio aritmético de todos los resultados del experimento.

_____2.El valor de z para algún punto x que se encuentra en una distribución normal es el área entre x y la media de la distribución.

_____3.Las colas derecha e izquierda de la distribución normal se extienden indefinidamente, sin tocar nunca el eje horizontal.

_____4.Para una distribución normal, la media siempre se encuentra entre la moda y la mediana.

_____5.Toda el área menos aproximadamente tres décimos del 1% de una distribución normal se encuentra dentro de ±3 desviaciones estándar de la media.

_____6.El desarrollo de una tabla de pérdida condicional es un trabajo tedioso cuando existen muchas acciones y resultados posibles, debido a que la pérdida resultante de cada pareja acción/resultado debe incluirse en la tabla.

_____7.El área bajo la curva de una distribución normal entre la media y un punto situado a 1.8 desviaciones estándar por arriba de la media es mayor para una distribución que tiene una media de 100 que para una distribución que tiene una media de 0.

_____8.La distribución normal puede utilizarse para aproximar la distribución binomial cuando el número de ensayos, n, es mayor o igual a 60.

_____9.Los dos tipos de pérdidas que analizamos al resolver un problema de almacenamiento de inventario son a) pérdidas de oportunidad y b) pérdidas de actividad.

_____10.Cuando la probabilidad de éxito en un proceso de Bernoulli es del 50% (p = 0.5), su distribución binomial es simétrica.

_____11.Una distribución de frecuencias da una lista de las frecuencias observadas para un experimento que ya se ha llevado a cabo; una distribución de probabilidad da una lista de aquellos resultados que podrían presentarse si el experimento se llevara a cabo.

_____12.El valor que una variable aleatoria puede tomar por lo general se puede predecir con respecto a una presentación particular.

_____13.Una vez que el valor de p ya se ha determinado para un proceso de Bernoulli, el valor de q se calcula como 1 – p.

_____14.Si el número esperado de llegadas a una oficina se calcula como cinco por hora, uno puede tener una confianza razonable de que cinco personas llegarán en la siguiente hora.

_____15.La distribución binomial no es realmente necesaria, pues sus valores se pueden aproximar siempre por otra distribución.

_____16.La estatura de los humanos adultos se puede describir mediante una distribución de Poisson.

_____17.Cualquier acción que minimice la pérdida esperada, minimizará también la ganancia esperada.

_____18.Después de 20 ensayos de un experimento, se crea una curva de distribución con su forma definitiva.

_____19.Un ejemplo de una pérdida de oportunidad podría ser la pérdida de ventas debido a un exceso de madurez en la fruta de una tienda de abarrotes.

_____20.Una distribución en la que la media y la mediana tienen diferentes valores nunca podrá ser una distribución normal.

_____21.La media de una distribución binomial está dada por np.

22.Si la ganancia diaria esperada de un puesto de aguas frescas es de $13.45, entonces:

a)la ganancia del día siguiente será de $13.45.

b)la ganancia del día siguiente será menor que $13.45.

c)la ganancia del día siguiente será mayor que $13.45.

d)la pérdida del día siguiente será de $13.45.

e)Ninguno de los anteriores.

23.Para una distribución binomial dada con n fija, si p < 0.5, entonces:

a)la distribución de Poisson proporcionará una buena aproximación.

b)la distribución de Poisson proporcionará una mala aproximación.

c)la distribución binomial estará sesgada hacia la izquierda.

d)la distribución binomial estará sesgada hacia la derecha.

e)la distribución binomial será simétrica.

24.Suponga que tenemos una distribución de Poisson con = 2. Entonces la probabilidad de tener exactamente 10 presentaciones es:

a)2–10e10

10!

b)210e-2

2!

c)102e–10

10!

d)210e–2

10!

25.¿Cuál de las siguientes es una característica de la distribución de probabilidad para cualquier variable aleatoria?

a)Se da una probabilidad para cada valor posible.

b)La suma de todas las probabilidades es uno.

c)No se presenta una probabilidad dada más de una vez.

d)Todos los anteriores.

e)a) y b), pero no c).

26.¿Cuál de las variables siguientes nunca podrá ser descrita por una distribución binomial?

a)El número de partes defectuosas producidas en un proceso de ensamblaje.

b)La cantidad de agua utilizada diariamente por una sola ama de casa.

c)El número de personas de su grupo que pueden responder correctamente a esta pregunta.

d)Todos los anteriores pueden ser descritas por una distribución binomial.

27.Si p = 0.4 para un proceso de Bernoulli, el cálculo (7!/3!4!)(0.4)3 (0.6)4 da la probabilidad de obtener:

a)exactamente tres éxitos en siete ensayos.

b)exactamente cuatro éxitos en siete ensayos.

c)tres o más éxitos en siete ensayos.

d)cuatro o más éxitos en siete ensayos.

e)ninguno de los anteriores.

28.Para distribuciones binomiales con p = 0.2:

a)Una distribución con n = 2,000 se aproxima mejor a la distribución normal que una con n = 50.

b)No importa qué valor se tenga de n, la distribución está sesgada hacia la derecha.

c)La gráfica de esta distribución con p = 0.2 y n = 100 sería exactamente la gráfica inversa de la distribución binomial con n = 100 y p = 0.8.

d)Todos los anteriores.

e)a) y b), pero no c).

29.¿Cuál de las siguientes es una condición necesaria para el uso de una distribución de Poisson?

a)La probabilidad de una llegada por segundo es constante.

b)El número de llegadas en cualquier intervalo de un segundo es independiente de las llegadas en otros intervalos.

c)La probabilidad de tener dos o más llegadas en el mismo segundo es cero.

d)Todos los anteriores.

e)b) y c), pero no a).

30.¿En qué caso sería la distribución de Poisson una buena aproximación de la binomial?

a)n = 40, p = 0.32.

b)n = 40, q = 0.79.

c)n = 200, q = 0.98.

d)n = 10, p = 0.03.

e)a) y c).

f)Todos los anteriores.

31.Para una curva normal con = 55 y = 10, ¿qué fracción del área total se encontrará bajo la curva a la derecha del valor 55?

a)1.0.

b)0.68.

c)0.5.

d)0.32.

e)No se puede determinar de la información dada.

32.Suponga que está utilizando una distribución normal para aproximar una distribución binomial con = 5 y = 2, y desea determinar la probabilidad de obtener más de siete éxitos. De la tabla normal, usted determinaría la probabilidad de que z fuera mayor que:

a)0.

b)0.5.

c)0.75.

d)1.0.

e)1.25.

f)1.5.

33.Para una curva de distribución normal con una media de 120 y una desviación estándar de 35, ¿qué fracción (en porcentaje) del área bajo la curva estará entre los valores de 40 y 82?

a)12.7.

b)85.1.

e)13.8.

d)48.9.

e)12.1.

f)19.4.

34.¿Cuáles de las siguientes curvas normales se parece más a la curva para = 10 y = 5?

a)La curva para = 10 y = 10.

b)La curva para = 20 y = 10.

c)La curva para = 20 y = 5.

d)La curva para = 12 y = 3.

e)a), c) y d).

f)Ninguna de los anteriores.

35.Una distribución binomial puede ser aproximada por una distribución de Poisson si:

a)n es grande y p es grande.

b)n es pequeña y p es grande.

c)n es pequeña y p es pequeña.

d)Ninguna de las anteriores.

e)a) y b), pero no c).

36.La desviación estándar de una distribución binomial depende de:

a)La probabilidad de éxito.

b)La probabilidad de fracaso.

c)El número de ensayos.

d)a) y b), pero no c).

e)b) y c), pero no a).

f)a), b) y c).

37.El promedio ponderado de los resultados de un experimento se conoce como ______________.

38.La distribución que trata solamente en términos de éxitos y fracasos se conoce como distribución ______________. Se le utiliza normalmente para describir un ______________.

39.Cuando aproximamos una distribución binomial mediante una distribución normal, debe utilizarse un factor de corrección de ______________.

40.La media de una distribución binomial, , se puede calcular como ______________, cuando n y p ya se conocen. La desviación estándar, , se calcula como ______________.

41.Para una distribución de Poisson, el símbolo que representa el número medio de presentaciones por intervalo es ______________.

42.Una lista de las probabilidades de los resultados que se podrían obtener en un experimento, si éste se llevara a cabo, se conoce como ______________.

43.Los dos parámetros que son necesarios para describir una distribución normal son ______________ y ______________.

44.Una ______________es una variable que toma diferentes valores de acuerdo con los resultados de un experimento.

45.Las distribuciones ______________solamente pueden tomar un número limitado de valores, mientras que las distribuciones ______________pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

Prueba de conceptos

Capítulo 6

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____1.Cuando los elementos incluidos en una muestra se basan en el juicio del individuo que conduce la muestra, se dice que la muestra es no aleatoria.

_____2.Una estadística es una característica de una población.

_____3.Un plan de muestreo que selecciona miembros de una población a intervalos uniformes con respecto al tiempo, al orden o al espacio se denomina muestreo estratificado.

_____4.Como regla general, no es necesario incluir un multiplicador de población finita en el cálculo del error estándar de la media cuando el tamaño de la muestra es mayor que 50.

_____5.La distribución de probabilidad de todas las medias posibles de muestras se conoce como la distribución de muestreo de la media.

_____6.Los principios de muestreo aleatorio simple son la base teórica de la inferencia estadística.

_____7.El error estándar de la media es la desviación estándar de la distribución de medias de la muestra.

_____8.Un plan de muestreo que divide a la población en grupos bien definidos de los cuales se extraen muestras aleatorias se conoce como muestreo de racimo.

_____9.Con un mayor tamaño de muestra, la distribución de muestreo de la media se aproxima a la normalidad, sin importar la distribución de la población.

_____10.El error estándar de la media disminuye en proporción directa al tamaño de muestra.

_____11.Para realizar una enumeración completa, se debe examinar cada elemento de una población.

_____12.En la vida diaria vemos muchos ejemplos de poblaciones infinitas de objetos físicos.

_____13.Para obtener una distribución teórica de muestreo, consideramos todas las muestras de un tamaño dado.

_____14.Las muestras grandes son siempre una buena idea, porque disminuyen el error estándar.

_____15.Si la media de una cierta población fuera 15, es probable que la mayor parte de las muestras que podríamos tomar de esa población tuviera medias de 15.

_____16.La precisión de una muestra está determinada por el número de elementos de la muestra y no por la fracción de la población total muestreada.

_____17.El error estándar de una estadística de muestra es la desviación estándar de su distribución de muestreo.

_____18.El muestreo de juicio tiene la desventaja de que puede perder cierta representatividad de una muestra.

_____19.La fracción de muestreo compara el tamaño de una muestra con el tamaño de la población.

_____20.Cualquier distribución de muestreo puede ser descrita totalmente por su media y su desviación estándar.

_____21.La precisión con la que puede usarse la media de muestra para estimar la media de población disminuye al incrementarse el error estándar.

22.¿Cuál de los siguientes es un método para seleccionar muestras de una población?

a)Muestreo de juicio.

b)Muestreo aleatorio.

c)Muestreo de probabilidad.

d)Todos los anteriores.

e)a) y b), pero no c).

23.Elija el par de símbolos que mejor complete esta oración: ______________es un parámetro, mientras que ______________es una estadística.

a)N, .

b), s.

c)N, n.

d)Todos los anteriores.

e)b) y c), pero no a).

24.En un muestreo aleatorio, podemos describir matemáticamente lo objetivo de nuestras estimaciones. ¿Por qué?

a)Siempre sabemos la probabilidad de que cualquier elemento de la población se incluya en la muestra.

b)Toda muestra siempre tiene una oportunidad igual de ser seleccionada.

c)Todas las muestras son exactamente del mismo tamaño y pueden contarse.

d)Ninguna de las anteriores.

e)a) y b), pero no c).

25.Suponga que está efectuando un muestreo estratificado sobre una población particular y que la ha dividido en estratos de tamaños diferentes. ¿Cómo puede hacer ahora su selección de muestras?

a)Seleccionando aleatoriamente un número igual de elementos de cada estrato.

b)Extrayendo un número igual de elementos de cada estrato y valorando los resultados.

c)Extrayendo elementos de cada estrato proporcionales a sus valores en la población.

d)Sólo a) y b).

e)Sólo b) y c).

26.¿En cuál de las siguientes situaciones x = n sería la fórmula correcta para calcular x?

a)El muestreo es de una población infinita.

b)El muestreo es de una población finita con reemplazo.

c)El muestreo es de una población finita sin reemplazo.

d)Sólo a) y b).

e)Sólo b) y c).

27.La dispersión entre medias de muestra es menor que la dispersión entre los mismos elementos muestreados porque:

a)Cada muestra es menor que la población de la que se extrae.

b)Los valores muy grandes se promedian hacia abajo, y los valores muy pequeños hacia arriba.

c)Los elementos muestreados se extraen todos de la misma población.

d)Ninguno de los anteriores.

e)b) y c), pero no a).

28.Suponga que una población con N = 144 tiene = 24. ¿Cuál es la media de la distribución de muestreo de la media para muestras de tamaño 25?

a)24.

b)2.

c)4.8.

d)No puede determinarse de la información dada.

29.El teorema del límite central nos asegura que la distribución de muestreo de la media:

a)Es siempre normal.

b)Es siempre normal para tamaños grandes de muestra.

c)Se aproxima a la normalidad al tiempo que se incrementa el tamaño de muestra.

d)Parece normal sólo cuando N es mayor que 1,000.

30.Supongamos que, para una cierta población, se tiene que x tiene el valor de 20 cuando se toman muestras de tamaño 25, y el valor de 10 cuando se toman muestras de tamaño 100. Al cuadruplicar el tamaño de la muestra, entonces, sólo se dividió a la mitad x. Podemos concluir que el aumentar el tamaño de la muestra es:

a)Siempre eficaz en cuanto al costo.

b)Algunas veces es eficaz en cuanto al costo.

c)Nunca es eficaz en cuanto al costo.

31.Remítase nuevamente a los datos de la pregunta 30. ¿Cuál debe ser el valor para esta población infinita?

a)1,000.

b)500.

c)377.5.

d)100.

32.El multiplicador de población finita no tiene que usarse cuando la fracción de muestreo es:

a)Mayor que 0.05.

b)Mayor que 0.50.

c)Menor que 0.50.

d)Mayor que 0.90.

e)Ninguno de los anteriores.

33.El error estándar de la media de un tamaño de muestra de dos o más es:

a)Siempre mayor que la desviación estándar de la población.

b)Generalmente mayor que la desviación estándar de la población.

c)Generalmente menor que la desviación estándar de la población.

d)Ninguno de los anteriores.

34.Un punto de inspección de la patrulla fronteriza que detiene a todo camión de pasajeros utiliza:

a)Muestreo aleatorio simple.

b)Muestreo sistemático.

c)Muestreo estratificado.

d)Enumeración completa.

35.En una población normalmente distribuida, la distribución de muestreo de la media:

a)Está normalmente distribuida.

b)Tiene una media igual a la media de la población.

c)Tiene una desviación estándar igual a la desviación estándar de la población dividida entre la raíz cuadrada de un tamaño de muestra.

d)Todos los anteriores.

e)Tanto a) como b).

36.El teorema del límite central:

a)Requiere cierto conocimiento de la distribución de frecuencia.

b)Nos permite utilizar estadísticas de muestra para hacer inferencias con respecto a parámetros de población.

c)Relaciona la forma de una distribución de muestreo de la media con la media de la muestra.

d)Requiere que una muestra contenga menos de 30 observaciones.

37.Una porción de los elementos de una población elegidos para su examen o medición directa es una ______________.

38.La proporción de la población contenida en una muestra es la ______________.

39.______________ es el proceso mediante el cual se hacen inferencias acerca de una población a partir de información sobre una muestra.

40.La ______________es la distribución que se obtiene al encontrar la distribución de muestreo de todas las muestras de un tamaño dado de una población.

41.El muestreo ______________se debe usar cuando cada grupo considerado tiene una pequeña variación dentro de sí mismo, pero hay una amplia variación entre diferentes grupos.

42.Un método aleatorio en el que los elementos se seleccionan a partir de la población a intervalos uniformes se denomina muestreo ______________.

43.______________es el grado de precisión con el cual la media de muestra puede estimar la media de población.

44.Dentro de una población, los grupos que son similares entre sí (aunque los grupos mismos tengan una amplia variación interna)se conocen como ______________.

45.Una distribución de muestreo de la porción es la distribución de probabilidad de ______________.

Prueba de conceptos

Capítulo 7

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____l.Se dice que un estadístico es un estimador eficiente de un parámetro si, al aumentar el tamaño de la muestra, es casi seguro que el valor del estadístico se acerca mucho al valor del parámetro.

_____2.Una estimación de intervalo es un intervalo de valores utilizado para estimar la forma de la distribución de una población.

_____3.Si un estadístico tiende a tomar valores mayores que el parámetro de la población con la misma frecuencia con que tiende a tomar valores menores, decimos que el estadístico es un estimador no sesgado del parámetro.

_____4.La probabilidad de que un parámetro de población se encuentre dentro de una estimación de intervalo dada se conoce como nivel de confianza.

_____5.Al aumentar el tamaño de la muestra, la distribución t tiende a una forma más plana.

_____6.Debemos utilizar siempre la distribución t, y no la distribución normal, cuando se desconoce la desviación estándar de la población.

_____7.Podemos obtener una burda estimación de la desviación estándar de alguna población si tenemos alguna información acerca de su alcance.

_____8.Cuando se utiliza la distribución t para hacer estimaciones, se debe suponer que la población es aproximadamente normal.

_____9.No siempre es deseable utilizar niveles de confianza altos, debido a que producen intervalos de confianza grandes.

_____10.Existe una distribución t distinta para cada posible tamaño de muestra.

_____11.Una estimación puntual a menudo resulta insuficiente, porque sólo puede ser correcta o incorrecta.

_____12.Se dice que una media de muestra es un estimador no sesgado o imparcial de una media de población debido a que ningún otro estimador podría extraer de la muestra información adicional acerca de la media de la población.

_____13.El estimador de que se utiliza con más frecuencia es s.

_____14.El error estándar de la población se calcula como p(1 – p)/n.

_____15.El número de grados de libertad que se utilizan en una estimación de distribución t es igual al tamaño de la muestra.

_____16.Conforme aumenta el tamaño de la muestra, la distribución t se aproxima menos a una distribución normal.

_____17.No es necesario usar la distribución t en estimación si se conoce la desviación estándar de la población.

_____18.La mediana de la muestra es siempre el mejor estimador de la mediana de la población.

_____19.Conforme aumenta el ancho de un intervalo de confianza, el nivel de confianza asociado con el intervalo también se incrementa.

_____20.La estimación del error estándar de la media de una población finita utilizando la estimación de la desviación estándar de la población, requiere que se use la distribución t para calcular los intervalos de confianza subsecuentes.

_____21.Los porcentajes que se encuentran en la tabla de la distribución t corresponden a la probabilidad de que el parámetro verdadero de la población se encuentre fuera del intervalo de confianza.

_____22.En una distribución normal, 100% de la población se encuentra dentro de 63 desviaciones estándar de la media.

23.Cuando escogemos un estimador de un parámetro de población, debe tomarse en cuenta:

a)Suficiencia.

b)Claridad.

c)Eficiencia.

d)Todos los anteriores.

e)a) y c), pero no b).

24.Suponga que se preguntó a 200 miembros de un grupo si les gusta o no un producto en particular. 50 dicen que sí y 150 dicen que no. Suponiendo que “sí” significa un éxito, ¿cuál de las siguientes es correcta?

a)pˆ = 0.33.

b)pˆ = 0.25.

c) pˆ = 0.33.

d) pˆ = 0.25.

e)b) y d) solamente.

25.Suponga que está tomando una muestra y calcula x = 100. Después calcula el límite superior de un intervalo de confianza del 90% para ; su valor es 112. ¿Cuál es el límite inferior de este intervalo de confianza?

a)88.

b)92.

c)100.

d)No se puede determinar a partir de la información proporcionada.

26.Después de tomar una muestra y calcular x, un especialista en estadística dice: “tengo el 88% de certeza de que la media de la población está entre 106 y 122”. ¿Qué es lo que quiere decir en realidad?

a)La probabilidad de que se encuentre entre 106 y 122 es de 0.88.

b)La probabilidad de que = 114, el punto medio del intervalo, es de 0.88.

c)El 88% de los intervalos calculados a partir de las muestras de este tamaño contendrá a la media de la población.

d)Todos los anteriores.

e)a) y c) pero no b).

27.¿Cuál de las siguientes es una condición necesaria para utilizar una tabla de distribución t?

a)n es pequeño.

b)Se conoce s, pero no .

c)La población es infinita.

d)Todos los anteriores.

e)a) y b), pero no c).

28.¿Cuál de las siguientes distribuciones t se esperaría que tuviera la mayor área en sus colas?

a)x = 0.83, grados de libertad = 12.

b)x = 15, grados de libertad = 19.

c)x = 15, n = 19.

d)x = 8.3, n = 12.

29.¿Cuál de las siguientes es una diferencia entre las tablas z y las tablas t?

a)La tabla t sólo tiene valores para unos cuantos porcentajes.

b)La tabla t mide la probabilidad de que el parámetro de población que estamos estimando esté en nuestro intervalo de confianza.

c)Debemos especificar los grados de libertad con los que estamos tratando cuando utilizamos una tabla z.

d)Todos los anteriores.

e)a) y b), pero no c).

30.Suponga que intentamos estimar una varianza de población utilizando s2. No es correcto calcular s2 como (x – x)2/n debido a que el valor sería:

a)Sesgado.

b)Ineficiente.

c)Inconsistente.

d)Insuficiente.

31.Al considerar muestras cuyo tamaño es mayor que 30, utilizamos la tabla normal, aun cuando se desconozca la desviación estándar de la población. ¿Por qué?

a)El cálculo de los grados de libertad se vuelve difícil para muestras de tamaño grande.

b)El número de porcentajes que necesitamos para el cálculo de los intervalos de confianza excede al número de los contenidos en las tablas t.

c)Es difícil calcular x (y en consecuencia s2) para muestras grandes.

d)Ninguno de los anteriores.

e)a) y c), pero no b).

32.Suponga que, de una población con N = 50, se toma una muestra de tamaño 15; se sabe que 2 es igual a 36 y que s2 para la muestra es 49; la x para la muestra se calcula en 104. ¿Cuál de las siguientes deberá utilizarse para calcular un intervalo de confianza del 95% para ?

a)La distribución t de Student.

b)La distribución normal.

c)Multiplicador de población finita.

d)a) y c), pero no b).

e)b) y c), pero no a).

33.Podemos utilizar la distribución normal para representar la distribución muestral de la población cuando:

a)El tamaño de la muestra es mayor que 10.

b)El tamaño de la muestra es menor que 50.

c)El tamaño de la muestra es mayor que 5.

d)Ninguno de los anteriores.

34.Si una estadística subestima un parámetro de población en el mismo grado en que lo sobrestima, podemos llamarlo:

a)Consistente.

b)Suficiente.

c)Eficiente.

d)Todos los anteriores.

e)Ninguno de los anteriores.

35.Si no se conoce la información sobre la proporción de población, el error estándar de la proporción puede estimarse mediante la fórmula:

a)npq

b)npq.

c)pq/n.

d)npq.

36.Se sabe que la estatura promedio de los 25 estudiantes del curso de matemáticas de décimo año del maestro Stanton es de 66 pulgadas. Al elaborar un intervalo de confianza del 95% para la estatura promedio de todos los alumnos del décimo año, deberíamos usar:

a)La distribución normal con 24 grados de libertad.

b)La distribución t con 24 grados de libertad.

c)La distribución t con 65 grados de libertad.

d)La distribución t con 25 grados de libertad.

37.Cierta población con distribución normal tiene una desviación estándar conocida de 1.0. ¿Cuál es el ancho total de un intervalo de confianza del 95% para la media de la población?

a)1.96.

b)0.98.

c)3.92.

d)No se puede determinar con la información proporcionada.

38.Un solo número que se utiliza para estimar un parámetro de población desconocido es un(a) ______________.

39.Un intervalo de valores que se utiliza para estimar un parámetro de población desconocido es un(a) ______________.

40.Una vez que sabemos algo acerca de una muestra, el número de valores de la muestra que podemos especificar libremente se conoce como ______________.

41.La familia de distribuciones de probabilidad que se utiliza cuando no se conoce la desviación estándar de la población, el tamaño de la muestra es pequeño y los valores se aproximan a la distribución normal es el (la) ______________.

42.Cuando damos una estimación de intervalo de un parámetro de población, hacemos notar qué tan seguros estamos de que el intervalo contiene al parámetro real de la población, estableciendo un ______________.

43.Los límites superior e inferior de confianza están a la misma ______________de la ______________.

44.Teóricamente, la distribución ______________es la distribución correcta para la construcción de intervalos de confianza para estimar una proporción de población.

45.En ausencia de información adicional, debería utilizarse un valor de ______________para p al determinar el tamaño de muestra para la estimación de una proporción de población.

Prueba de conceptos

Capítulo 8

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____1.En la prueba de hipótesis, suponemos que algún parámetro de población toma un valor particular antes de muestrear. Esta suposición que se va a probar se denomina hipótesis alternativa.

_____2.Suponiendo que una hipótesis dada acerca de la media de una población es correcta, el porcentaje de medias muestrales que pudieran caer fuera de ciertos límites de esta media hipotética se denomina nivel de significancia.

_____3.En la prueba de hipótesis, la distribución de probabilidad apropiada es siempre la distribución normal.

_____4.Si cometiéramos un error tipo I, rechazaríamos una hipótesis nula cuando realmente es verdadera.

_____5.Una prueba en la escala sin procesar o en la escala estandarizada nos lleva a la misma conclusión.

_____6.Sí 1.96 es el valor crítico de z, entonces el nivel de significancia de la prueba es 0.05.

_____7.Si nuestras hipótesis nula y alternativa son H0: = 80 y H1: < 80, es apropiado utilizar una prueba de cola izquierda.

_____8.Si la media de muestra estandarizada está entre cero y el valor crítico, entonces no se rechaza H0.

_____9.El valor 1 – se conoce como la potencia de la prueba.

_____10.Después de realizar una prueba de una cola y rechazar H0, se da cuenta de que debió haber hecho una prueba de dos colas, al mismo nivel de significancia. También rechazará H0 para esa prueba.

_____11.A menudo, aunque no siempre, es posible establecer el valor de de manera que obtengamos un trueque sin riesgos en la prueba de hipótesis.

_____12.Imagine que efectúa una prueba de hipótesis de dos colas sobre una media de población y ha establecido = 0.05. Si el estadístico muestral cae dentro de 0.95 del área alrededor de H0, usted ha probado que la hipótesis nula es cierta.

_____13.Si las pruebas de hipótesis se hicieran a un nivel de significancia de 0.60, la hipótesis nula generalmente se aceptaría cuando no es cierta.

_____14.Si Ho = 50 y = 0.05, entonces 1 – debe ser igual a 0.95 cuando = 50.

_____15.Para un nivel de significancia dado, los valores críticos de t se acercan a cero cuando crece el tamaño de la muestra.

_____16.Elegir el nivel de significancia apropiado es más fácil que elegir la prueba correcta que se debe utilizar.

_____17.Existen métodos matemáticos que garantizan que el nivel de significancia seleccionado siempre será el adecuado.

_____18.La prueba de hipótesis nos ayuda a sacar conclusiones sobre parámetros estimados.

_____19.Una prueba de hipótesis será útil para determinar si una media de población es 45 o 60 (es decir, H0 : = 45; H1 : = 60).

_____20.La prueba de hipótesis no es infalible al probar la “verdad” respecto al valor de un parámetro de población.

_____21.Es apropiado utilizar la potencia de una prueba de hipótesis sólo con pruebas de una cola.

22.Un fabricante de automóviles importante ha tenido que retirar varios modelos de su línea 1993 debido a problemas de control de calidad que no fueron descubiertos con los procedimientos finales de inspección aleatoria. Éste es un ejemplo de:

a)Error tipo I.

b)Error tipo II.

c)Error tipo I y error tipo II.

d)Ningún tipo de error.

23.Si n = 24 y = 0.05, entonces el valor crítico de t para probar las hipótesis H0: = 38 y H1: < 38 es:

a)2.069.

b)1.714.

c)–1.714.

d)–2.069.

24.Para probar hipótesis acerca de la media de una población normal con desviación estándar conocida, podemos comparar:

a)El valor observado de x con el valor crítico de x .

b)El valor observado de x con el valor crítico de z.

c)El valor observado de z con el valor crítico de x.

d)El valor observado de z con el valor crítico de z.

e)Cualquiera de a) o d).

25.Si decimos que = 0.10 para una prueba de hipótesis dada, entonces estamos diciendo que:

a)10% es nuestro estándar mínimo para una probabilidad aceptable.

b)10% es el riesgo que corremos de rechazar una hipótesis que es cierta.

c)10% es el riesgo que corremos de aceptar una hipótesis que es falsa.

d)a) y b) solamente.

e)a) y c) solamente.

26.Suponga que deseamos probar si una media de población es significativamente mayor o menor que 10. Tomamos una muestra y encontramos x = 8. ¿Cuál debe ser nuestra hipótesis alternativa?

a)< 10.

b) 10.

c) > 10.

d)No puede determinarse de la información dada.

27.Suponga que se realiza una prueba de hipótesis para un proceso en el que un error tipo I puede ser muy costoso, pero un error tipo II puede resultar relativamente barato y sin importancia. ¿Cuál de los siguientes sería la mejor elección para en esta prueba?

a)0.01.

b)0.10.

c)0.25.

d)0.50.

e)Ninguno de los anteriores.

28.Usted realiza una prueba de cola derecha sobre una media de población y no conoce . Toma una muestra de tamaño 26 y calcula x y s. A un nivel de significancia de 0.01, ¿en dónde buscaría el valor crítico para la prueba?

a)La tabla z, donde 0.99 del área está a la izquierda del valor z.

b)La tabla z, donde 0.98 del área está a la izquierda del valor z.

c)La tabla t, con 25 grados de libertad y la columna de 0.02.

d)La tabla t, con 25 grados de libertad y la columna de 0.0l.

29.Cuando usamos la proporción de la muestra p para probar las hipótesis H0: p = pHo y H1: p pHo, el error estándar de p es:

a) pq/n.

b)pq/n.

c)pHoqHo/n.

d)pHoqHo/n.

e)Ninguno de los anteriores.

30.Para una prueba de hipótesis dada, = 0.05 y = 0.10. La potencia de esta prueba es:

a)0.15.

b)0.90.

c)0.85.

d)0.95.

e)0.25.

f)Ninguno de los anteriores.

31.Para una prueba de hipótesis de dos colas, con = 0.1, la región de aceptación es toda la región:

a)A la derecha del valor crítico negativo.

b)Entre los dos valores críticos.

c)Fuera de los dos valores críticos.

d)A la izquierda del valor crítico positivo.

32.La distribución normal es la distribución apropiada para usar al probar hipótesis respecto a:

a)Una proporción, cuando npHo > 5 y nqHo > 5.

b)Una media, cuando es conocida y la población es normal.

c)Una media, cuando es desconocida, pero n es grande.

d)Todos los anteriores.

33.Cuando se acepta una hipótesis nula, es posible que:

a)Se haya tomado una decisión correcta.

b)Se haya cometido un error tipo I.

c)Haya ocurrido tanto a) como b).

d)No haya ocurrido a) ni b).

e)Ninguno de los anteriores.

34.Cuando la hipótesis nula es H0: = 42, la hipótesis alternativa puede ser:

a)H1 : 42.

b)H1 : < 42.

c)H1 : = 40.

d)H1 : 40.

e)Ninguno de los anteriores.

35.Con un nivel de significancia más bajo, la probabilidad de rechazar una hipótesis nula que de hecho es cierta:

a)Disminuye.

b)Permanece igual.

c)Se incrementa.

d)Todos los anteriores.

36.Los responsables de la toma de decisiones deciden el nivel de significancia apropiado al examinar el costo de:

a)Efectuar la prueba.

b)Un error tipo I.

c)Un error tipo lI.

d)a) y b).

e)a) y c).

f)b) y c).

37.Los valores observados x y los valores críticos z no se pueden comparar de manera directa porque están dados en dos ______________ diferentes.

38.Con el fin de usar la distribución t para probar hipótesis acerca de la media de una población, debe suponerse que la población tiene una distribución ______________y que su desviación estándar es ______________.

39.Para estar seguros de que la prueba de hipótesis trabaja correctamente, es mejor que el valor de 1 – esté tan cerca de ______________como sea posible.

40.La potencia de una prueba se refiere a la habilidad de la prueba para ______________la hipótesis ______________cuando en realidad es ______________.

41.Una suposición o especulación acerca del valor de un parámetro es una ______________.

42.Aceptar una hipótesis nula cuando es falsa constituye un error tipo ______________ y su probabilidad se identifica con ______________.

43.La suposición acerca de un parámetro que deseamos probar es la hipótesis ______________; la conclusión que aceptamos cuando los datos no la apoyan es la hipótesis ______________.

44.Una prueba de hipótesis que involucra dos regiones de rechazo se conoce como una prueba de dos ______________.

45.Si la hipótesis nula es = 10 y la hipótesis alternativa es > 10, la prueba apropiada para este caso sería una prueba ______________.

Prueba de conceptos

Capítulo 9

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____l.Una prueba de diferencias por pares resulta apropiada cuando las dos muestras que se prueban son dependientes entre sí.

_____2.Una prueba de una cola para la diferencia entre medias puede llevarse a cabo cuando el tamaño de las muestras es grande o pequeño y los procedimientos son similares. La única diferencia es que cuando el tamaño de muestra es grande, utilizamos la distribución normal, mientras que cuando los tamaños de muestra son pequeños se usa la distribución t.

_____3.En la prueba de hipótesis sobre la diferencia de dos medias, suponga que el tamaño de las muestras es grande. Si no conocemos las desviaciones estándar reales de las dos poblaciones, podemos utilizar las desviaciones estándar de las muestras como estimaciones.

_____4.Si tomamos dos muestras independientes y hacemos una prueba de hipótesis para ver si sus medias son significativamente distintas, encontraríamos que los resultados son muy parecidos a los de una prueba de diferencias por pares llevada a cabo en las mismas dos muestras.

_____5.Cuando hacemos una prueba de dos colas para la diferencia entre medias, con la hipótesis nula 1 = 2, la diferencia hipotética entre las dos medias de población es cero.

_____6.No se pueden determinar exactamente los valores P (a partir de la tabla), cuando utilizamos la distribución t en la prueba de una hipótesis.

_____7.Las pruebas de dos muestras se utilizan para llegar a conclusiones acerca de la relación entre dos poblaciones.

_____8.Cuando los tamaños de muestra son pequeños, sólo se pueden realizar pruebas de una cola de la diferencia entre dos medias de las dos poblaciones.

_____9.Cuando la hipótesis nula para probar la diferencia entre dos proporciones de población es H0: p1 = p2, se combinan las dos muestras para estimar la proporción de la población combinada.

_____10.La mayor parte de los paquetes estadísticos de computación no dan valores P para la prueba de hipótesis, de modo que tiene que usarse tablas para decidir si aceptar o rechazar H0.

_____11.Al probar la diferencia de dos medias de población, la hipótesis nula debe ser H0: 1 = 2.

_____12.Si los tamaños de muestra son demasiado pequeños para poder utilizar la distribución normal en una prueba de la diferencia entre las dos proporciones de población, se debe utilizar la distribución t.

_____13.Si utiliza valores P, no tiene que especificar un valor de antes de tomar las muestras.

_____14.Para comparar dos medias de población con muestras pequeñas, debe siempre usar la varianza conjunta de las dos muestras.

_____15.Probar las diferencias entre medias con muestras dependientes se convierte en prueba de una muestra cuando una vez calculadas las diferencias de las observaciones por pares.

_____16.A pesar de que no sabe todavía cómo hacer pruebas de muestras pequeñas de dos medias independientes cuando las dos varianzas de población son diferentes, muchos paquetes estadísticos realizar pruebas con esas condiciones.

_____17.Las pruebas de diferencias apareadas de las medias se pueden basar en la distribución normal o en la t, dependiendo del tamaño de las muestras.

_____18.Los valores P se pueden usar para pruebas de una muestra, pero no para pruebas de dos muestras.

_____19.Para estandarizar la diferencia observada de las medias muestrales cuando no se conocen 1 ni 2 , siempre se divide entre x1 – x2, independientemente de los tamaños de las muestras.

_____20.Como la mayoría de los paquetes estadísticos reportan valores P de dos colas para pruebas sobre medias, uno debe dividir el valor P obtenido entre dos, si se está llevando a cabo una prueba de una cola.

_____21.Al probar la diferencia entre dos proporciones, el divisor que se utiliza para estandarizar esa diferencia es distinto para pruebas de una cola y pruebas de dos colas.

22.Suponga que va a probar la diferencia entre dos medias de muestras, cuyo valor usted ha calculado en x1 = 22 y x2 = 27. Desea probar si la diferencia es significativa. ¿Cuál es el valor de x1 – x2 que debe utilizar?

a)5.

b)–5.

c)0.

d)No se puede determinar de la información dada.

23.¿Por qué en ocasiones usamos muestras apareadas en lugar de muestras independientes?

a)Tomar muestras apareadas siempre cuesta menos que tomar muestras independientes.

b)Las muestras por pares permiten controlar factores externos.

c)Los tamaños de muestra deben ser los mismos para muestras apareadas.

d)b) y c), pero no a).

24.Se tomaron dos muestras dependientes de tamaño 15 y se hizo una prueba de hipótesis. Se utilizó un valor t con 14 grados de libertad. Si las dos muestras se hubieran tratado como independientes, ¿cuántos grados de libertad se habrían utilizado?

a)14.

b)28.

c)29.

d)30.

25.Un granjero tiene 12 campos de maíz en diferentes partes de cierto condado. Al probar diferencias producciones significativas de un año a otro, el granjero verifica sus registros de los 2 años anteriores y es capaz de reunir información sobre la producción en 11 de sus campos para los dos primeros años.¿Deberá tratar las muestras como:

a)dependientes?

b)independientes?

c)No se puede determinar con la información dada.

26.En una prueba de la diferencia entre proporciones, se consideran dos muestras. En la primera, un tamaño de muestra de 100 tiene 20 éxitos; en la segunda, de un total de 50 hay 13 éxitos. ¿Cuál es el valor de pˆ para esta situación?

a) 20 + 13 150

b) 20 + 13 100 50

c) 33 117 150 150

d)Ninguno de los anteriores.

27.¿Cuál es la principal suposición que hacemos cuando realizamos pruebas de una cola para diferencias entre medias con muestras pequeñas?

a)Las varianzas de población desconocidas son iguales.

b)Las fracciones de muestreo son demasiado pequeñas.

c)Las muestras fueron tomadas utilizando técnicas de muestreo subjetivo.

d)Ninguno de los anteriores.

28.Las aerolíneas A y B hacen alarde de que el transporte de equipaje de sus empresas tiene una tasa de entrega exitosa del 95 y 98%, respectivamente. A partir de esta información podemos determinar que:

a)La aerolínea A tiene un mejor servicio de equipaje.

b)La aerolínea B tiene un mejor servicio de equipaje.

c)Los servicios de equipaje son igualmente eficientes.

d)Nada; se necesita más información.

29.Una prueba de dos colas de la diferencia entre dos proporciones llevó a z = 1.85, para la diferencia estandarizada de las proporciones de muestra. ¿Para cuál de los siguientes niveles de significancia se rechazaría H0?

a) = 0.05.

b) = 0.10.

c) = 0.02.

d)a) y b), pero no c).

30.Sea p el valor P de una prueba de hipótesis de cola superior, el nivel de significancia, tCRIT el valor crítico para la prueba y tOBS el estadístico de prueba estandarizado. Se acepta H0 si:

a)p > .

b)p < .

c)tOBS > tCRIT.

d)b) y c), pero no a).

31.Se desea probar si la media de la población 2 es al menos 10 más que la media de la población 1. ¿Qué valor de ( 1 – 2 )Ho deberá utilizar al calcular el estadístico de prueba estandarizado?

a)0.

b)10.

c)–10.

d)5.

32.¿Para cuáles de las siguientes situaciones no es apropiada una prueba de diferencia de proporciones?

a)Verificar si las fracciones de desperdicios producidos por dos procesos son iguales.

b)Decidir si la fracción de mujeres que se encuentran en dos niveles escolares es la misma.

c)Probar si diferentes proporciones de personas en Boston y Chicago son aficionadas al básquetbol.

d)Verificar si los dueños de automóviles Ford son más fieles a su marca que los dueños de automóviles Honda.

33.Si la muestra 1 tiene 13 elementos con s1 = 17, y la muestra 2 tiene 9 elementos con s2 = 22, entonces sp2 =

a)19.

b)361.

c)367.

d)19.5.

34.¿Para cuáles de las siguientes situaciones no es apropiada una prueba de dos muestras?

a)Verificar si las proporciones de parejas sin hijos y parejas con hijos que compran automóviles deportivos son diferentes.

b)Verificar si el consumo medio de cerveza es más alto en Alemania que en Francia.

c)Probar si existen más hombres que mujeres en Alaska.

d)Decidir si la asistencia promedio a los juegos de béisbol de las grandes ligas es la misma en Los Ángeles que en San Francisco.

35.Para una prueba de cola superior de la diferencia de dos medias, basada en muestras dependientes de tamaño 6 y = 0.05, el valor crítico del estadístico de prueba es:

a)2.015.

b)1.645.

c)1.812.

d)1.782.

36.¿Cuáles de las siguientes pruebas pueden basarse en la distribución normal?

a)Diferencia de medias independientes.

b)Diferencia de medias dependientes.

c)Diferencia de proporciones.

d)Todos los anteriores.

e)a) y c), pero no b).

37.Una prueba de hipótesis de la diferencia entre dos medias de población basada en muestras dependientes se conoce como ______________.

38.______________ le permite probar hipótesis sin tener que especificar primero un nivel de significancia.

39.Una estimación ______________ de 2 se utiliza cuando ambas muestras son pequeñas.

40.Las pruebas de hipótesis de la diferencia entre dos medias de población están basadas en la distribución muestral de la ______________ entre ______________.

41.Usando muestras dependientes cuando se comparan dos medias, nos permiten controlar ______________.

42.El valor P es ______________ del nivel de significancia al cual se ______________H0.

43.Independientemente del tipo de prueba que haga, el estadístico de la muestra se estandariza con el fin de compararla con el valor ______________ de las tablas.

44.Los resultados de los paquetes estadísticos de computación por lo general reportan tanto ______________de muestra como valores ______________.

45.A pesar de que la distribución ______________ es la distribución de muestreo apropiada para proporciones de las muestra, podemos utilizar la distribución ______________ para comparar dos proporciones de población, si los tamaños de muestra son grandes.

Prueba de conceptos

Capítulo 10

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____l.Las gráficas p se utilizan para monitorear variables categóricas con dos valores posibles.

_____2.El control estadístico de procesos fue desarrollado originalmente en Japón y llevado a Estados Unidos después de la Segunda Guerra Mundial.

_____3.Las observaciones externas a veces pueden ser resultado de la variación inherente.

_____4.Para un tamaño dado de lote, un esquema de muestreo simple está completamente especificado por su tamaño de muestra y el número de aceptación.

_____5.En muchos sistemas complejos, alrededor del 80% de los problemas puede atribuirse a aproximadamente el 20% de las causas.

_____6.La gran media, x, captura más información que las medias de muestra individuales.

_____7.TQM se aplica en la actualidad tanto en la industria de servicios como en la industria manufacturera.

_____8.Independientemente de la ecuación 10-6, el LCS de una gráfica p nunca debe ser mayor que 1.

_____9.El riesgo del consumidor en el muestreo de aceptación es como un error tipo II en la prueba de hipótesis.

_____10.En las gráficas de control, la LC denota a cualquiera de los dos límites de control.

_____11.Si usted utiliza el muestreo de aceptación, sus proveedores no se verán motivados a mejorar la calidad de su producción.

_____12.El control de la variabilidad es un aspecto esencial del mantenimiento de la calidad.

_____13.Aumentar el tamaño de la muestra permite reducir tanto el riesgo del consumidor como el riesgo del productor.

_____14.Las gráficas R se utilizan para controlar el nivel de producción del proceso.

_____15.Las gráficas de control ayudan a detectar la variación inherente.

_____16.El muestreo doble requiere mayores tamaños de muestra que el muestreo simple para lograr los mismos niveles de riesgo.

_____17.Una vez determinadas las causas de las observaciones externas, esos puntos deben eliminarse y se debe rehacer la gráfica de control.

_____18.Los diagramas de Ishikawa también se conocen como diagramas de cola de pescado.

_____19.La curva AOQ nos dice cómo la calidad de salida de un esquema de muestreo de aceptación varía en función de la calidad de entrada de los lotes que se están probando.

_____20.Las gráficas x y R utilizan la desviación estándar de la muestra para medir la variabilidad del proceso.

_____21.El límite de control inferior de una gráfica R siempre es R (1 – 3d3/d2).

22.Una curva OC puede usarse para determinar:

a)El riesgo del consumidor.

b)El riesgo del productor.

c)Ambos riesgos.

d)Ninguno de los dos riesgo.

23.¿Cuál de los siguientes no se utiliza en el control de la calidad?

a)Gráfica x.

b)Diagrama de Pareto.

c)Diagrama de tallo y hoja.

d)Curva AOQ.

24.¿Qué término corresponde a las siglas en inglés AOQ?

a)Calidad aproximada de salida.

b)Calidad promedio de operación.

c)Calidad óptima aproximada.

d)Calidad promedio de salida.

25.El LCS de una gráfica R es:

a)RD4.

b)R(1 + 3d3/d2n).

c)x + A2R.

d)RD3.

26.¿Cuál de los siguientes términos no se relaciona con los otros?

a)Diagrama de Ishikawa.

b)Diagrama de Pareto.

c)Diagrama de pescado.

d)Diagrama de causa y efecto.

27.¿Qué patrones de una gráfica de control indican que el proceso está fuera de control?

a)Tendencias decrecientes.

b)Ciclos.

c)Atracción hacia la línea central.

d)Todos los anteriores.

28.¿Quién es responsable de la idea de que las compañías con TQM deben diferenciar entre los pocos vitales y los muchos triviales?

a)Juran.

b)Deming.

c)Pareto.

d)Shewhart.

29.¿Cuáles de los siguientes diagramas se utilizan para controlar un atributo?

a)Gráfica x .

b)Gráfica A.

c)Gráfica p.

d)Ninguno de los anteriores.

30.La distribución correcta para el cálculo exacto del riesgo del consumidor es la:

a)Normal.

b)Hipergeométrica.

c)De Poisson.

d)Binomial.

31.¿Cuáles de las siguientes personas no estaban implicadas directamente en el control de calidad?

a)Deming.

b)Pareto.

c)Romig.

d)Ishikawa.

32.¿Qué tipo de variación se puede ver en una gráfica de control?

a)Variación inherente.

b)Variación de causa especial.

c)Variación aleatoria.

d)Todos los anteriores.

33.En el muestreo doble, rechazamos un lote si:

a)d1 > c2.

b)d2 > c2.

c)Tanto a) como b).

d)Ni a) ni b).

34.¿Quién fue el principal responsable del desarrollo de las gráficas de control?

a)Crosby.

b)Ishikawa.

c)Dodge.

d)Shewhart.

35.CQI quiere decir:

a)Aumento constante de la calidad.

b)Mejora continua de la calidad.

c)Aumento continuo de la calidad.

d)Implantación completa de la calidad.

36.¿Cuál de los siguientes no es un aspecto de la calidad?

a)El lujo.

b)Adecuación para su uso.

c)Consistencia.

d)Conformidad con respecto a los requisitos.

37.Las observaciones fuera de ______________se conocen como externas.

38.Los diagramas ______________se utilizan para identificar y clasificar causas de problemas.

39.La probabilidad de rechazar un lote que cumple con AQL se conoce como riesgo ______________.

40.______________se utilizan en control estadístico de procesos para monitorear la salida de un producto o servicio y ver si cumple con los estándares.

41.______________ se utiliza para probar la calidad de los lotes de componentes.

42.En una gráfica x , la línea central está determinada por x, la ______________.

43.______________es enemiga de la calidad.

44.El número máximo de defectos permitidos antes de rechazar un lote se conoce como ______________.

45.Los patrones no aleatorios en las gráficas de control indican la presencia de variación ______________.

Prueba de conceptos

Capítulo 11

Imprima este texto y escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso. Las respuestas correctas se encuentran en el archivo correspondiente en este mismo CD.

_____1.El análisis de varianza puede utilizarse para probar si las medias de más de dos poblaciones pueden considerarse iguales.

_____2.El análisis de varianza está basado en la comparación de dos estimaciones de la varianza de la población completa que contiene a todas las muestras.

_____3.Al comparar las varianzas de dos poblaciones, es conveniente observar la diferencia entre las varianzas muestrales, del mismo modo en que observamos la diferencia entre las medias muestrales para hacer inferencias sobre medias de población.

_____4.Cuando se utiliza la distribución ji-cuadrada como prueba de independencia, el número de grados de libertad se relaciona tanto con el número de columnas como con el número de renglones de la tabla de contingencia.

_____5.La ji-cuadrada puede usarse como una prueba para decidir si una distribución dada es una aproximación cercana de una muestra de alguna población. Nos referimos a este tipo de pruebas como prueba de bondad de ajuste.

_____6.Si se toman muestras de dos poblaciones que son aproximadamente normales, entonces el cociente de todos los conjuntos posibles de las dos varianzas muestrales también tiene distribución normal.

_____7.Al usar una prueba ji-cuadrada debemos asegurar que tenemos un tamaño de muestra adecuado, de modo que podamos evitar cualquier tendencia a sobrestimar el valor del estadístico ji-cuadrada.

_____8.Cuando probamos hipótesis acerca de la varianza de alguna población, podemos formar intervalos de confianza usando la distribución ji-cuadrada.

_____9.La forma específica de una distribución F depende del número de grados de libertad en el numerador y en el denominador del cociente F.

_____10.Un aspecto conveniente de la prueba de hipótesis usando el estadístico F es que todas ésas son pruebas de cola superior.

_____11.Las pruebas ji-cuadrada nos permiten probar si más de dos proporciones de población pueden considerarse ig