Conceptos Fundamentales de Estadística e Inferencia: Preguntas y Respuestas

Enviado por Programa Chuletas y clasificado en Matemáticas

Escrito el 14 de Mayo de 2026 en con un tamaño de 4,45 KB

Conceptos Clave en Estadística e Inferencia

1. En ANOVA, ¿a qué tipo de variación corresponde la suma cuadrática SCTR? - Entre tratamientos.
2. En un modelo de regresión lineal, obtuvimos un p-valor de 0,5 en el contraste de hipótesis para B0: - El término independiente del modelo no es significativo.
8. ¿Cuál de las siguientes no es una prueba post-hoc de análisis de la varianza? - Levene.
13. La hipótesis de la homogeneidad de las varianzas en ANOVA se comprueba mediante: - La prueba de Levene.
15. En las predicciones obtenidas utilizando el modelo de regresión lineal, tenemos que tener en cuenta que: - Son aproximaciones de los valores reales.
22. Las variables que intervienen en un análisis de regresión lineal tienen que ser: - Ambas numéricas.
27. En un modelo de regresión lineal, una varianza residual igual a cero nos indica: - El ajuste lineal es perfecto.
28. El ANOVA se usa para contrastar hipótesis sobre: - Medias.
32. En un modelo de regresión lineal se ha obtenido un p-valor de 0 en el contraste de regresión, esto nos indica: - Existe una relación lineal significativa.

3. La media muestral es: - Un estimador insesgado de la media poblacional.
4. En un contraste de hipótesis, la potencia del contraste se define como la posibilidad de: - Rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.
6. El intervalo de confianza del 95% para la media de una distribución normal es [12, 20]: - La media muestral es 16.
7. El p-valor de chi-cuadrado para el contraste de independencia es de 0,04: - Aceptamos que las variables son independientes con una significación del 1%.
12. Un estimador es consistente si al aumentar el tamaño de la muestra: - Las estimaciones son más exactas.
19. En un contraste de hipótesis obtenemos este p-valor 0,0453, la decisión es: - Aceptamos la hipótesis nula con una significación del 1%.
23. En un contraste de hipótesis, el error de tipo I consiste en: - Rechazar la hipótesis nula cuando es cierta.
29. Un estimador es: - Un estadístico que se utiliza para estimar los parámetros poblacionales.
30. En un contraste de hipótesis, el p-valor: - Se calcula a partir de las observaciones muestrales y del valor del estadístico.

5. Si tenemos una variable cualitativa, la prueba de rachas: - Sí puede aplicarse si la variable es dicotómica.
9. La prueba de Kolmogorov-Smirnov: - Sólo se puede aplicar en variables numéricas.
10. La prueba no paramétrica utilizada para comprobar la homogeneidad de las medias en poblaciones independientes: - Es la prueba de Levene.
16. El Teorema Central del Límite: - Estudia el comportamiento de la suma de variables aleatorias independientes.
17. La prueba de rachas: - El orden de aparición de los datos influye en el resultado.
18. ¿Cuál de ellas no es reproductiva? - Uniforme.
20. Si tenemos 100 variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas que siguen la distribución N(5, 5), la distribución de su media es: - N(5, 0,5).
21. La varianza de la suma de las variables aleatorias: - Es la suma de sus varianzas solamente cuando son independientes.
25. El test de rachas es: - Una prueba no paramétrica cuyo resultado depende del orden de aparición.
26. Tenemos 100 variables aleatorias normales N(3, 2), su media es: - N(3, 0,2).
31. El test de Shapiro-Wilk es: - Una prueba no paramétrica.
33. Un fichero de datos dispone de N=150 individuos con las variables nivel educativo (cuatro categorías) y nivel de inglés (cinco categorías). Para analizar si el nivel educativo influye en el nivel de inglés debemos aplicar: - El test de independencia chi-cuadrado.

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