Estadística y Probabilidad: Conceptos Esenciales para la Inferencia y Pruebas de Hipótesis

Conceptos Fundamentales en Estadística y Probabilidad

Este documento presenta una serie de preguntas y respuestas clave sobre conceptos esenciales en estadística y probabilidad, abarcando desde la inferencia estadística y pruebas de hipótesis hasta el muestreo y las distribuciones de probabilidad. Es una herramienta útil para repasar y consolidar conocimientos fundamentales en estas áreas.

Sección 1: Inferencia Estadística y Pruebas de Hipótesis

1. La descomposición de la S2 indica: El efecto de la VI
2. Capacidad de un indicador para amortiguar cambios bruscos en datos: Robustez
3. La relación entre el poder de la prueba y la variabilidad es: Inversa
4. Aceptar H0 implica que no existen diferencias: Quizás
5. Si la variación aleatoria sube, la F obtenida: Sube
6. En las pruebas no paramétricas se requiere elección aleatoria: Resistente a transformaciones
7. El ANOVA usa, excepto: Errores estándar
8. Los intervalos de confianza para un parámetro son simétricos a: La media de la población
9. El bloque sirve para reducir: Las diferencias individuales
10. En muestreo, el cómo responde: Representatividad
11. En el ANOVA, la información cuantitativa es la: VD (Variable Dependiente)
12. La dispersión de la t de Student con relación a la de la normal es: Mayor
13. Supuesto paramétrico, excepto: Datos ordinales
14. ¿Cuántos contrastes ortogonales hay en un ANOVA?: K-1
15. ¿Qué supuesto justifica el cálculo de la SCE?: Homocedasticidad
16. Datos que inducen un falso incremento de la asimetría: Valores atípicos (fuera de rango)
17. El AED (Análisis Exploratorio de Datos) en relación a los datos, es una: Declaración filosófica
18. Los parámetros en el sentido de la VI se basan en el teorema de la: Independencia
19. La prueba de Friedman supone: Rangos
20. La prueba a posteriori de DM: Wallis
21. El tamaño de la muestra depende fundamentalmente de la: Dispersión
22. Dado que (Rxy=1), la relación es: Directa
23. Si la Z cae en la zona de rechazo y la H0 es falsa, la decisión implica: Acierto
24. Un Rxy alto indica: Asociación
25. La afirmación negativa sobre uno o más parámetros sometida a comparación es la: H0 (Hipótesis Nula)
26. Prueba no paramétrica para diseños de bloques: Friedman
27. El muestreo probabilístico es condición para: Pruebas paramétricas y no paramétricas
28. Si la H0 es falsa y como consecuencia del contraste se acepta, estamos en presencia de un error de tipo: II
29. En las tablas de contingencia, la VD (Variable Dependiente) tiene que estar en las: Filas
30. Una variable influenciada por el tratamiento es la: Dependiente
31. Probabilidad de que un efecto presente sea detectable: Poder Estadístico
32. El χ² (Chi-cuadrado) usado habitualmente se debe a: Pearson
33. La lista de unidades de muestreo se llama: Marco muestral
34. La prueba de Kruskal-Wallis es una extensión de la prueba de: Mann-Whitney U
35. En muestreo, el tamaño de la muestra responde a la: Heterogeneidad
36. El contraste de hipótesis simula una inferencia: Inductiva
37. Para disminuir a la vez la probabilidad (p) del error tipo I y tipo II: No se puede (directamente sin aumentar el tamaño muestral o la magnitud del efecto)

Sección 2: Fundamentos de Probabilidad y Distribuciones

1. El teorema de P(A∩B) = P(A) * P(B|A) es el teorema de la: Multiplicación
2. Hallar el cardinal de un conjunto implica: Contar
3. Si A ∩ B = ∅, los eventos se consideran mutuamente: Exclusivos
4. Una distribución de probabilidad estadística es la distribución: Normal
5. La distribución muestral es la distribución de probabilidad de un: Estadístico
6. La varianza de una binomial siempre es ___ que su media: Menor
7. Basado en que P(A) = 0.35, P(B) = 0.45 y P(A∩B) = 0.25, entonces P(A|B) es: 0.55
8. Basado en que P(A) = 0.65, P(B) = 0.58 y P(A∪B) = 0.76, entonces P(A∩B) es: 0.47