SUB-TEMA:   Aplicación de la Estadística no Paramétrica

LOURDES TORRES

Columna A

Columna B

SUB-TEMA:   Prueba de Hipótesis

MA. EULALIA MOSQUERA

1. Una hipótesis es:

a. proposición de aceptación o rechazo de algún parámetro de una o más poblaciones

b. pruebas no paramétricas

c. Tipo de medición requerida.

 

2.El estudio de la distribución de muestreo de estadísticos para pequeñas muestras se llama:

a. Muestreo de estadísticos

b. Realidad que observamos

c. teoría de pequeñas muestras

 

3.Una afirmación respecto a una característica de una población.

a. Muestreo aleatorioa simple

b. hipótesis estadística

c. Muestra aleatoria

 

4. El problema de determinar el tamaño de la muestra es crucial dentro del contexto de

a. La inferencia estadística

b. En todos los intervalos de confianza

c. Sobre parámetros

 

5. El error o porcentaje de error equivale a:

a. La distribución estadística de la variable que se va a medir.

b. Elegir una probabilidad de aceptar una hipótesis que sea falsa como si fuera verdadera

c. La muestra es del mismo tamaño que la población

 

6.  La confianza o el porcentaje de confianza es:

a. Es el porcentaje de seguridad que existe para generalizar los resultados obtenidos

b. Cantidades que desconocemos y que llamamos parámetros

c. Encuesta para saber la opinión de los clientes

 

7. Una característica de la  prueba de hipótesis es:

a. Siempre es sobre parámetros (características poblacionales).

b. Se basa en la distribución estadística de la variable que se va a medir.

c. Todas las anteriores

 

8. El estudio de la distribución de muestreo de estadísticos para pequeñas muestras se llama teoría de pequeñas muestras, sin embargo un nombre más apropiado seria teoría exacta del muestreo, porque:

a. Sus resultados son validos solo en muestras pequeñas

b. Sus resultados son validos solo en muestras Grandes

c. Sus resultados son validos tanto para pequeñas muestras como para grandes

 

9. Rechazar una hipótesis implica:

a. Coincidencia

b. Sustituirla por otra capaz de explicar los datos observados.

C. Ninguna de las anteriores

 

10. La decisión se basa en los estimadores de los parámetros que se calculan con la información muestral, es una característica de:

a. Coeficiente de Varianza

b. prueba de hipótesis

c. probabilidad

SUB-TEMA:   Estimación de Parámetros

ROSA ELENA DURAN

1. Para estimar partimos de un modelo probabilístico de cómo se distribuye la característica en la población o de cómo se realizó el muestreo. Este modelo incluye cantidades que desconocemos y que llamamos parámetros ?

2. La heurística de representatividad, descrita por Kahneman et al. (1982) consistió en evaluar la probabilidad de un suceso en base a la representatividad del mismo respecto a la población de la que proviene. En este tipo de razonamiento se prescinde del tamaño de la muestra y, con ello, del estudio de la variabilidad del muestreo, produciéndose 100% confianza en las pequeñas muestras?

3.El objetivo de la estimación de parámetros es inferir, partiendo de la estadística (la media) de una muestra, el parámetro de la población, teniendo en cuenta el error de muestreo?  

4. Existen dos tipos de estimaciones para parámetros: estas son  puntuales y por intervalo?

5. Una estimación puntual es un único valor estadístico y se usa para estimar un parámetro?

6.Un punto estimado es un valor complejo (o punto) usado para aproximar un parámetro de la población?

7.Un estimador es una fórmula o proceso usando datos de la muestra para estimar un parámetro de la población?

8.Las características de un buen estimador son: Insesgado o sin vicio, Consistente, Eficiente, Suficiente? 

9.El intervalo indefinido entre los limites de confianza superior e inferior e indican la probabilidad de que el parámetro de la población se encuentre en ese intervalo, se le llama intervalo de confianza?

10. Los LIMITES DE CONFIANZA. Son los extremos del intervalo de confianza?

SUB-TEMA:   Diferencia de medias y distribución T

LELIA COLMENARES

Palabras a buscar:

1.  STUDENT
2. MUESTRA
3. GOSSET
4. DIFERENCIA DE MEDIAS
5. POBLACION NORMAL
6. ESTADISTICO T 
7. N GRADOS
8. DISTRIBUCION T
9. PEQUEÑAS
10. SIGNIFICACION

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SUB-TEMA:   Población y Muestra

CECILIA GIL

DINÁMICA DE COMPLETACION

1.- Cada vez que intentamos conocer la composición de algo, bien sea cualitativa o cuantitativa, nos vemos obligados a tomar _______________ o conjunto de ellas, para, partiendo de su estudio, hacer generalizaciones en relación al todo

2.- Comprende el estudio real de una parte de los elementos de una población: ____________

3.- _____________: proceso seguido para extraer una muestra Razones para trabajar con muestras: imposibilidad física o económica de acceder a la _____________, destrucción del objeto estudiado

4.-  Las muestras  pueden dividirse en dos grandes grupos:  ________________ y  _______________

5.- _____________________________: Muestreo en el que puede calcularse de antemano la probabilidad de cada una de las muestras que sea posible seleccionar.

6.- Estudia las técnicas y procedimientos que debemos emplear para que las muestras sean representativas de la población que pretendemos estudiar, de forma que los errores en la determinación de los parámetros de la población objeto de estudio sean mínimos:__________________

7.-  Que haya independencia en la selección de los individuos que forman la muestra y que todos los individuos tengan la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra son los dos ___________________que se deben cumplir para que la __________________________ sea representativa

8.- ____________________: Muestreo en el que todas las muestras tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas y en el que las unidades obtenidas a lo largo del muestreo se devuelven a la población.

9.-  La  __________________ no ser rige por las reglas matemáticas de la probabilidad.

10.- El estudio de la distribución de muestreo de estadísticos para pequeñas muestras se llama ___________________________________

SUB-TEMA:   Técnicas para el análisis cuantitativo

NEIDA BRICEÑO

1.- Fórmula general de la ecuación de regresión múltiple, para dos variables independientes: a.-     Y'= a + b1 X1 + b2 X2 b.-  fA = nA / n c.-p(X) = P(X = x) = P(toda s S: X(S) = x) d.- Ninguna

2.- ANOVA es:  a.- Asociación Nacional de Variación Estadística.  b.- Es la media proporcional de la población.  c.-Es una técnica estadística de contraste de hipótesis.

3.- Modelos en el análisis de varianza: a.-Ninguna. b.- Opción c y d.. c.-Modelo efecto constante y aleatorios. d.- Modelo mixto

4.-El modelo de efectos constantes asume que: a.- Todas. b.-Ninguno. c.-describen situaciones donde están presentes ambos efectos: fijos y aleatorios. d.-  los datos provienen de poblaciones normales con medias diferentes.

5.- Tipos de análisis de regresión, atendiendo al número de variables independientes que se consideren en el análisis: a.- una variable independiente, el análisis se denomina Análisis de regresión Simple. b.-  varias variables independientes, el análisis se denomina Análisis de regresión múltiple. c.- Opción a y b. d.- Ninguna.

6.- Condiciones se requieren para aplicar la técnica anova: a.-Ninguna. b.-las muestras se seleccionan al azar y son independientes. c.-la población que se muestrea tiene una distribución normal d.- Opción b y c.

7.- En la fórmula general de la ecuación de regresión múltiple, para dos variables independientes  X1 y X2 es: a.- X1 y X2 son las variables independientes. b.- es la intercepción en Y. c.- coeficiente de regresión parcial, d.- Ninguna.