2º Prueba conceptual sobre Inferencia Estadística

Para aplicar la prueba t de Student para diferencia de medias, los supuestos que deben cumplirse son:
1. La poblaciones deben ser independientes y tener la misma variabilidad.
2. Las poblaciones deben distribuirse normalmente y ser independientes.
3. Las poblaciones deben distribuirse normalmente, ser independientes y tener igual varianza
4. Las poblaciones deben distribuirse normalmente y tener igual varianza.
El nivel de significación de una prueba de hipótesis representa:
1. La probabilidad de rechazar la hipótesis alternativa cuando es verdadera.
2. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.
3. La probabilidad de acertar en la decisión.
4. La probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es falsa.
El nivel de confiabilidad de un intervalo de confianza representa:
1. La probabilidad de que el estimador se aproxime al parámetro.
2. El grado de variabilidad del estimador respecto al parámetro.
3. El nivel de error en la estimación.
4. La probabilidad de que el parámetro pertenezca al intervalo.
Un estimador se dice insesgado cuando cumple:
1. Su esperanza es cero
2. Su varianza es mínima
3. Su esperanza es el parámetro
4. Su sesgo es mínimo.
El error de estimación de un estimador representa:
1. La raíz cuadrada de la varianza del estimador.
2. La diferencia entre el estimador y el parámetro.
3. La menor probabilidad de equivocarse en la estimación.
4. El grado de dispersión del estimador.
Que un intervalo tenga un 95% de confianza, obtenido con una muestra de tamaño n, significa que:
1. De 100 muestras de tamaño n en 95 el intervalo contiene al parámetro y en 5 no lo contiene.
2. De 100 muestras de tamaño n en 95 el intervalo contiene al estimador y en 5 no lo contiene.
3. De 100 muestras de tamaño n en 95 el iestimador coincide con el parámetro y en 5 no.
4. De 100 muestras de tamaño n en 95 el intervalo tiene un error mínimo y en 5 el error es máximo.
Para probar la hipótesis de que el modelo lineal Y =a X + b es significativo, basta probar que:
1. El coeficiente de correlación lineal entre X e Y es igual a 1.
2. Los parámetros a y b son diferente de cero.
3. El parámetro "a" es 1 y el parámetro "b" es cero.
4. El parámetro "a" es diferente de cero.
El estimador máximo verosimil de un cierto parámetro es:
1. Es el valor del parámetro que minimiza la función de verosimilitud.
2. Es el estimador con mayor varianza.
3. Es el valor del parámetro que maximiza la función de verosimilitud.
4. Es el estimador insesgado con menor varianza
La prueba de comparaciones múltiples se debe realizar cuando en el análisis de varianza:
1. Se rechaza la hipótesis alternativa.
2. Se acepta la hipótesis nula
3. Se rechaza la hipótesis nula
4. Se acepta la hipótesis alternativa
El rechazo de la hipótesis nula en un análisis de varianza lleva a la siguiente conclusión:
1. Todas las poblaciones tienen diferente media
2. Dos o más poblaciones difieren en sus medias.
3. Todas las medias son diferentes.
4. A lo más dos poblaciones difieren en sus medias.

2º Prueba conceptual sobre Inferencia Estadística

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