PRUEBA DE CONOCIMIENTOS EN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

En una población, el 70% central de las longitudes de unos artículos consideradas "normales" se encuentra:
1. Por encima del percentil 70
2. Por debajo del cuertil 3
3. Entre el percentil 30 y el 70
4. Entre el percentil 15 y el 85
Los gráficos sectoriales son muy útiles para comparar
1. Dos variables cualitativas en una población
2. Dos variables cuantitativas en una población
3. Una variable cualitativa en dos poblaciones
4. Una variable cuantitativa en dos poblaciones
Señale cuál de las siguiente afirmaciones es falsa:
1. La aparición o no de defectos en un producto es una variable dicotómica
2. La estatura de un individuo es una variable cuantitativa discreta
3. El lugar que ocupa una persona entre sus hermanos (de menor a mayor edad) es una variable ordinal
4. El estado civil es una variable cualitativa
Para comparar la variabilidad relativa de la presión arterial diastólica y el nivel de colesterol en la sangre de una muestra de individuos, se debe utilizar:
1. Las desviaciones estándar
2. Los rangos
3. Los coeficientes de variación
4. La diferencia de medias
Si el coeficiente de correlación lineal de dos variables X e Y es - 0.20, entoces podemos asegurar:
1. La pendiente de la recta de regresión es pequeña
2. La pendiente de la recta de regresión es grande
3. X e Y están poco relacionadas, aunque cuando X decrece, Y tiene tendencia a crecer
4. El modelo regresión lineal ajustado explica el 20% de la varianza de la variable Y en función de X
Para estimar el tiempo de supervivencia de un enfermo terminal a partir de un conteo de linfocitos, se obtiene una covariaza igual a 200 entre estas variables ¿Qué se puede deducir directamente de este indicador?
1. A mayor número de linfocitos, probablemente será menor el tiempo de supervivencia
2. A mayor número de linfocitos, con toda seguridad será mayor el tiempo de supervivencia
3. Hay una buena relación lineal entre ambas variables
4. El ajuste lineal es deficiente
Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre dos variables es - 0.8 entonces podemos asegurar que:
1. La covarianza es negativa
2. La relación entre las variables es directa
3. Hay poca relación lineal entre las variables
4. El 80% de la predicciones son correctas
En un modelo de regresión lineal de Y sobre X, se obtiene una varianza del error de 100 y un porcentaje de la varianza de Y explicada por la variable X a través del modelo lineal ajustado de 81%. además se observa que la nube de puntos tiene forma decreciente, entonces:
1. La desviación estándar de Yes 10
2. El coeficiente de correlación lineal entre X e Y es 0.9
3. El coeficiente de correlación lineal entre X e Y es - 0.9
4. La covarianza entre X e Y es 0.81
En una población se obtiene que la relación entre nivel de glicemia Y y nivel de coelsterol X es de Y = 20 + 0.25X. Si la varianza de X es igual a 1 entonces:
1. Todos los individuos con un valor de colesterol igual a 100, presemtan glicemia igual a 25
2. Hay más individuos con colesterol alto que con glicemia baja
3. La varianza del nivel de glicemia es de 0.625
4. Existe tendencia a que a mayor nivel de glicemia, menor nivel de colestero ya que la pendiente es menor que 1
Si dos variables numéricas X e Y no están correlacionadas linealmente, entoces:
1. El coeficiente de correlación lineal es cero
2. El modelo de regresión lineal sólo propone un valor como predicción de Y
3. La nube de puntos no presenta aspecto creciente
4. La varianza de los errores en el modelo de regresión lineal de Y sobre X es igual a la varianza de Y

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