TEST ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Profesores Ana I. González Martín Dolores Jano Salagre Rocío Marco Crespo Salvador Ortiz Serrano Francisco Soto Ortego
|
|
- Pablo Maestre Lara
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 TEST ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Profesores Ana I. González Martín Dolores Jano Salagre Rocío Marco Crespo Salvador Ortiz Serrano Francisco Soto Ortego
2 temas 1 y 2: VARIABLES, ATRIBUTOS Y DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS 1.- De la Encuesta de Presupuestos Familiares se extraen los siguientes datos sobre las personas que integran las familias españolas: (N) Número de personas que integran el núcleo familiar; (E) Estudios; (P) Profesión; (C) Estado Civil; (I) Ingresos Anuales. Cuáles de estos caracteres se consideran atributos? a) E, P e I. b) N e I. c) E, P y C. 2.- Señale la afirmación correcta en relación con las distribuciones de frecuencias: a) A partir de la distribución de frecuencias de un atributo es posible calcular su media aritmética. b) Las frecuencias relativas acumuladas nos indican el número de observaciones menores o iguales que un valor determinado. c) Las frecuencias relativas nos dicen la proporción de observaciones correspondientes a cada valor o modalidad. 3.- Dada una distribución de frecuencias agrupada en intervalos, a) la marca de clase es el valor medio del intervalo. b) el valor representativo de cada intervalo se denomina moda. c) el intervalo modal siempre es único. 4.- A partir de la siguiente distribución se puede afirmar que a) existe un total de 10 observaciones. b) la media aritmética es 0,5. c) el valor 1 se repite 7 veces. x i f i N i 0 0,5 1 0, ,3 5.- En la siguiente distribución de frecuencias: x i n i f i N i F i , ,15 4 0,2 Total
3 n 2 vale: a) 4 b) 5 c) Se pretende realizar una representación gráfica para describir la situación de los distintos tipos de contratos temporales en la Comunidad de Madrid (en prácticas, eventual por circunstancias de la producción, por obra, ). Cuál de los siguientes gráficos no sería adecuado? a) Histograma. b) Diagrama de sectores. c) Diagrama de rectángulos. 7.- Señale la afirmación falsa en relación con los histogramas: a) Las alturas (de los rectángulos) de un histograma en el que los intervalos son de la misma amplitud se pueden representar con frecuencias absolutas o con densidades de frecuencia. b) El rectángulo más alto corresponde siempre al intervalo de mayor densidad de frecuencia y, por tanto, al de mayor frecuencia absoluta. c) Las alturas (de los rectángulos) de un histograma en el que los intervalos son de distinta amplitud deberían representar densidades de frecuencia. temas 3: MEDIDAS CARACTERÍSTICAS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS 1.- Dada la siguiente distribución de frecuencias, señale la afirmación correcta: a) La media aritmética es igual a 3,625. b) La moda es igual a 3. c) La mediana es igual a 3. x i n i f i N i , , , Tenemos información correspondiente al número de horas diarias trabajadas por una persona contratada durante doce días en una determinada empresa: 8, 8, 7, 8, 7, 9, 9, 5, 6, 7, 8, 8. a) El valor de la mediana es 9. b) El valor de la mediana es 8 y el del tercer cuartil también. c) El valor de la mediana es 9 y el del tercer cuartil 7.
4 3.- Se ha calculado el percentil 85 sobre las estadísticas de siniestralidad laboral en el sector de la construcción durante el último año y se ha obtenido el valor 2,5. El significado de este dato es a) el 2,5 por ciento de los trabajadores en el sector de la construcción sufren menos de 85 accidentes al año. b) el 15 por ciento de los trabajadores en el sector de la construcción sufren menos de 2,5 accidentes al año. c) el 85 por ciento de los trabajadores en el sector de la construcción sufren menos de 2,5 accidentes al año. 4.- La suma de las desviaciones de cada valor de la variable respecto a la media aritmética ponderada por su frecuencia relativa a) vale cero. b) es la desviación absoluta media. c) toma una valor positivo si la distribución es asimétrica a la derecha. 5.- Señale la afirmación falsa en relación con las medidas de dispersión: a) Las medidas de dispersión absolutas no se ven afectadas por cambios en las unidades de medida de la variable. b) Las medidas de dispersión cuantifican la variabilidad de los valores que ha tomado una variable. c) A diferencia de la varianza, la desviación típica se expresa en las mismas unidades de medida que la variable. 6.- Si dos distribuciones con valores positivos tienen igual desviación típica, con medias distintas a) la media menor es menos representativa de su distribución. b) la media mayor es menos representativa de su distribución. c) ambas tienen igual dispersión. 7.- Si dos distribuciones de frecuencias tienen el mismo coeficiente de variación, esto significa que a) tienen la misma desviación típica. b) tienen la misma media. c) ambas medias son igualmente representativas de sus respectivas distribuciones. 8.- Señale qué afirmación es falsa: a) El coeficiente de variación de Pearson es una medida de dispersión relativa, y sirve para comparar la representatividad de las medias aritméticas de dos distribuciones. b) La varianza es una medida de dispersión absoluta, y sirve para comparar las medias aritméticas en dos distribuciones.
5 c) La desviación absoluta media respecto a la media es una medida de dispersión absoluta, y se define como la media aritmética de las desviaciones absolutas entre los valores de la variable y su media. 9.- Una variable estadística X tiene media 15, varianza 4 y moda 12. Definida la variable Y = 3X 5, señale la afirmación correcta respecto a dicha variable: a) Tiene media 40, desviación típica 1 y moda 36. b) Tiene media 45, varianza 12 y moda 36. c) Tiene media 40, desviación típica 6 y moda Si X media = 2 y S 2 x = 9, y definimos Y = 2X + 1, entonces: a) S Y = 7. b) Cv (X) = Cv (Y) c) Cv (Y) = 1, Se desea comparar el nivel académico de dos estudiantes de la misma titulación de diferentes universidades para la concesión de una beca de postgrado. Se le concederá a) al que tenga una nota media más alta, b) al que tenga menor dispersión en las notas de su expediente. c) al que tenga la nota media tipificada más alta El coeficiente de variación de Pearson a) es una medida de dispersión que varía entre 0 y 1. b) es una medida de concentración relativa. c) es invariante ante la transformación Y = ax con a > Ante un cambio de origen y escala, el coeficiente de asimetría de Fisher a) sólo se ve afectado por el cambio de escala. b) se ve afectado por ambos. c) permanece invariante Ante un cambio de origen y escala, el coeficiente de apuntamiento a) sólo se ve afectado por el cambio de escala. b) se ve afectado por ambos. c) permanece invariante.
6 15.- Sean g 1 y g 2 el coeficiente de asimetría de Fisher y el coeficiente de apuntamiento, respectivamente. Si calculados ambos en una distribución de frecuencias encontramos que g 1 = 0,5 y g 2 = -2, entonces a) la distribución es asimétrica positiva y platicúrtica. b) la distribución es asimétrica positiva y leptocúrtica. c) la distribución es asimétrica negativa y leptocúrtica Si para una distribución de frecuencias se verifica que g 2 < -3, entonces a) la distribución es platicúrtica. b) la distribución es leptocúrtica. c) el coeficiente g 2 no puede tomar valores menores que De una distribución de frecuencias se conoce que la varianza es 10 y el momento central de orden 4 vale 200. Por tanto, a) la distribución es platicúrtica. b) la distribución es mesocúrtica. c) la distribución es leptocúrtica Dada una distribución de salarios a) se dice que existe concentración mínima o equidistribución cuando todos los asalariados perciben la misma cantidad y, por tanto, el índice de Gini es igual a uno y la curva de Lorenz coincide con la bisectriz del primer cuadrante. b) se dice que existe concentración máxima cuando todos los salariados perciben la misma cantidad y, por tanto, el índice de Gini es igual a cero y la curva de Lorenz coincide con la bisectriz del primer cuadrante. c) se dice que existe concentración mínima o equidistribución cuando todos los asalariados perciben la misma cantidad y, por tanto, el índice de Gini es igual a cero y la curva de Lorenz coincide con la bisectriz del primer cuadrante Una empresa ha decidido subir todos los salarios de sus empleados de manera que el año próximo cobrarán 50 más cada mes. El índice de Gini: a) aumenta b) disminuye c) no varía 20.- Una empresa ha decidido subir todos los salarios de sus empleados proporcionalmente a su salario actual y el año próximo pasarán a cobrar un 3 % más cada mes. El índice de Gini. a) Aumenta
7 b) Disminuye c) No varía 21.- Una empresa ha decidido subir todos los salarios de sus empleados proporcionalmente a su salario actual y el año próximo pasarán a cobrar un 3 % más cada mes. La curva de Lorenz: a) Se acerca más a la diagonal principal b) Se aleja de la diagonal principal c) No varía. tema 4: DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES 1.- El fin de considerar simultáneamente dos caracteres de un mismo colectivo es: a) ahorrarse tiempo de cálculo b) estudiar las posibles relaciones entre ellos c) no tiene ningún fin específico 2.- Cuando no existe relación entre dos variables, se dice que las variables son: a) de baja correlación b) altamente relacionadas c) independientes 3.- Cuando la relación entre dos variables es perfecta, se dice que: a) las variables están relacionadas funcionalmente, lo que significa que su relación puede ser expresada bajo la forma y = f(x) b) las variables tienen algún tipo de relación, que puede ser expresada bajo la forma y = f(x) + e, siendo e una variable residual c) la relación entre ellas es inexistente 4.- En la siguiente tabla de correlación, n 23 nos dice X \ Y y 1 y 2 y 3 n i. x 1 n 11 n 12 n 13 n 1. x 2 n 21 n 22 n 23 n 2. x 3 n 31 n 32 n 33 n 3. n.j n. 1 n. 2 n. 3 N a) el número de veces que se presenta conjuntamente un 2 y un 3 b) el número de veces que se presenta x 3 con y 2 c) el número de veces que se presenta x 2 con y 3
8 5.- En la misma tabla anterior, la frecuencia marginal de y 3 es: a) n. 3 b) n 3. c) n. 3 /N 6.- Dos variables, X e Y, son independientes estadísticamente sí: a) la frecuencia relativa conjunta es igual al cociente de las frecuencias relativas marginales b) todos las frecuencias relativas condicionadas son iguales a sus correspondientes frecuencias relativas marginales c) ninguna de las dos anteriores 7.- Son siempre nulos: a) los momentos bidimensionales respecto a la media de orden 1 b) los momentos bidimensionales respecto al origen de orden 1 c) los momentos bidimensionales respecto al origen de orden Escoja la opción correcta: a) si X e Y son independientes, el valor de su covarianza es distinto de cero b) si la covarianza entre X e Y es cero, las variables son independientes siempre c) si X e Y son independientes, su covarianza es cero, pero el recíproco no siempre es cierto 9.- Calcule la covarianza de las variables X e Y de la siguiente tabla de correlación: X \ Y a) la covarianza es cero pero las variables no son independientes b) la covarianza es cero y las variables son estadísticamente independientes c) la covarianza es 55, por lo que las variables son dependientes 10.- Calcule la covarianza de las variables X e Y de la siguiente tabla de correlación: X \ Y a) la covarianza es cero pero las variables no son independientes
9 b) la covarianza es 50, por lo que las variables son dependientes c) la covarianza es -25, por lo que las variables son dependientes tema 5: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN SIMPLE 1.- Si dos variables (X e Y) son independientes se cumple que: a) la covarianza (S xy ) es igual a cero b) la covarianza (S xy ) es positiva c) la covarianza (S xy ) es negativa 2.- Si el coeficiente de correlación lineal (r) de una variable bidimensional (X,Y) es igual a cero se puede afirmar que las variables X e Y son: a) estadísticamente independientes b) cuasi-independientes c) linealmente independientes 3.- Se sabe que en la recta de regresión de Y sobre X el valor del coeficiente de regresión (b) toma el valor Cuál de los siguientes valores podría ser el coeficiente de correlación de la recta de regresión de X sobre Y (b )? a) 0.5 b) c) La recta de regresión de Y sobre X para una determinada variable bidimensional resulta ser Y = 20-3X. Según esta recta, cuál será la variación de la variable Y ante un incremento de 5 unidades en la variable X? a) + 15 unidades b) + 5 unidades c) 15 unidades 5.- Las rectas de regresión obtenidas para una determinada variable bidimensional resultan ser las siguientes: Y/X: Y = X X/Y: X = Y qué porcentaje de varianza de cada una de las variables es explicada a partir de la regresión? a) 75% b) 50% c) 87%
10 6.- A partir de la recta de regresión de Y sobre X, qué valor cabe esperar que tome la variable Y cuando la variable X es igual a su media? a) la media de X b) la media de Y c) cero 7.- A qué será igual el coeficiente de regresión (b) de la recta de regresión de Y/X si estas variables se toman tipificadas? a) r 2 b) r c) a cero ya que dos variables tipificadas siempre serán independientes al tener media igual a cero y varianza igual a La función de demanda de un determinado producto obtenida mediante el ajuste de una recta de regresión resulta ser la siguiente: Q = P Qué cantidad se espera que se demande si el precio del bien es de 8 euros? a) 580 unidades b) 500 unidades c) 40 unidades 9.- Cuál de las siguientes expresiones relaciona de manera correcta las varianzas, total (S 2 Y), residual (S 2 r) y explicada (S 2 R) de una regresión? a) S 2 Y = S 2 R - S 2 r b) S 2 Y = S 2 R + S 2 r c) S 2 r = S 2 Y + S 2 R 10.- Si el coeficiente de correlación lineal de una variable bidimensional (X,Y) resulta ser igual a 0.98, qué interpretación se puedes obtener de tal resultado? a) que existe una mala asociación lineal entre las variables ya que el coeficiente de correlación resulta ser negativo b) que existe una fuerte asociación lineal entre ambas variables ya que se explica el 98% de la variabilidad de un a de las variables a partir de la información de la otra c) que existe una fuerte asociación lineal entre ambas variables ya que se explica el 96% de la variabilidad de un a de las variables a partir de la información de la otra 11.- Se dispone de la siguiente información de un a determinada variable bidimensional: S 2 X= 4 S 2 Y= 9 r = 0.4 Cuál sería el valor de la covarianza?
11 a) 2.4 b) 14.4 c) Cómo afecta un cambio de origen en la variable X (X*=X+c) sobre el coeficiente de regresión de la recta de regresión de Y sobre X (b)? a) b no se ve afectado ante cambios de origen de la variable X b) el nuevo coeficiente b* sería igual a b+c c) el nuevo coeficiente b* sería igual a b±c dependiendo el signo del signo de la covarianza 13.- Cómo afecta un cambio de origen en la variable Y (Y*=Y+c) sobre el coeficiente de regresión de la recta de regresión de Y sobre X (b)? a) b no se ve afectado ante cambios de origen de la variable Y b) el nuevo coeficiente b* sería igual a b+c c) el nuevo coeficiente b* sería igual a b±c dependiendo el signo del signo de la covarianza 14.- Cómo afecta un cambio de escala en la variable X (X*= c X) sobre el coeficiente de regresión de la recta de regresión de Y sobre X (b)? a) b no se ve afectado ante cambios de escala de la variable X b) el nuevo coeficiente b* sería igual a b/c c) el nuevo coeficiente b* sería igual a b c 15.- Cómo afecta un cambio de escala en la variable Y (Y*= c Y) sobre el coeficiente de regresión de la recta de regresión de Y sobre X (b)? a) b no se ve afectado ante cambios de escala de la variable Y b) el nuevo coeficiente b* sería igual a b/c c) el nuevo coeficiente b* sería igual a b c 16.- Cómo afecta un cambio de origen en la variable X (X*=X+c) sobre el término independiente de la recta de regresión de Y sobre X (a)? a) a no se ve afectado ante cambios de origen de la variable X b) el nuevo coeficiente a* sería igual a a-bc c) el nuevo coeficiente a* sería igual a a+c 17.- Cómo afecta un cambio de origen en la variable Y (Y*=Y+c) sobre el término independiente de la recta de regresión de Y sobre X (a)?
12 a) a no se ve afectado ante cambios de origen de la variable Y b) el nuevo coeficiente a* sería igual a a-bc c) el nuevo coeficiente a* sería igual a a+c 18.- Cómo afecta un cambio de escala en la variable X (X*= c X) sobre el término independiente de la recta de regresión de Y sobre X (a)? a) a no se ve afectado ante cambios de escala de la variable X b) el nuevo coeficiente a* sería igual a a/c c) el nuevo coeficiente a* sería igual a a c 19.- Cómo afecta un cambio de escala en la variable Y (Y*= c Y) sobre el término independiente de la recta de regresión de Y sobre X (a)? a) a no se ve afectado ante cambios de escala de la variable Y b) el nuevo coeficiente a* sería igual a b/c c) el nuevo coeficiente a* sería igual a b c 20.- Cómo afecta un cambio de origen en la variable X (X*=X+c) sobre el coeficiente de correlación (r) de la variable bidimensional (X,Y)? a) r no se ve afectado ante cambios de origen de la variable X b) el nuevo coeficiente r* sería igual a r+c c) el nuevo coeficiente r* sería igual a r±c dependiendo el signo del signo de la covarianza 21.- Cómo afecta un cambio de origen en la variable Y (Y*=Y+c) sobre el coeficiente de correlación (r) de la variable bidimensional (X,Y)? a) r no se ve afectado ante cambios de origen de la variable Y b) el nuevo coeficiente r* sería igual a r+c c) el nuevo coeficiente r* sería igual a r±c dependiendo el signo del signo de la covarianza 22.- Cómo afecta un cambio de escala en la variable X (X*= c X) sobre el coeficiente de correlación (r) de la variable bidimensional (X,Y)? a) r no se ve afectado ante cambios de escala de la variable X b) el nuevo coeficiente r* sería igual a r/c c) el nuevo coeficiente r* sería igual a r c 23.- Cómo afecta un cambio de escala en la variable Y (Y*= c Y) sobre el coeficiente de correlación (r) de la variable bidimensional (X,Y)?
13 a) r no se ve afectado ante cambios de escala de la variable Y b) el nuevo coeficiente r* sería igual a r/c c) el nuevo coeficiente r* sería igual a r c tema 6: REGRESIÓN Y CORRELACIÓN MÚLTIPLE 1.- Señale cual de las siguientes afirmaciones es la correcta: a) En la regresión con dos variables explicativas, el ajuste resultante es una recta que se puede representar en un espacio de 2 dimensiones. b) En la regresión con dos variables explicativas, el ajuste resultante es un plano susceptible de representarse en un espacio de dos dimensiones. c) En la regresión con dos variables explicativas, el ajuste resultante es un plano susceptible de representarse en un espacio de tres dimensiones. 2.- Señale cual de las siguientes afirmaciones es la correcta: a) El hiperplano de regresión se puede representar en el mundo físico. b) Cuando la regresión se efectúa sobre más de dos variables explicativas el ajuste resultante se denomina plano de regresión. c) El significado conceptual de un hiperplano de regresión (con más de dos variables explicativas) es equivalente al caso de una recta y de un plano. 3.- Señale cual de las siguientes afirmaciones es falsa: a) Los parámetros de un modelo de regresión múltiple son los coeficientes de regresión parciales. b) El coeficiente b 2 nos da la variación de Y, inducida por una variación de la variable X 2, teniendo en cuenta el efecto del resto de variables explicativas. c) El coeficiente b 2 nos da la variación de Y, inducida por una variación de X 2, suponiendo que las demás variables permanecen constantes. 4.- En la regresión múltiple se cumple la siguiente afirmación: a) La media de los valores observados de Y es igual al valor medio de sus valores teóricos obtenidos en el hiperplano de regresión. b) La media de los valores observados de Y es igual al valor medio de una de las variables explicativas del modelo de regresión. c) La media de los valores teóricos coincide con la media de los residuos. 5.- Señale cual de las siguientes afirmaciones es la correcta: a) Al igual que sucede en la regresión lineal simple, en la regresión múltiple la suma de los errores generados es positiva.
14 b) Al igual que sucede en la regresión lineal simple, en la regresión múltiple la suma de los errores generados es negativa. c) Al igual que sucede en la regresión lineal simple, en la regresión múltiple la suma de los errores generados es nula. 6.- El problema de la multicolinealidad surge cuando: a) Existe una correlación lineal simple perfecta entre dos variables explicativas del modelo de regresión múltiple. b) Existe una correlación simple entre cualquier variable del modelo de regresión múltiple. c) No existe correlación entre dos variables explicativas del modelo de regresión múltiple. tema 7: NÚMEROS ÍNDICES 1.- Siendo p i0, q i0 y v i0 el precio, cantidad y valor de una magnitud simple i en el momento 0 ó periodo base (p it, q it y v it en el periodo t), el índice del valor de la magnitud i en el período (0,t) es: a) V t 0 b) V c) V t 0 t 0 p = q = = i0 i0 p p p q it i0 i0 i0 q p it it q q q it p i0 it it 2.- Un número índice complejo es: a) un número índice muy complicado b) un número índice obtenido para un conjunto de magnitudes simples c) un número índice calculado para varios periodos 3.- En un número índice complejo ponderado a) todas las magnitudes simples integrantes tienen la misma importancia b) las magnitudes simples integrantes han de ser tenidas en cuenta por orden alfabético c) cada magnitud simple integrante viene afectada por un peso relativo a su importancia en el conjunto considerado 4.- El índice de Bradstreet-Dûtot a) es una media agregativa simple de los valores de las magnitudes simples correspondientes a cada periodo b) es un índice complejo ponderado c) es una media aritmética simple de los índices simples que integran la magnitud compleja
15 5.- El índice de precios de Laspeyres es un índice complejo ponderado en el que se utilizan como pesos: a) las valores de la magnitud en el periodo base b) los precios del periodo base c) las cantidades de cada periodo 6.- Por su construcción, el valor del índice de Edgeworth, estará comprendido entre: a) los valores de los índices de Laspeyres y Paasche b) los valores de los índices de Paasche y de Fisher c) uno y el valor del índice de Laspeyres 7.- En una compañía se fabrican tres componentes, siendo las cantidades vendidas (en miles) y sus precios unitarios (en euros) los siguientes: Precios Cantidades A 1,5 1, B 2,7 3, C 0,8 0, A la vista de estos datos, y utilizando un índice de Paasche, la cantidad vendida en 2003 respecto al año 2000 ha variado en a) 3,7% b) +12,6% c) +5,4% 8.- En una gran superficie se calcula mensualmente los índices de precios de una cesta de artículos básicos, utilizando la metodología de Laspeyres y de Paasche y respecto a una misma base. En el último mes estos fueron de 143% y 148%, respectivamente. Por tanto, el índice de Fisher tomó el valor: a) 145,5% b) 150,2% c) 144,8% 9.- Sabiendo que para cierta magnitud en un determinado periodo el índice de su valor relativo es 118% y, para el mismo periodo, el índice de precios de Paasche es 125%, por tanto el índice cuántico toma el valor: a) 102,8% b) 94,4% c) 121,0% 10.- El índice cuántico hallado en el apartado anterior corresponde a: a) un índice de cantidades de Fischer
16 b) un índice de cantidades de Paasche c) un índice de cantidades de Laspeyres 11.- Deflactar una serie de valores corrientes significa a) añadir las variaciones del poder adquisitivo del dinero a la serie de cantidades b) eliminar la influencia del distinto poder adquisitivo del dinero en el tiempo c) homogenizar las cantidades de cada periodo 12.- El a) deflactor b) infractor c) inflacionista es el índice de precios adecuado para obtener la serie de valor a precios constantes El Sr. García vendió sus acciones de Adolfo Domínguez a finales de 1995, obteniendo en la operación de venta un beneficio de euros. De haberlas vendido a finales del año 2003, el beneficio total habría ascendido a euros. Conociendo que el índice de precios para 2003 en base 1995 fue de 177%, se estará arrepintiendo el Sr. García de haberse deshecho de sus acciones en 1995? a) Si, pero por muy poco dinero b) No, está muy contento c) No tiene ni idea y decide comprarse un libro de estadística descriptiva, mucho más barato que un asesor bursátil 14.- El índice de precios de Paasche es el más adecuado como deflactor. a) No es correcto, el más adecuado es el índice de Laspeyres b) Correcto, porque es el que permite pasar de valores monetarios constantes a valores en precios corrientes de cada periodo c) Correcto, porque es el que permite pasar de valores monetarios corrientes a valores en precios constantes del año base 15.- Se dispone de los siguientes datos de un mismo índice, pero con distintas bases: Índice base 1995 Índice base % % % % % % 100%
17 % % % El enlace técnico entre ambas series es: a) 100% b) 107% c) 110% 16.- Con los datos del problema anterior, el índice para el año 1997 en base 2000 es: a) 102,95% b) 96,36% c) 95,43% 17.- Si los datos de la pregunta 15 corresponden al índice de precios de cierto electrodoméstico, que en 1997 valía 350 euros, cuál sería su precio en el año 2003? a) 388,65 euros b) 285,32 euros c) 420,91 euros tema 8: SERIES TEMPORALES 1.- El componente tendencial de una serie temporal: a) siempre es estacionario b) es el movimiento general de largo plazo de la serie c) refleja la tendencia del último tercio de la serie analizada 2.- Las oscilaciones regulares de una serie temporal, de periodicidad igual o inferior al año, es el componente denominado: a) estacionalidad b) irregular c) factor cíclico 3.- Las oscilaciones del componente estacional son causadas principalmente a) por elementos aleatorios no previsibles b) por el momento del ciclo económico, principalmente. c) por el tiempo, bien directamente por el clima, o bien indirectamente por efectos del calendario
18 4.- En vista de la representación gráfica de la serie Yt siguiente, el esquema de agregación que elegiría para la misma es: Yt ,01 94,01 95,01 96,01 97,01 98,01 t a) esquema provocativo b) esquema aditivo c) esquema multiplicativo 5.- Las oscilaciones periódicas, pero no regulares, en el medio plazo (superiores a un año), es el componente denominado: a) estacionalidad b) irregular c) factor cíclico 6.- En vista del siguiente gráfico desviación típica media de una serie temporal Zt, el esquema de agregación que elegiría para la misma es: 20 Desv.Típica Media a) esquema provocativo b) esquema aditivo c) esquema multiplicativo
19 7.- La primera media móvil centrada que podemos calcular en la siguiente serie temporal de periodicidad trimestral es: a) 14,25 b) 14 c) 14, er trim º trim er trim º trim Y además corresponderá al instante temporal: a) 2º trimestre de 2002 b) 2º trimestre de 2003 c) 3 er trimestre de Si de la evolución temporal de la serie se desprende que la tendencia de la misma es lineal, para el análisis de este componente según el método de la regresión ajustamos una recta donde: a) la variable dependiente es los valores medios anuales de la serie y la variable independiente es el tiempo b) la variable dependiente es las medias móviles centradas y la variable independiente es los índices de variación estacional c) la variable dependiente es el tiempo y la variable independiente es los valores medios anuales de la serie 10.- Una serie trimestral con esquema de agregación multiplicativo presenta los siguientes índices de variación estacional, ya normalizados: 1 er trim.= 94%, 2º trim. 108% y 3 er trim= 112% cuál será el valor del 4º trimestre? a) 100% b) 91% c) 86% 11.- Si los IVE s de la pregunta anterior pertenecen a una serie temporal de ventas trimestrales de cierto artículo, y se conoce que el dato de ventas del 3 er trimestre de 2003 ha sido de unidades cuál serian las ventas en ese trimestre sin la influencia estacional? (es decir, el dato desestacionalizado) a) b) c) Y para terminar con las ventas del 3 er trimestre de 2003, también sabemos que su componente tendencial es de unidades para ese periodo cuál será, por último, el componente irregular de ese dato? a) 136 b) 1,20
20 c) 0, Sobre una serie histórica de consumo de energía con tendencia lineal se ha obtenido la siguiente recta de regresión en el periodo para captar su componente tendencial (siendo i = años): y i = , 5 i La proyección del componente de tendencia para el 1 er trimestre de 2004 es: a) 7.012,68 b) 7.114,68 c) Para la misma serie temporal de la pregunta anterior, los IVE s normalizados son los siguientes: IVE 1 er trim. 85% 2º trim. 120% 3 er trim. 58% 4º trim. 137% La predicción del consumo de energía para el 2º trimestre de 2004 es: a) 8.539,71 b) 6.047,47 c) 7.110,54
1. Dado el siguiente volumen de ventas de una empresa y su gasto en I+D en miles. Prediga las ventas de este empresario para un gasto en I+D de 7.
MODELO A Examen de Estadística Económica (2407) 20 de junio de 2009 En cada pregunta sólo existe UNA respuesta considerada más correcta. Si hay dos correctas deberá escoger aquella respuesta que tenga
Más detallesUNIDAD 7 Medidas de dispersión
UNIDAD 7 Medidas de dispersión UNIDAD 7 MEDIDAS DE DISPERSIÓN Al calcular un promedio, por ejemplo la media aritmética no sabemos su representatividad para ese conjunto de datos. La información suministrada
Más detallesPREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2
PREGUNTAS TIPO EXAMEN- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2 Preg. 1. Para comparar la variabilidad relativa de la tensión arterial diastólica y el nivel de colesterol en sangre de una serie de individuos, utilizamos
Más detallesVARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES
VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMENSIONALES 1.- En una variable estadística bidimensional, el diagrama de dispersión representa: a) la nube de puntos. b) las varianzas de las dos variables. c) los coeficientes
Más detallesRelación 2: CARACTERÍSTICAS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Relación 2: CARACTERÍSTICAS DE UNA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS 1.- Obtener las medias aritmética, geométrica, armónica para la siguiente distribución: SOL: 2,74; 2,544; 2,318
Más detallesMatemáticas. Selectividad ESTADISTICA COU
Matemáticas Selectividad ESTADISTICA COU 1. Un dentista observa el Nº de Caries en cada uno de los 100 niños de cierto colegio. La información obtenida aparece resumida en la siguiente tabla. Nº Caries
Más detalles478 Índice alfabético
Índice alfabético Símbolos A, suceso contrario de A, 187 A B, diferencia de los sucesos A y B, 188 A/B, suceso A condicionado por el suceso B, 194 A B, intersección de los sucesos A y B, 188 A B, unión
Más detallesRegresión y Correlación
Relación de problemas 4 Regresión y Correlación 1. El departamento comercial de una empresa se plantea si resultan rentables los gastos en publicidad de un producto. Los datos de los que dispone son: Beneficios
Más detallesFLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- BLOQUE ESTADÍSTICA: ESTADÍSTICA VARIABLE UNIDIMENSIONAL. Estadística variable unidimensional
FLORIDA Secundaria. 1º BACH MATEMÁTICAS CCSS -1- Estadística variable unidimensional 1. Conceptos de Estadística 2. Distribución de frecuencias 2.1. Tablas de valores con variables continuas 3. Parámetros
Más detallesANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS. Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada.
ANEXO 1. CONCEPTOS BÁSICOS Este anexo contiene información que complementa el entendimiento de la tesis presentada. Aquí se exponen técnicas de cálculo que son utilizados en los procedimientos de los modelos
Más detallesU.D.1: Análisis estadístico de una variable Consideraciones iniciales: Propuesta: 1.1 Distribución de frecuencias. Variables Cualitativas: Ejemplo
U.D.1: Análisis estadístico de una variable Consideraciones iniciales: - Población: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen una determinada característica. Ej.: Alumnos del colegio. - Individuo:
Más detallesZ i
Medidas de Variabilidad y Posición. Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo 010 Cuando trabajamos el aspecto denominado Medidas de Tendencia Central se observó que tanto la media como la mediana y la moda
Más detallesTema 6. Variables aleatorias continuas
Tema 6. Variables aleatorias continuas Resumen del tema 6.1. Definición de variable aleatoria continua Identificación de una variable aleatoria continua X: es preciso conocer su función de densidad, f(x),
Más detallesEstadística Inferencial. Estadística Descriptiva
INTRODUCCIÓN Estadística: Ciencia que trata sobre la teoría y aplicación de métodos para coleccionar, representar, resumir y analizar datos, así como realizar inferencias a partir de ellos. Recogida y
Más detallesTema 1.- Correlación Lineal
Tema 1.- Correlación Lineal 3.1.1. Definición El término correlación literalmente significa relación mutua; de este modo, el análisis de correlación mide e indica el grado en el que los valores de una
Más detallesFase 2. Estudio de mercado: ESTADÍSTICA
1. CONCEPTO DE ESTADÍSTICA. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 2. 3. TABLA DE FRECUENCIAS 4. REPRESENTACIONES GRÁFICAS 5. TIPOS DE MEDIDAS: A. MEDIDAS DE POSICIÓN B. MEDIDAS DE DISPERSIÓN C. MEDIDAS DE FORMA 1 1.
Más detallesMétodos Matemá-cos en la Ingeniería Tema 5. Estadís-ca descrip-va
Métodos Matemá-cos en la Ingeniería Tema 5. Estadís-ca descrip-va Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo García DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA APLICADA Y CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN UNIVERSIDAD DE CANTABRIA
Más detallesESTADÍSTICA APLICADA. TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA APLICADA. TEMA 1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Definición de Estadística: La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer
Más detalles3. ASOCIACIÓN ENTRE DOS VARIABLES CUALITATIVAS
1. INTRODUCCIÓN Este tema se centra en el estudio conjunto de dos variables. Dos variables cualitativas - Tabla de datos - Tabla de contingencia - Diagrama de barras - Tabla de diferencias entre frecuencias
Más detallesESTADÍSTICA. Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal. continua
ESTADÍSTICA Población Individuo Muestra Muestreo Valor Dato Variable Cualitativa ordinal nominal Cuantitativa discreta continua DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Frecuencia absoluta: fi Frecuencia relativa:
Más detallesINTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS ORIENTACIONES (TEMA Nº 7)
TEMA Nº 7 DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD OBJETIVOS DE APRENDIZAJE: Conocer las características de la distribución normal como distribución de probabilidad de una variable y la aproximación de
Más detallesEl ejemplo: Una encuesta de opinión
El ejemplo: Una encuesta de opinión Objetivos Lo más importante a la hora de planificar una encuesta es fijar los objetivos que queremos lograr. Se tiene un cuestionario ya diseñado y se desean analizar
Más detallesUn estudio estadístico consta de las siguientes fases: Recogida de datos. Organización y representación de datos. Análisis de datos.
La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones. Un estudio estadístico consta de las siguientes
Más detallesMódulo de Estadística
Módulo de Estadística Tema 2: Estadística descriptiva Tema 2: Estadísticos 1 Medidas La finalidad de las medidas de posición o tendencia central (centralización) es encontrar unos valores que sinteticen
Más detallesTeoría de la decisión
1.- Un problema estadístico típico es reflejar la relación entre dos variables, a partir de una serie de Observaciones: Por ejemplo: * peso adulto altura / peso adulto k*altura * relación de la circunferencia
Más detallesTRABAJO 3: Números Índices. Series Cronológicas (Temas 3 y 4).
TRABAJO 3: Números Índices. Series Cronológicas (Temas 3 y 4). Técnicas Cuantitativas I. Curso 2016/2017. APELLIDOS: NOMBRE: GRADO: GRUPO: DNI (o NIE): A: B: C: D: En los enunciados de los ejercicios que
Más detallesLa medición de la desigualdad económica
La medición de la desigualdad económica La medida de desigualdad económica mas comúnmente utilizada es la distribución del ingreso percibido por las personas durante un periodo determinado de tiempo generalmente
Más detallesMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro
Más detallesEjemplos y ejercicios de. Estadística Descriptiva. yanálisis de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Y ANÁLISIS DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Estadística Descriptiva yanálisis de Datos Diplomatura en Estadística Curso 007/08 Descripción estadística de una variable. Ejemplos
Más detallesESTADÍSTICA. Individuo. Es cada uno de los elementos que forman la población o muestra.
ESTADÍSTICA La estadística tiene por objeto el desarrollo de técnicas para el conocimiento numérico de un conjunto de datos empíricos (recogidos mediante experimentos o encuestas). Según el colectivo a
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL TURISMO RELACIÓN DE PROBLEMAS PROPUESTOS DE UNA VARIABLE Curso académico 2004-2005 DPTO. ECONOMÍA APLICADA I 1. Obtener las frecuencias acumuladas, las frecuencias relativas
Más detallesPROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Estadística"
PROYECTO DOCENTE ASIGNATURA: "Estadística" Grupo: Grupo de Clases Teóricas-Prácticas Estadística(921602) Titulacion: Grado en Economía Curso: 2016-2017 DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA/GRUPO Titulación:
Más detallesSERIES TEMPORALES. Notación: Dada la magnitud numérica (variable) Y designaremos las observaciones mediante alguna de las dos siguientes notaciones:
SERIES TEMPORALES INTRODUCCIÓN DESCOMPOSICIÓN (ANÁLISIS CLÁSICO) TENDENCIA SECULAR VARIACIONES CÍCLICAS VARIACIONES ESTACIONALES VARIACIÓN ERRÁTICA ANÁLISIS DE LA TENDENCIA MEDIAS MÓVILES ALISAMIENTO EXPONENCIAL
Más detallesEstadística. Análisis de datos.
Estadística Definición de Estadística La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones. Un
Más detallesINTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS HORARIOS: Lunes, 12:00-13:30 Martes, 8:15-9:45 Jueves, 8:15-9:45 Tema 1. Introducción. El análisis de datos dentro de la estadística. Características de los datos socioeconómicos.
Más detallesTEMA IV PERCENTIL Y ESTADIGRAFOS DE POSICION
TEMA IV PERCENTIL Y ESTADIGRAFOS DE POSICION 1. Percentiles, cuartiles y deciies. 2. Estadígrafos de Posición. 3. Sesgo y curtosis o de pastel. Pictogramas. OBJETIVOS DE UNIDAD GENERALES. Que el futuro
Más detallesMedidas de centralización
1 1. Medidas de centralización Medidas de centralización Hemos visto cómo el estudio del conjunto de los datos mediante la estadística permite realizar representaciones gráficas, que informan sobre ese
Más detallesINDICE. Prólogo a la Segunda Edición
INDICE Prólogo a la Segunda Edición XV Prefacio XVI Capitulo 1. Análisis de datos de Negocios 1 1.1. Definición de estadística de negocios 1 1.2. Estadística descriptiva r inferencia estadística 1 1.3.
Más detallesDispone de 1 hora para resolver las siguientes cuestiones planteadas.
ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL FACULTAD DE ECONOMÍA Y NEGOCIOS EXAMEN TEÓRICO DE ESTADÍSTICA COMPUTARIZADA NOMBRE: PARALELO: Dispone de 1 hora para resolver las siguientes cuestiones planteadas.
Más detallesUNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO CENTRO UNIVERSITARIO UAEM ZUMPANGO LICENCIATURA EN TURISMO UNIDAD DE APRENDIZAJE: ESTADISTICA TEMA 1.5 : ESTADISTICA DESCRIPTIVA M. EN C. LUIS ENRIQUE KU MOO FECHA:
Más detallesPregunta 1. Pregunta 2. Pregunta 3. Pregunta 4. Pregunta 5. Pregunta 6. Pregunta 7. Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24
Comenzado el lunes, 25 de marzo de 2013, 17:24 Estado Finalizado Finalizado en sábado, 30 de marzo de 2013, 17:10 Tiempo empleado 4 días 23 horas Puntos 50,00/50,00 Calificación 10,00 de un máximo de 10,00
Más detallesTema 2: Estadísticos. Bioestadística. U. Málaga. Tema 2: Estadísticos 1
Bioestadística Tema 2: Estadísticos Tema 2: Estadísticos 1 Parámetros y estadísticos Parámetro: Es una cantidad numérica calculada sobre una población La altura media de los individuos de un país La idea
Más detallesTema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables
Tema 2. Descripción Conjunta de Varias Variables Cuestiones de Verdadero/Falso 1. La covarianza mide la relación lineal entre dos variables, pero depende de las unidades de medida utilizadas. 2. El análisis
Más detallesRepaso Estadística Descriptiva
Grado en Fisioterapia, 2010/11 Cátedra de Bioestadística Universidad de Extremadura 13 de octubre de 2010 Índice Descriptiva de una variable 1 Descriptiva de una variable 2 Índice Descriptiva de una variable
Más detallesTransformaciones de variables
Transformaciones de variables Introducción La tipificación de variables resulta muy útil para eliminar su dependencia respecto a las unidades de medida empleadas. En realidad, una tipificación equivale
Más detallesJesús Eduardo Pulido Guatire, marzo Diagrama de Dispersión y Correlación Lineal Simple
Jesús Eduardo Pulido Guatire, marzo 0 Diagrama de Dispersión y Correlación Lineal Simple Hasta el momento el trabajo lo hemos centrado en resumir las características de una variable mediante la organización
Más detallesTema 7: Estadística y probabilidad
Tema 7: Estadística y probabilidad En este tema revisaremos: 1. Representación de datos e interpretación de gráficas. 2. Estadística descriptiva. 3. Probabilidad elemental. Representaciones de datos Cuatro
Más detallesANÁLISIS DE DATOS UNIDIMENSIONALES
ANÁLISIS DE DATOS UNIDIMENSIONALES TABLAS DE FRECUENCIAS Y REPRESENTACIONES GRÁFICAS MEDIDAS DE POSICIÓN MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL MEDIA ARITMÉTICA OTRAS MEDIAS: GEOMÉTRICA.ARMÓNICA.MEDIA GENERAL MEDIANA
Más detallesMÓDULO III. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN Y ASIMETRÍA
1 UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LOS LLANOS OCCIDENTALES EZEQUIEL ZAMORA VICE-RECTORADO DE PLANIFICACIÓN Y DESARROLLO SOCIAL PROGRAMA CIENCIAS SOCIALES Y JURIDICAS SUBPROGRAMA ADMINISTRACIÓN SUBPROYECTO:
Más detallesDiplomatura en Ciencias Empresariales X Y 10 10000 100 1000 1000 100 10000 10
DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA Diplomatura en Ciencias Empresariales ESTADÍSTICA II Relación Tema 10: Regresión y correlación simple. 1. Ajustar una función potencial a los siguientes
Más detalles15 CASOS PRÁCTICOS DE ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS DEL TRABAJO ANTONIO FERNÁNDEZ MORALES
15 CASOS PRÁCTICOS DE ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS DEL TRABAJO ANTONIO FERNÁNDEZ MORALES MÁLAGA, 2004 15 CASOS PRÁCTICOS DE ESTADÍSTICA APLICADA A LAS CIENCIAS DEL TRABAJO ANTONIO FERNÁNDEZ MORALES
Más detallesESTADÍSTICA Y ANÁLISIS DE DATOS
ESTADÍSTICA Y ANÁLISIS DE DATOS Práctica del Tema 1. Variables estadísticas unidimensionales Problemas 1. Se ha contabilizado el número de días que durante un año han faltado al trabajo, por baja laboral,
Más detallesMedidas de variabilidad (dispersión)
Medidas de posición Las medidas de posición nos facilitan información sobre la serie de datos que estamos analizando. Estas medidas permiten conocer diversas características de esta serie de datos. Las
Más detallesMedidas de tendencia central
Medidas de tendencia central Medidas de tendencia central Medidas de Posición: son aquellos valores numéricos que nos permiten o bien dar alguna medida de tendencia central, dividiendo el recorrido de
Más detallesRELACIÓN DE EJERCICIOS TEMA 2
1. Sea una distribución estadística que viene dada por la siguiente tabla: Calcular: x i 61 64 67 70 73 f i 5 18 42 27 8 a) La moda, mediana y media. b) El rango, desviación media, varianza y desviación
Más detallesTema 3. Relación entre dos variables cuantitativas
Tema 3. Relación entre dos variables cuantitativas Resumen del tema 3.1. Diagrama de dispersión Cuando sobre cada individuo de una población se observan simultáneamente dos características cuantitativas
Más detallesTema 5. Variables Aleatorias
Tema 5. Variables Aleatorias Presentación y Objetivos. En este tema se estudia el concepto básico de Variable Aleatoria así como diversas funciones fundamentales en su desarrollo. Es un concepto clave,
Más detallesPROBLEMAS ESTADÍSTICA I
PROBLEMAS ESTADÍSTICA I INGENIERÍA TÉCNICA EN INFORMÁTICA CURSO 2002/2003 Estadstica Descriptiva Unidimensional 1. Un edificio tiene 45 apartamentos con el siguiente número de inquilinos: 2 1 3 5 2 2 2
Más detallesCódigo: ESA-343. Horas Semanales: 4. Prelaciones: CAL-265
INSTITUTO UNIVERSITARIO JESÚS OBRERO PROGRAMA DE ESTUDIO Unidad Curricular: Estadística I Carrera: Informática Semestre: Tercero Código: ESA-343 Horas Semanales: 4 Horas Teóricas: 2 Horas Prácticas: 2
Más detallesTema 9: Tasas y números índices
Estadística I Universidad de Salamanca Curso 2010/2011 Outline Tasas de variación 1 Tasas de variación 2 3 Índice de precios al consumo: IPC 4 Tasas de variación Definición Las tasas de variación son instrumentos
Más detallesEstadística descriptiva y métodos diagnósticos
2.2.1. Estadística descriptiva y métodos diagnósticos Dra. Ana Dorado Díaz Consejería de Sanidad Diplomado en Salud Pública Diplomado en Salud Pública - 2 Objetivos específicos 1. El alumno aprenderá a
Más detallesÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN
ÍNDICE CAPÍTULO 1. INTRODUCCIÓN 1.1. OBJETO DE LA ESTADÍSTICA... 17 1.2. POBLACIONES... 18 1.3. VARIABLES ALEATORIAS... 19 1.3.1. Concepto... 19 1.3.2. Variables discretas y variables continuas... 20 1.3.3.
Más detallesEstadís5ca. María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo. Tema 2. Modelos de regresión
Estadís5ca Tema 2. Modelos de regresión María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo Departamento de Matemá.ca Aplicada y Ciencias de la Computación Este tema se publica bajo
Más detallesVariables estadísticas bidimensionales
Variables estadísticas bidimensionales BEITO J GOZÁLEZ RODRÍGUEZ (bjglez@ulles) DOMIGO HERÁDEZ ABREU (dhabreu@ulles) MATEO M JIMÉEZ PAIZ (mjimenez@ulles) M ISABEL MARRERO RODRÍGUEZ (imarrero@ulles) ALEJADRO
Más detallesESTADÍSTICA CON EXCEL
ESTADÍSTICA CON EXCEL 1. INTRODUCCIÓN La estadística es la rama de las matemáticas que se dedica al análisis e interpretación de series de datos, generando unos resultados que se utilizan básicamente en
Más detallesUnidad Temática 3: Probabilidad y Variables Aleatorias
Unidad Temática 3: Probabilidad y Variables Aleatorias 1) Qué entiende por probabilidad? Cómo lo relaciona con los Sistemas de Comunicaciones? Probabilidad - Definiciones Experimento aleatorio: Un experimento
Más detalles2º ESO UNIDAD 14 ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD
º ESO UNIDAD 1 ESTADÍSTICA Y PROBABILIDAD 1 1.- CONCEPTOS BÁSICOS Estadística.- Es la ciencia que estudia conjuntos de datos obtenidos de la realidad. Estos datos son interpretados mediante tablas, gráficas
Más detallesMedidas de dispersión
Medidas de dispersión Las medidas de dispersión nos informan sobre cuánto se alejan del centro los valores de la distribución. Las medidas de dispersión son: Rango o recorrido El rango es la diferencia
Más detallesVariables estadísticas bidimensionales: problemas resueltos
Variables estadísticas bidimensionales: problemas resueltos BENITO J. GONZÁLEZ RODRÍGUEZ (bjglez@ull.es) DOMINGO HERNÁNDEZ ABREU (dhabreu@ull.es) MATEO M. JIMÉNEZ PAIZ (mjimenez@ull.es) M. ISABEL MARRERO
Más detallesMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMERICA) MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 20/05/2008 Ing. SEMS 2.1 INTRODUCCIÓN En el capítulo anterior estudiamos de qué manera los
Más detallesEJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA 1.- Dada la siguiente distribución de frecuencias de variable discreta. Calcular: a) Mediana b) Moda c) Media d) Varianza y desviación típica x i f i 47 1 48 3 49 2 50
Más detallesEstadística Descriptiva. SESIÓN 11 Medidas de dispersión
Estadística Descriptiva SESIÓN 11 Medidas de dispersión Contextualización de la sesión 11 En la sesión anterior se explicaron los temas relacionados con la dispersión, una de las medidas de dispersión,
Más detallesMEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN. Lic. Esperanza García Cribilleros
MEDIDAS DE RESUMEN: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSIÓN Lic. Esperanza García Cribilleros ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Diagrama de tallo y hojas Diagrama de caja DESCRIPCIÓN N DE LOS DATOS Tablas
Más detalles15. Regresión lineal. Te recomiendo visitar su página de apuntes y vídeos:
15. Regresión lineal Este tema, prácticamente íntegro, está calacado de los excelentes apuntes y transparencias de Bioestadística del profesor F.J. Barón López de la Universidad de Málaga. Te recomiendo
Más detallesMedidas de Tendencia Central
Medidas de Tendencia Central En cualquier análisis o interpretación, se pueden usar muchas medidas descriptivas que representan las propiedades de tendencia central, variación y forma para resumir las
Más detallesTécnicas de Investigación Social
Licenciatura en Sociología Curso 2006/07 Técnicas de Investigación Social Medir la realidad social (4) La regresión (relación entre variables) El término REGRESIÓN fue introducido por GALTON en su libro
Más detalles2.- Tablas de frecuencias
º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 3.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Más detallesEstadística aplicada a la comunicación
Estadística aplicada a la comunicación Tema 5: Análisis de datos cuantitativos I: estadística descriptiva b. Análisis bivariante OpenCourseWare UPV/EHU Unai Martín Roncero Departamento de Sociología 2
Más detallesEJERCICIOS TEMA 1. Clasifica los siguientes caracteres estadísticos según sean cualitativos, variables discretas o variables continuas:
Ejercicio 1. Clasifica los siguientes caracteres estadísticos según sean cualitativos, variables discretas o variables continuas: a) Marca de los coches. b) Peso de los coches. c) Número de coches vendidos
Más detallesESTADÍSTICA SEMANA 3
ESTADÍSTICA SEMANA 3 ÍNDICE MEDIDAS DESCRIPTIVAS... 3 APRENDIZAJES ESPERADOS... 3 DEFINICIÓN MEDIDA DESCRIPTIVA... 3 MEDIDAS DE POSICIÓN... 3 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL... 4 MEDIA ARITMÉTICA O PROMEDIO...
Más detallesTemas de Estadística Práctica
Temas de Estadística Práctica Antonio Roldán Martínez Proyecto http://www.hojamat.es/ Tema 2: Medidas de tipo paramétrico Resumen teórico Medidas de tipo paramétrico Medidas de tendencia central Medidas
Más detallesT. 6 Estadísticos de posición individual
T. 6 Estadísticos de posición individual 1 1. Los porcentajes acumulados 2. Las puntuaciones típicas 2.1. Las escalas derivadas Hasta ahora se ha abordado la descripción de los datos de conjuntos de observaciones
Más detallesTRATAMIENTO ESTADÍSTICO
TRATAMIETO ESTADÍSTICO DESCRIPCIÓ DE LOS DATOS - Tipos de datos - Distribución de frecuencias - Representación de frecuencias DESCRIPCIÓ DE LOS DATOS - Medidas de posición - Medidas de dispersión ÚMEROS
Más detallesESTADÍSTICA. Tema 4 Regresión lineal simple
ESTADÍSTICA Grado en CC. de la Alimentación Tema 4 Regresión lineal simple Estadística (Alimentación). Profesora: Amparo Baíllo Tema 4: Regresión lineal simple 1 Estructura de este tema Planteamiento del
Más detallesUNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO
UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA Estadística Especializada ASIGNATURA Estadística Descriptiva Para Psicólogos (EST-225)
Más detallesUNIDAD 6. Estadística
Matemática UNIDAD 6. Estadística 2 Medio GUÍA N 1 MEDIDAS DE DISPERSIÓN PARA DATOS NO AGRUPADOS ACTIVIDAD Consideremos los siguientes conjuntos de valores referidos a las edades de los jugadores de dos
Más detallesFUNCIONES Y GRÁFICAS. CARACTERÍSTICAS GENERALES
FUNCIONES Y GRÁFICAS. CARACTERÍSTICAS GENERALES 1º. La edad de Pedro es el doble de la de Juan. Expresa esta función mediante una fórmula y haz una tabla con algunos de sus puntos. 2º. Relaciona cada texto
Más detallesEstadística Descriptiva. SESIÓN 7 Medidas de centralización
Estadística Descriptiva SESIÓN 7 Medidas de centralización Contextualización de la sesión 7 A través de las sesiones anteriores has aprendido los conceptos básicos de la Estadística, los tipos de datos
Más detallesUNIDAD 6 Medidas de tendencia central
UNIDAD Medidas de tendencia central UNIDAD MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL = EJEMPLO. ó Al estudiar la información estadística de los histogramas y los polígonos de frecuencia, se puso en evidencia un significativo
Más detallesSOLUCIONARIO Medidas de tendencia central y posición
SOLUCIONARIO Medidas de tendencia central y posición SGUICEG046EM32-A16V1 1 TABLA DE CORRECCIÓN GUÍA PRÁCTICA Medidas de tendencia central y posición Ítem Alternativa 1 C 2 E Aplicación 3 E 4 E Comprensión
Más detallesEJERCICIOS RESUELTOS TEMA 1.
EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 1. 1.1. El proceso por el cual se asignan números a objetos o características según determinadas reglas se denomina: A) muestreo; B) estadística; C) medición. 1.2. Mediante la
Más detallesINSTITUCIÓN EDUCATIVA EDUARDO SUAREZ ORCASITA ASIGNATURA: GRADO: PROFESOR: Lácides Baleta NOMBRE: FECHA:
NOMBRE: FECHA: Representación gráfica para datos agrupados Histograma INSTITUCIÓN EDUCATIVA EDUARDO SUAREZ ORCASITA ASIGNATURA: GRADO: PROFESOR: Lácides Baleta Son gráficos construidos de barras verticales
Más detallesUna población es el conjunto de todos los elementos a los que se somete a un estudio estadístico.
Estadística Definición de Estadística La Estadística trata del recuento, ordenación y clasificación de los datos obtenidos por las observaciones, para poder hacer comparaciones y sacar conclusiones. Un
Más detallesDr. Richard Mercado Rivera 18 de agosto de 2012 Matemática Elemental
Universidad de Puerto Rico Recinto de Aguadilla Programa CeCiMat Elemental Definición de conceptos fundamentales de la Estadística y la Probabilidad y su aportación al mundo moderno Dr. Richard Mercado
Más detallesINSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 29 de Abril de 2016
ANEXO ESTADÍSTICO 1 : COEFICIENTES DE VARIACIÓN Y ERROR ASOCIADO AL ESTIMADOR ENCUESTA NACIONAL DE EMPLEO (ENE) INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICAS (INE) 9 de Abril de 016 1 Este anexo estadístico es una
Más detalles4. Medidas de tendencia central
4. Medidas de tendencia central A veces es conveniente reducir la información obtenida a un solo valor o a un número pequeño de valores, las denominadas medidas de tendencia central. Sea X una variable
Más detallesNOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2012
NOCIONES DE ESTADÍSTICA CURSO PRÁCTICO DE CLIMATOLOGÍA 2012 Matilde Ungerovich- mungerovich@fisica.edu.uy DEFINICIÓN PREVIA: Distribución: función que nos dice cuál es la probabilidad de que cada suceso
Más detallesProbabilidad y Estadística, EIC 311
Probabilidad y Estadística, EIC 311 Medida de resumen 1er Semestre 2016 1 / 105 , mediana y moda para datos no Una medida muy útil es la media aritmética de la muestra = Promedio. 2 / 105 , mediana y moda
Más detallesFacultad de Derecho. Grado en Relaciones Laborales
Facultad de Derecho Grado en Relaciones Laborales GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA: ESTADÍSTICA Curso Académico 2012-2013 LOGO FACULTAD/ ESCUELA Para acceder a la ayuda y el glosario de términos hacer clic
Más detallesFACULTAD: Facultad de Ciencias de la Educación
INFORMACIÓN GENERAL FACULTAD: Facultad de Ciencias de la Educación CURSO: ESTADISTICA INFERENCIAL Carrera: LICENCIATURA EN ADMINISTRACIÓN EDUCATIVA Nombre del Curso: ESTADISTICA INFERENCIAL Pre-requisito:
Más detalles