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1 1 de 12 15/07/ :49 Saltar a... UPM - TITULACIONES OFICIALES ampliacion_mate2 Cuestionarios Test Estadística Descriptiva Información Resultados Vista previa Editar Visión general Recalificar Calificación manual Análisis de ítems Ver todas las calificaciones del curso Grupos visibles Tabla de análisis de ítems Pr.# Texto de la pregunta Texto de la respuesta crédito parcial Nº R. %R. % Facil. Correct. DT Índice Disc. Coef. Disc. (127085) Centralizacion 2 : En un determinado país se están realizando estudios sobre los hábitos de lectura de la población, obteniéndose entre otros resultados que de la totalidad de los lectores, un 70% prefiere la novela, un 20% la poesía y un 10% el ensayo, qué medida de centralización utilizaría para analizar? La media. (0,00) 0/10 (0%) 90% 0,316-0,50 0,03 La mediana. (0,00) 1/10 (10%) La moda. (1,00) 9/10 (90%) (127077) gráficos 1 : Marcar la sentencia cierta (127093) transformaciones 1 : Si a una variable estadística X le aplicamos una transformación lineal, de la nueva variable podemos afirmar que: Regresión 8 : Dado los siguientes datos El histograma es exclusivo para datos de una variable continua. En determinadas condiciones el histograma puede ser útil para representar un conjunto de datos cuantitativo discreto. Para representar datos de una variable cualitativa, se utiliza el diagrama de barras o sectores, repartidos en aproximadamente clases. Su media no se ve afectada. Su media es la transformada de la media. Su media y su varianza son la transformada de la media y de la varianza. Parecen independientes, el coeficiente de correlación debe próximo a cero. (0,00) 4/9 (44%) 33% 0,500-0,40-0,21 (1,00) 3/9 (33%) (0,00) 0/9 (0%) (0,00) 2/14 (14%) 29% 0,469-0,14 0,23 (1,00) 4/14 (29%) (0,00) 4/14 (29%) (127392) (1,00) 6/12 (50%) 50% 0,522 0,00 0,21

2 2 de 12 15/07/ :49 (127361) Datos6 : Dados los siguientes datos (2,5,6,4,2,3,9,7,11,1). La varianza es Parecen independientes, el coeficiente de correlación debe próximo a -1. Es necesario transformar los datos para buscar una relación lineal. 10 (0,00) 0/12 (0%) (0,00) 5/12 (42%) (0,00) 2/9 (22%) 33% 0,500 0,00 0,38 7 (0,00) 0/9 (0%) 9.6 (1,00) 3/9 (33%) Mediana1 : Dada la siguiente distribución unidimensional: 3. (127084) x i n i (1,00) 9/9 (100%) 100% 0,000-0,50-999,00 el valor de la mediana es: 12. (0,00) 0/9 (0%) 2 y 3. (0,00) 0/9 (0%) (127090) CV 2 : Una muestra de datos, X 1, consta de n 1 =120 datos, tiene media s 1 =0.5 Kg. Otra muestra, X 2, consta de n 2 =85 datos, tiene media =1.3 Kg. y desviación típica =7.2 m. y desviación La muestra 1 (1,00) 2/8 (25%) 25% 0,463 0,25 0,54 típica s 2 =0.8 m. Cuál tiene mayor dispersión en sus datos respecto de la media? La muestra 2 (0,00) 2/8 (25%)

3 3 de 12 15/07/ :49 No se pueden comparar. (0,00) 0/8 (0%) (127072) dependencia 1 : Si la covarianza entre dos variables X e Y es nula, entonces: Las variables son independientes. No se puede realizar afirmación sobre su independencia. (0,00) 4/15 (27%) 33% 0,488-0,14 0,26 (1,00) 5/15 (33%) Las varianzas son nulas. (0,00) 1/15 (7%) (127087) Centralizacion 4 : La mediana es más robusta que la media porque: Conjunta : De la siguiente tabla de frecuencias de doble entrada de una determinada muestra utiliza más información para calcularse. se ve menos afectada por valores extremos. la mediana no es más robusta que la media. Aproximadamente el 37% de los hombres fuman. (0,00) 0/8 (0%) 88% 0,354-0,67-0,02 (1,00) 7/8 (88%) (0,00) 1/8 (13%) (127091) Fuman No fuman Hombres 7 12 Mujeres (1,00) 19/19 (100%) 100% 0,000-0,57-999,00 podemos deducir que: (127357) Datos3 : Dados los siguientes datos (2,5,6,4,2,3,9,7,11,1). La mediana es Algo menos del 50% de la muestra son mujeres. Aproximadamente el 52% de la muestra son fumadores. 5 (0,00) 0/19 (0%) (0,00) 0/19 (0%) (0,00) 11/11 (100%) 0% 0,000 0,00-999,00 2 (1,00) 0/11 (0%) 4.5 (0,00) 0/11 (0%) (127368) Tipo de variable 3 : A los 100 primeros clientes de un bar se les preguta Qué quiere usted tomar? La respuesta es una variable aleatoria... (127076) frecuencias 1 : Dados n valores de una muestra, la suma de las frecuencias absolutas y relativas de todos los valores son respectivamente: (127089) CV 1 : Sean dos muestras de datos positivos con diferentes unidades cómo se pueden comparar sus respectivas dispersiones? Cualitativa Cuantitativa Discreta (0,00) 1/6 (17%) Cuantitativa Continua (0,00) 0/6 (0%) n y 1. n y 100. (0,00) 0/13 (0%) 100 y 1. (0,00) 0/13 (0%) Tipificando ambas variables y comparando dichas variables tipificadas Mediante los coeficientes de variación No se pueden comparar por tener distintas unidades (1,00) 5/6 (83%) 83% 0,408 0,00 0,34 (1,00) 12/13 (92%) 92% 0,277-0,25 0,32 (0,00) 2/6 (33%) 17% 0,408 0,00 0,48 (1,00) 1/6 (17%) (0,00) 0/6 (0%)

4 4 de 12 15/07/ :49 (127092) regresión 1 : Sea y = a + bx la recta de regresión de Y sobre X, entonces el valor de b indica: Regresión 5 : Dados los dos diagramas de dispersión En cuánto varía Y cuando X lo hace en una unidad. El valor que alcanza Y cuando la X es cero. En cuánto varía la variable independiente o endógena ante una variación de la variable dependiente o exógena. Los coeficientes de correlación de ambos conjuntos de datos son muy similares. (1,00) 5/13 (38%) 38% 0,506 0,00 0,29 (0,00) 0/13 (0%) (0,00) 4/13 (31%) (127389) (0,00) 2/10 (20%) 50% 0,527-0,25 0,04 (127071) ResumenEstadístico II : Una muestra de datos continuos tiene n=100 datos, se separan en 10 clases y se elaboran la tabla de frecuencias y el histograma correspondientes, entonces: El coeficiente de correlación de los datos de arriba es claramente mayor que el de abajo. El coeficiente de correlación de los datos de arriba es claramente menor que el de abajo. La tabla y el gráfico contienen menos información que la muestra original La tabla y el gráfico contienen la misma información que la muestra original La tabla contiene la misma información que la muestra original pero el gráfico tiene menos información (1,00) 5/10 (50%) (0,00) 1/10 (10%) (1,00) 3/8 (38%) 38% 0,518 0,67 0,65 (0,00) 3/8 (38%) (0,00) 1/8 (13%)

5 5 de 12 15/07/ :49 (127095) transformaciones 3 : Una muestra está tipificada si se le resta su media y se divide por su desviación típica, de forma que la media de la variable tipificada es cero y su varianza es 1. En una muestra de datos tipificada, el coeficiente de asimetría toma el valor 0 (0,00) 3/15 (20%) 40% 0,507 0,60 0,50 toma el valor 1 (0,00) 1/15 (7%) puede tomar cualquier valor (1,00) 6/15 (40%) (127351) Dispersión3 : Tres medidas de dispersión son: El rango, el rango intercuartílico y la varianza. La varianza, la desviación típica y el coeficiente de variación. La desviación típica, el rango intercuartílico y el coeficiente de asimetría. (1,00) 5/9 (56%) 56% 0,527 0,25 0,30 (0,00) 3/9 (33%) (0,00) 0/9 (0%) (127074) dependencia 3 : Cuando el valor del coeficiente de correlación es 1, entonces: La recta de regresión que explica la dependencia es x = y. (0,00) 0/12 (0%) 67% 0,492-0,17 0,66 (127100) Centralizacion 1 : Tres medidas de centralización son: La dependencia funcional existente entre las variables viene dada por una recta creciente. El coeficiente de la variable independiente en la recta de regresión es 1. La media, la moda y la mediana. (1,00) 8/12 (67%) (0,00) 0/12 (0%) (1,00) 12/12 (100%) 100% 0,000-0,86-999,00 La media, la mediana y los cuartiles. (0,00) 0/12 (0%) La media, la mediana y el rango intercuartílico. (0,00) 0/12 (0%) (127099) Cajas y Bigotes I : Si es el rango intercuartílico y la Mediana. Los puntos atípicos que marca el diagrama de caja y bigotes son aquellos que no pertenecen al intervalo (1,00) 0/10 (0%) 60% 0,516 0,20 0,49 (0,00) 0/10 (0%) (0,00) 0/10 (0%) (127097) (127391) transformaciones 5 : Sea X una muestra de n=100 datos, con media nueva variable Y mediante la transformación y = -0.5 x + 1, entonces: Regresión 7 : Dado los siguientes datos =2 y desviación típica s x =0.5, generamos una La desviación típica de Y toma el valor 0.25 La desviación típica de Y toma el valor 0.5 La desviación típica de Y toma el valor 1.25 El coeficiente de correlación debe ser negativo. (0,00) 6/10 (60%) (1,00) 7/19 (37%) 37% 0,496 0,50 0,50 (0,00) 1/19 (5%) (0,00) 2/19 (11%) (1,00) 9/13 (69%) 69% 0,480 0,25 0,14

6 6 de 12 15/07/ :49 (127088) Centralizacion 5 : La media es más robusta que la mediana porque: Regresión 6 : Dados los dos diagramas de dispersión No se puede calcular el coeficiente de correlación porque la relación entre los datos no es lineal. El coeficiente de correlación es cero, porque la relación no es lineal. utiliza más información para calcularse. se ve menos alterada frente a valores extraños. la media no es más robusta que la mediana. Las rectas de regresión de ambos conjuntos de datos no son comparables. (0,00) 3/13 (23%) (0,00) 1/13 (8%) (0,00) 3/13 (23%) 77% 0,439-0,50 0,08 (0,00) 0/13 (0%) (1,00) 10/13 (77%) (127390) (0,00) 2/13 (15%) 38% 0,506 0,00 0,36

7 7 de 12 15/07/ :49 (127369) Tipo de variable 4 : La variable aleatoria "Qué tipo de combustible consume tu coche" es Las rectas de regresión de ambos conjuntos de datos son muy parecidas. El coeficiente de la recta de regresión de los datos de arriba debe ser próximo a -1, mientras que en los datos de abajo debe ser próximo a cero. El coeficiente de la recta de regresión de los datos de arriba debe ser próximo a -1, mientras que en los datos de abajo debe ser próximo a cero. Cualitativa (1,00) 5/13 (38%) (0,00) 0/13 (0%) (0,00) 3/13 (23%) (1,00) 13/15 (87%) 87% 0,352-0,29 0,49 Cuantitativa Discreta (0,00) 0/15 (0%) Cuantitativa Continua (0,00) 2/15 (13%) (127366) Tipo de variable 2 : La variable aleatoria "Cómo le gusta a usted la carne: muy hecha, poco hecha, al punto,..." es Cualitativa (1,00) 6/7 (86%) 86% 0,378-0,50 0,03 Cuantitativa Discreta (0,00) 1/7 (14%) Cuantitativa Continua (0,00) 0/7 (0%) (127365) Tipo de variable 5 : La variable aleatoria "Consumo de gasolina de un coche" es Cualitativa (0,00) 0/4 (0%) 100% 0,000-0,67-999,00 Cuantitativa Discreta (0,00) 0/4 (0%) Cuantitativa Continua (1,00) 4/4 (100%)

8 8 de 12 15/07/ :49 (127354) Dispersión5 : Las medidas de dispersión miden: (127353) Centralizacion 8 : Escoger la afirmación correcta (127079) Cajas y Bigotes 2 : En un diagrama de caja y bigotes, el ancho de la caja es La concentración de los datos. La concentración de los datos alrededor de la media. A mayor dispersión más concentración de los datos. La mediana se ve más afectada por los atípicos que la media La media se ve más afectada por los atípicos que la mediana. La media y la mediana no se ven afectadas por atípicos. El rango intercuartílico (1,00) 1/11 (9%) 9% 0,302-0,20-0,40 (0,00) 9/11 (82%) (0,00) 0/11 (0%) (0,00) 0/12 (0%) 100% 0,000-0,33-999,00 (1,00) 12/12 (100%) (0,00) 0/12 (0%) (1,00) 7/9 (78%) 78% 0,441-0,50-0,54 El rango de la muestra (0,00) 0/9 (0%) 1.5 veces el rango intercuartílico (0,00) 2/9 (22%) (127081) Dispersión1 : Sobre el valor de una desviación típica muestral, se puede afirmar que: Es no negativo. Puede ser positivo o negativo dependiendo de la dispersión de la distribución. (1,00) 10/12 (83%) 83% 0,389-0,75-0,37 (0,00) 2/12 (17%) Es un valor entre -1 y 1. (0,00) 0/12 (0%) Regresión 3 : Dados los datos del gráfico, se ha ajustado una recta de regresión. El parámetro estimado en la regresión debe estar entre 1 y 5. (127383) (1,00) 0/18 (0%) 50% 0,514 0,75 0,43

9 9 de 12 15/07/ :49 (127371) Tipo de variable 7 : La variable aleatoria "Número de hijos por familia" es El parámetro estimado en la regresión debe ser negativo. estimado en la regresión siempre debe estar entre 0 y 1. El parámetro estimado en la regresión debe estar entre 1 y 5. estimado en la regresión siempre debe estar entre 0 y 1. Cualitativa (0,00) 0/18 (0%) (0,00) 0/18 (0%) (0,00) 9/18 (50%) (0,00) 5/18 (28%) (0,00) 0/7 (0%) 100% 0,000-1,00-999,00 Cuantitativa Discreta (1,00) 7/7 (100%) Cuantitativa Continua (0,00) 0/7 (0%) (127073) dependencia 2 : Para medir el grado de dependencia lineal entre dos variables se calcula: El coeficiente de variación. (0,00) 0/17 (0%) 76% 0,437-0,17 0,37 El coeficiente de correlación. (1,00) 13/17 (76%) La recta de regresión de Y sobre X. (0,00) 2/17 (12%) (127070) ResumenEstadístico I : Dada una muestra de datos cualitativos, se elabora su tabla de frecuencias y el correspondiente gráfico de barras, entonces: La tabla y el gráfico contienen menos información que la muestra original (0,00) 0/11 (0%) 45% 0,522 0,33 0,44 (127352) Dispersión4 : La MEDA, La tabla y el gráfico contienen la misma información que la muestra original La tabla contiene la misma información que la muestra pero el gráfico menos información que la muestra original Es una medida de centralización. (1,00) 5/11 (45%) (0,00) 2/11 (18%) (0,00) 0/12 (0%) 92% 0,289-0,25 0,04 Es una medida de simetría. (0,00) 0/12 (0%) Es una medida de dispersión. (1,00) 11/12 (92%) (127082) Centralizacion 6 : Dada una muestra, si su media y su mediana son muy próximas, entonces: la muestra es simétrica indica posible simetría de la muestra (0,00) 0/5 (0%) 100% 0,000-1,00-999,00 (1,00) 5/5 (100%) indica poca variabilidad de los datos (0,00) 0/5 (0%) Centralizacion 3 : Dada la siguiente distribución La media es 4. (127086) x i n i (0,00) 1/12 (8%) 75% 0,452 0,50 0,34 podemos afirmar que: La mediana y la media coinciden. (0,00) 1/12 (8%) (127359) Datos5 : Dados los siguientes datos (2,5,6,4,2,3,9,7,11,1). El rango intercuartilíco es La moda es mayor que la media y que la mediana. 10 (1,00) 9/12 (75%) (0,00) 0/3 (0%) 67% 0,577-0,50 0,50

10 10 de 12 15/07/ :49 7 (1,00) 2/3 (67%) 2 (0,00) 0/3 (0%) (127355) Datos2 : Dados los siguientes datos (2,5,6,4,2,3,9,7,11,1). La mediana es 5 (0,00) 0/11 (0%) 100% 0,000 0,50-999,00 2 (0,00) 0/11 (0%) 4.5 (1,00) 11/11 (100%) (127349) Centralizacion 7 : La medidas de centralización: Dan idea de alrededor de qué valor están los datos. Dan idea de la concentración de los datos. (1,00) 10/10 (100%) 100% 0,000 0,00-999,00 (0,00) 0/10 (0%) Dan idea de la simetría de los datos. (0,00) 0/10 (0%) (127372) Tipo de variable 6 : La variable aleatoria "Salario anual" es Cualitativa (0,00) 0/10 (0%) 90% 0,316 0,33 0,45 Cuantitativa Discreta (0,00) 1/10 (10%) Cuantitativa Continua (1,00) 9/10 (90%) Regresión 4 : Dados los datos del gráfico, se ha ajustado una recta de regresión. El coeficiente de correlación de estos datos debe estar entre 1 y 5. (127380) (0,00) 0/9 (0%) 78% 0,441 0,33 0,50 El coeficiente de correlación de estos datos debe estar muy próximo a 1. El coeficiente de correlación de estos datos debe ser negativo. (1,00) 7/9 (78%) (0,00) 0/9 (0%)

11 11 de 12 15/07/ :49 (127356) Datos1 : Dados los siguientes datos (2,5,6,4,2,3,9,7,11,1). La media es 5 (1,00) 7/7 (100%) 100% 0,000-0,50-999,00 2 (0,00) 0/7 (0%) 4.5 (0,00) 0/7 (0%) Regresión 2 : Dados los datos del gráfico, se ha ajustado una recta de regresión. El parámetro estimado en la regresión debe estar entre 0 y 5. (127379) (1,00) 0/11 (0%) 73% 0,467-0,33 0,14 (127083) Dispersión2 : Dada una muestra, que la varianza sea nula indica: El parámetro estimado en la regresión debe ser negativo. A la vista del gráfico no puedo intuir el valor estimado del parámetro El parámetro estimado en la regresión debe estar entre 0 y 5. A la vista del gráfico no puedo intuir el valor estimado del parámetro El valor de la mediana es nula. (0,00) 0/11 (0%) (0,00) 0/11 (0%) (0,00) 8/11 (73%) (0,00) 1/11 (9%) (0,00) 0/13 (0%) 92% 0,277 0,25-0,01 Son independientes. (0,00) 0/13 (0%) (127358) Datos4 : Dados los siguientes datos (2,5,6,4,2,3,9,7,11,1). El rango es Los valores de la variable son idénticos. 10 (1,00) 12/13 (92%) (1,00) 5/5 (100%) 100% 0,000 1,00-999,00 7 (0,00) 0/5 (0%) 2 (0,00) 0/5 (0%)

12 12 de 12 15/07/ :49 (127080) Cajas y Bigotes 3 : En un diagrama de caja y bigotes, los bigotes llegan hasta El valor más pequeño y más grande de la muestra El valor más pequeño y más grande de la muestra que no sean atípicos Los valores y (0,00) 0/7 (0%) 29% 0,488-1,00-0,73 (1,00) 2/7 (29%) (0,00) 0/7 (0%) Los valores y (0,00) 5/7 (71%) (127096) transformaciones 4 : Sea X una muestra de n=100 datos, con media =2 y desviación típica s x =0.5, generamos una nueva variable, Y, mediante la transformación y = -0.5 x + 1, entonces: La media de Y toma el valor 1 (0,00) 2/6 (33%) 67% 0,516-0,50 0,34 La media de Y toma el valor -1 (0,00) 0/6 (0%) La media de Y toma el valor 0 (1,00) 4/6 (67%) Opciones de análisis: Intentos a analizar por usuario No alizar si la puntuación es inferior a: % Preguntas por página: Ud. está en el sistema como REDONDAS MARRERO MARIA DOLORES. (Salir)