Probabilidad y modelos probabilísticos

 Probabilidad y modelos probabilísticos

Test

1. A qué nos referimos con Experimento Aleatorio:

a) Un experimento que da paso a varios resultados sin poder predecir cual ocurrirá

b) La elección automática de variables diversas

c) Cuando X y Y toman el valor inmediato

d) Ninguna es correcta

2. Qué significa Espacio muestral:

a) El Conjunto de experimentos básicos de un experimento

b) El conjunto de valores numéricos

c) El conjunto de variables del experimento

d) Ninguna es correcta

3. Es cada uno de los posibles resultados a los que da lugar un experimento:

a) Probabilidad

b) Suceso

c) Periodo

d) Continuidad

4. Qué autor utilizamos para definir la Probabilidad:

a) Laplace

b) Fayol

c) Montano

d) Morgan

5. En las propiedades de conjunto de Morgan encontramos 4 operaciones básicas:

a) Acción, parámetro, velocidad y precisión

b) Unión, interunión, complemento y múltiplos

c) Unión, intersección, complementario y diferencia

d) Nominales, cuantitativos, estrato, zona

6. Es la probabilidad que hace referencia a la condición de B sobre A, siendo B un hecho ya sucedido y que influirá directamente sobre el evento A que esta por suceder:

a) Probabilidad pasada

b) Probabilidad neutra

c) Probabilidad directa

d) Probabilidad Condicionada

Estadística I

TEMA 5 – Actividades

7. ¿Qué es la variable aleatoria discreta?

a) Solo puede tomar dos números finitos

b) Solo puede tomar un número infinito

c) Solo puede tomar un numero finito o infinito

d) Solo puede tomar un número infinito de valores continuos

8. Una variable Aleatoria Continua es aquella que:

a) Toma el valor de todas las variables existentes

b) Toma un número infinito no numerable de valores

c) Toma el valor absoluto de los posibles sucesos

d) Toma el valor que se le asigna en la tabla

9. Una variable aleatoria de Bernoulli X puede tomar dos valores:

a) -1 si fracasa ó 1 si tiene éxito

b) 0 si fracasa ó 1 si tiene éxito

c) 1 si fracasa ó 2 si tiene éxito

d) 0 Si fracasa ó 10 si tiene éxito

10. El modelo de Gauss es un ejemplo de:

a) Modelo de probabilidades simétricas

b) Modelo de probabilidades inferenciales

c) Modelo de probabilidades continua

d) Modelo de probabilidades ascendente

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