CUESTIONARIO ESTIMULACION PUNTUAL

Estimación Puntual

Escriba sobre la línea, una V si el enunciado es verdadero o una F si es falso.

_____ l. Se dice que un estadístico es un estimador eficiente de un parámetro si, al aumentar el tamaño de la muestra, es casi seguro que el valor del estadístico se acerca mucho al valor del parámetro.

_____ 2. Una estimación de intervalo es un intervalo de valores utilizado para estimar la forma de la distribución de una población.

_____ 3. Si un estadístico tiende a tomar valores mayores que el parámetro de la población con la misma frecuencia con que tiende a tomar valores menores, decimos que el estadístico es un estimador no sesgado del parámetro.

_____ 4. La probabilidad de que un parámetro de población se encuentre dentro de una estimación de intervalo dada se conoce como nivel de confianza.

_____ 5. Al aumentar el tamaño de la muestra, la distribución t tiende a una forma más plana.

_____ 6. Debemos utilizar siempre la distribución t, y no la distribución normal, cuando se desconoce la desviación estándar de la población.

_____ 7. Podemos obtener una burda estimación de la desviación estándar de alguna población si tenemos alguna información acerca de su alcance.

_____ 8. Cuando se utiliza la distribución t para hacer estimaciones, se debe suponer que la población es aproximadamente normal.

_____ 9. No siempre es deseable utilizar niveles de confianza altos, debido a que producen intervalos de confianza grandes.

_____ 10. Existe una distribución t distinta para cada posible tamaño de muestra.

_____ 11. Una estimación puntual a menudo resulta insuficiente, porque sólo puede ser correcta o incorrecta.

_____ 12. Se dice que una media de muestra es un estimador no sesgado o imparcial de una media de población debido a que ningún otro estimador podría extraer de la muestra información adicional acerca de la media de la población.

_____ 13. El estimador de  que se utiliza con más frecuencia es s.

_____ 14. El error estándar de la población se calcula como p(1 – p)/n.

_____ 15. El número de grados de libertad que se utilizan en una estimación de distribución t es igual al tamaño de la muestra.

_____ 16. Conforme aumenta el tamaño de la muestra, la distribución t se aproxima menos a una distribución normal.

_____ 17. No es necesario usar la distribución t en estimación si se conoce la desviación estándar de la población.

_____ 18. La mediana de la muestra es siempre el mejor estimador de la mediana de la población.

_____ 19. Conforme aumenta el ancho de un intervalo de confianza, el nivel de confianza asociado con el intervalo también se incrementa.

_____ 20. La estimación del error estándar de la media de una población finita utilizando la estimación de la desviación estándar de la población, requiere que se use la distribución t para calcular los intervalos de confianza subsecuentes.

_____ 21. Los porcentajes que se encuentran en la tabla de la distribución t corresponden a la probabilidad de que el parámetro verdadero de la población se encuentre fuera del intervalo de confianza.

_____ 22. En una distribución normal, 100% de la población se encuentra dentro de 63 desviaciones estándar de la media.

23. Cuando escogemos un estimador de un parámetro de población, debe tomarse en cuenta:

a) Suficiencia.

b) Claridad.

c) Eficiencia.

d) Todos los anteriores.

e) a) y c), pero no b).

24. Suponga que se preguntó a 200 miembros de un grupo si les gusta o no un producto en particular. 50 dicen que sí y 150 dicen que no. Suponiendo que “sí” significa un éxito, ¿cuál de las siguientes es correcta?

a) pˆ = 0.33.

b) pˆ = 0.25.

c) pˆ = 0.33.

d) pˆ = 0.25.

e) b) y d) solamente.

25. Suponga que está tomando una muestra y calcula x = 100. Después calcula el límite superior de un intervalo de confianza del 90% para ; su valor es 112. ¿Cuál es el límite inferior de este intervalo de confianza?

a) 88.

b) 92.

c) 100.

d) No se puede determinar a partir de la información proporcionada.

26. Después de tomar una muestra y calcular x, un especialista en estadística dice: “tengo el 88% de certeza de que la media de la población está entre 106 y 122”. ¿Qué es lo que quiere decir en realidad?

a) La probabilidad de que  se encuentre entre 106 y 122 es de 0.88.

b) La probabilidad de que  = 114, el punto medio del intervalo, es de 0.88.

c) El 88% de los intervalos calculados a partir de las muestras de este tamaño contendrá a la media de la población.

d) Todos los anteriores.

e) a) y c) pero no b).

27. ¿Cuál de las siguientes es una condición necesaria para utilizar una tabla de distribución t?

a) n es pequeño.

b) Se conoce s, pero no .

c) La población es infinita.

d) Todos los anteriores.

e) a) y b), pero no c).

28. ¿Cuál de las siguientes distribuciones t se esperaría que tuviera la mayor área en sus colas?

a) x = 0.83, grados de libertad = 12.

b) x = 15, grados de libertad = 19.

c) x = 15, n = 19.

d) x = 8.3, n = 12.

29. ¿Cuál de las siguientes es una diferencia entre las tablas z y las tablas t?

a) La tabla t sólo tiene valores para unos cuantos porcentajes.

b) La tabla t mide la probabilidad de que el parámetro de población que estamos estimando esté en nuestro intervalo de confianza.

c) Debemos especificar los grados de libertad con los que estamos tratando cuando utilizamos una tabla z.

d) Todos los anteriores.

e) a) y b), pero no c).

30. Suponga que intentamos estimar una varianza de población utilizando s2. No es correcto calcular s2 como (x – x)2/n debido a que el valor sería:

a) Sesgado.

b) Ineficiente.

c) Inconsistente.

...