I Cierto y Falso:

_______ 1) En la estadstica descriptiva se describe la muestra y los datos que se tienen de la Poblacin.

______ 2) La estatura es una variable cualitativa continua.

______ 3) La ubicacin de la mediana siempre es (n+1)/2 en datos sin agrupar.

______ 4) La suma de las probabilidades siempre debe dar a uno.

______ 5) La variable cuantitativa continua tiene valores intermedios y enteros.

______ 6) El parmetro es una medida perteneciente a la poblacin.

______ 7) La Mediana es una medida de dispersin.

______ 8) En una muestra pequea puede darse el caso de no haber moda.

______ 9) Un ejemplo de la escala de intervalo es la temperatura.

_____ 10) La desviacin estndar es la raz cuadrada del promedio,

_____ 11) La variable "color de los ojos" es una variable cualitativa nominal.

_____ 12) La variable independiente es manipulada por el investigador.

_____ 13) En datos sin agrupar la mediana no utiliza el dato 1 para encontrarla

_____ 14) En la Distribucin Poison la Pr (X >1) = 1 - [Pr (0, 1)]

_____ 15) En la distribucin Binomial, con n = 6, la Pr (r > 1) = 1 -[Pr (0, 1)]

_____ 16) La Pr (ocurrencia del evento) + Pr (no ocurrencia del evento) = 1

_____ 17) La suma de las Probabilidades en distribucin Normal da a uno, [Pr

_____ 19) En la Distribucin Binomial r puede ser mayor que n.

_____ 20) La grfica de barras puede ilustrar variables categricas

_____ 21) En Distribucin Binomial, con n =25, la suma de todas las desviaciones da mayor de uno.

_____ 22) En la Dist. Poison, con lambda = 20, entonces la Pr (X = 21) es > 1

_____ 23) La Estadstica recopila, analiza e interpreta datos para tomar decisiones.

_____24) Cuando los eventos son mutuamente excluyentes las probabilidades individuales se suman.

_____25) Cuando a y b son dos eventos independientes entonces la

Pr(ocurrencia) = Pr(a) Pr (b).

_____ 26). La suma de las probabilidades puede dar a uno y a veces pasar de uno

_____ 27) Toda probabilidad est entre cero y 1

_____ 28). En la distribucin binomial r puede ser mayor que n.

_____ 29) En la distribucin normal la probabilidad se encuentra de acuerdo

al total de desviaciones que encuentres

_____ 30) En un evento incompatible ls suma de todas las probabilidades da a uno

_____ 31) En la Probabilidad Clsica se conoce el espacio muestral siempre.

_____ 32) En Binomial cuando n =30, la Pr puede dar mayor de uno.

_____ 33) Toda probabilidad est en Pr 1 siempre

_____ 34) En Distribucin binomial la Pr (0) es parte de las probabilidades.

_____ 35) En Distribucin Poison se conoce N y se utiliza el promedio de N

_____ 36) Los eventos incompatibles, son mutuamente excluyentes.

_____ 37) La [Pr (Oc) + Pr (No Oc)]puede dar mayor de uno, a veces.

_____ 38) Los eventos incompatibles pueden verse en la probabilidad clsica

_______39) La variable "raza" es una variable cualitativa, nominal

_____ 40) La variable independiente es manipulada por el investigador.

______41) En Poison, con lambda = 20, entonces la Pr (X >1) = 1 - [Pr (0, 1)]

______42) En la distribucin Binomial, con n=20, la Pr (r > 1) = 1 -[Pr (0, 1)]

______41) En distribucin Normal la suma de todas las Probabilidades da a uno.

______42) En Distribucin Binomial, con n =25, la suma de todas las Pr = 1

______43) En la Distribucin Poison, con lambda = 30, la Pr (X = 31) es > 1

______44) Sean, a y b eventos independientes, Pr(No Oc) = 1 - [Pr(a) Pr (b)].

______45) Sean A y B, Eventos dependientes, Pr(A)Pr (B/A) = Pr(B)Pr (A/B)

______46) Cuando Z es negativa, la probabilidad encontrada tambin.

______47) En Dist Normal cuando tienes Pr (Z 3) = 1- [Pr (Z=3)]

______48) En la Dist Normal Z = total de los eventos

______49) Cuando Z = 1, la probabilidad = .5 - .3413

______50) Toda probabilidad es una fraccin propia

Si n = 6, p = .e Entonces Pr (r <3) =

Si lambda = 5 , la Pr (X mayor o igual a 3) =