diseño experimental

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A continuación se realizó un cuestionario teniendo en cuenta lo visto en clase y Las investigaciones realiza el cual cuenta con 10 preguntas cerradas y de selección múltiple

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hugo alejandro correa reyes

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diseño experimentalVersión en línea A continuación se realizó un cuestionario teniendo en cuenta lo visto en clase y Las investigaciones realiza el cual cuenta con 10 preguntas cerradas y de selección múltiple por hugo alejandro correa reyes 1 1. ¿Cómo define la estadística el concepto de probabilidad? a a) Una herramienta subjetiva para predecir el futuro. b b) Una medida numérica de la posibilidad de que ocurra un evento, expresada entre 0 y 1. c c) Una creencia basada únicamente en intuición. d d) Un cálculo que siempre garantiza resultados exactos. 2 2. ¿Cuál es la diferencia fundamental entre probabilidad y estadística descriptiva? a a) La probabilidad estudia datos históricos, mientras que la estadística descriptiva predice eventos futuros. b b) La probabilidad se centra en resumir datos, mientras que la estadística descriptiva analiza la incertidumbre. c c) La probabilidad estudia la incertidumbre y aleatoriedad, mientras que la estadística descriptiva resume y presenta datos d d) No hay diferencias significativas entre ambas. 3 3. ¿Qué es un evento aleatorio en estadística? a a) Un resultado completamente predecible de un experimento. b b) Un subconjunto del espacio muestral que ocurre siempre con probabilidad 1. c c) Un resultado particular de un experimento que no se puede predecir con certeza d d) Un fenómeno determinado por reglas fijas y no probabilísticas. 4 4. Según el enfoque clásico, ¿Cómo se calcula la probabilidad de un evento? a a) Dividiendo el número total de experimentos realizados por los resultados favorables. b b) Dividiendo el número de resultados favorables entre el número total de resultados posibles. c c) Restando los resultados desfavorables del total de experimentos realizados. d d) Multiplicando los resultados posibles por los favorables. 5 5. ¿Qué caracteriza al enfoque frecuentista de la probabilidad? a a) Se basa únicamente en creencias subjetivas sobre los eventos futuros. b b) Define la probabilidad como el límite de la frecuencia relativa tras muchas repeticiones del experimento. c c) Calcula probabilidades sin necesidad de realizar experimentos reales. d d) Asume que todos los resultados posibles son igualmente probables. 6 6. ¿Por qué el enfoque bayesiano es útil en la toma de decisiones bajo incertidumbre? a a) Porque ignora datos previos y se centra únicamente en nueva evidencia experimental. b b) Porque permite incorporar información previa y actualizarla con nuevos datos utilizando el teorema de Bayes. c c) Porque siempre proporciona probabilidades exactas sin margen de error. d d) Porque no requiere cálculos matemáticos complejos. 7 7. ¿Cómo influye la probabilidad en la estimación de parámetros en estadística inferencial? a a) Proporciona valores exactos para los parámetros poblacionales sin necesidad de muestras. b b) Permite construir estimadores que maximizan la probabilidad de observar los datos muestrales para un valor dado del parámetro c c) Garantiza que las estimaciones sean siempre precisas y sin error alguno. d d) No tiene relación directa con la estimación de parámetros. 8 8. ¿Qué representa un intervalo de confianza del 95%? a a) Que el parámetro verdadero está garantizado dentro del intervalo calculado en un solo experimento. b b) Que hay un 95% de certeza absoluta sobre cualquier estimación realizada con ese intervalo. c c) Que, si se repitiera el muestreo muchas veces, el 95% de los intervalos construidos contendrían el verdadero valor del parámetro poblacional. (Correcta) d d) Que el intervalo incluye todos los valores posibles del parámetro. 9 9. En las pruebas de hipótesis, ¿qué indica un valor p menor a 0.05? a a) Que se acepta automáticamente la hipótesis nula como verdadera. b b) Que no hay suficiente evidencia para tomar una decisión sobre las hipótesis planteadas. c c) Que los datos observados son irrelevantes para evaluar las hipótesis. d d) Que hay menos del 5% de probabilidad de obtener datos tan extremos si la hipótesis nula es verdadera, por lo que se rechaza esta hipótesis. 10 10. ¿Por qué es esencial comprender la teoría de probabilidad para usar estadística? a a) Porque permite realizar cálculos matemáticos complejos sin necesidad de interpretar resultados reales. b b) Porque proporciona las bases para modelar fenómenos aleatorios, cuantificar incertidumbre y tomar decisiones informadas basadas en datos reales. c c) Porque elimina cualquier posibilidad de error en los análisis estadísticos realizados con datos muestrales pequeños. d d) Porque evita completamente el uso de herramientas computacionales en análisis estadísticos.

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por hugo alejandro correa reyes

1. ¿Cómo define la estadística el concepto de probabilidad?

2. ¿Cuál es la diferencia fundamental entre probabilidad y estadística descriptiva?

3. ¿Qué es un evento aleatorio en estadística?

4. Según el enfoque clásico, ¿Cómo se calcula la probabilidad de un evento?

5. ¿Qué caracteriza al enfoque frecuentista de la probabilidad?

6. ¿Por qué el enfoque bayesiano es útil en la toma de decisiones bajo incertidumbre?

7. ¿Cómo influye la probabilidad en la estimación de parámetros en estadística inferencial?

8. ¿Qué representa un intervalo de confianza del 95%?

9. En las pruebas de hipótesis, ¿qué indica un valor p menor a 0.05?

10. ¿Por qué es esencial comprender la teoría de probabilidad para usar estadística?