Examen de Estimación de Parámetros

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Sobre esta actividad

20 preguntas sobre estimación, intervalos y tamaño de muestra.

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Antuanette Laleshka Ambrosio Pérez

Perú

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Top 10 resultados

#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Antuanette Laleshka Ambrosio Pérez 19 de Septiembre de 2025	% 60	04:46
2	Anónimo 1 de Agosto de 2026	% 32	06:01

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Examen de Estimación de Parámetros


Examen de Estimación de ParámetrosVersión en línea 20 preguntas sobre estimación, intervalos y tamaño de muestra. por Antuanette Laleshka Ambrosio Pérez 1 ¿Qué busca la estimación puntual en estadística? a Un valor único para el parámetro poblacional b Una prueba de significancia c Un rango de valores d Una hipótesis nula 2 ¿Qué es un intervalo de confianza? a La media muestral b La desviación típica poblacional c Rango de valores que contiene el parámetro con cierta probabilidad d Un valor exacto del parámetro 3 Si la varianza poblacional σ^2 es conocida, ¿qué distribución se usa para el intervalo de confianza de la media? a Z b T c Chi-cuadrado d F 4 Si σ no es conocido y la muestra es pequeña, ¿qué distribución se usa? a T de Student b Normal c F d Chi-cuadrado 5 Qué significa estimación insesgada? a El valor esperado del estimador es el parámetro b El estimador siempre acierta c El estimador tiene máxima varianza d El estimador minimiza el sesgo 6 ¿Qué es la eficiencia de un estimador? a Mayor sesgo y mayor varianza b Mayor sesgo c Independencia de la muestra d Menor varianza entre estimadores insesgados 7 ¿Qué define la consistencia de un estimador? a Siempre es exacto en muestras pequeñas b Tiene varianza constante c Es insesgado sólo para n=1 d Con tamaño de muestra grande, converge al valor verdadero 8 ¿Qué significa que un estimador sea suficiente? a Es el más eficiente b Contiene toda la información necesaria de la muestra c Nunca necesita intervalos de confianza d Es siempre insesgado 9 Según el material, ¿cuál es el primer paso en estimar una proporción con IC? a Determinar la varianza poblacional b Elegir la prueba de hipótesis c Calcular la media muestral d Definir tamaño de la muestra y nivel de confianza 10 ¿Qué impacto tiene aumentar el nivel de confianza en el tamaño de la muestra? a No cambia el IC b Disminuye el tamaño del intervalo c Disminuye la varianza d Aumenta el tamaño de la muestra 11 ¿Qué indica el error estándar (EE) en una estimación? a La varianza poblacional b La magnitud del sesgo c La probabilidad de error d La precisión típica de la estimación 12 ¿Qué es un cuantil de confianza? a Valor crítico que delimita el IC b El sesgo del estimador c La media de la muestra d La desviación estándar poblacional 13 Si se conoce la varianza y se usa Z, ¿qué condición suele asumirse sobre la población? a Población normal b Población binaria c Muestra aleatoria solamente d No se requiere supuestos 14 ¿Qué describe el teorema central del límite en este contexto? a La muestra es siempre normal b La varianza se reduce a cero c La distribución de la media muestral tiende a normalidad d La proporción es constante 15 ¿Qué quiere decir 'tamaño finito de la población' en IC? a Solo se usa en Z b No aplica a proporciones c Necesidad de corrección por población finita (FPC) d Indica que no hay IC 16 En la práctica, ¿qué aspecto prioriza al elegir entre dos estimadores insesgados? a El que tenga menor varianza b El que sea más simple c El que tenga mayor sesgo d El que dé valor cercano a 0 17 ¿Qué indicador refleja la precisión de un intervalo de confianza? a La media de la muestra b Frecuencia de capture del parámetro en repetidas muestras c La desviación de la población d La probabilidad de error α 18 ¿Qué ocurre con el tamaño de muestra si se desea un menor margen de error (ME)? a Disminuye la varianza b Disminuye el nivel de confianza c No cambia d Aumenta el tamaño de la muestra 19 En una estimación de media con σ desconocida, ¿qué factor se usa para el IC? a Chi-cuadrado b T de Student c F d Z 20 ¿Qué representa la varianza de un estimador? a La probabilidad de error b Error de muestreo imposible c Desviación de la muestra respecto a la media d Dispersión de estimaciones alrededor del valor verdadero 21 ¿Qué es una muestra representativa? a Que siempre sea del tamaño máximo b Que tenga la mayor varianza c Que esté libre de sesgo d Que refleje las características de la población 22 En estimación de proporciones, ¿qué supuesto aumenta la precisión? a Tamaño de muestra mayor b Nivel de confianza fijo c Desviación típica menor d Proporción cercana a 0.5 siempre 23 ¿Cuál es el objetivo de la estimación por intervalos? a Probar hipótesis b Medir exactitud de la muestra c Calcular la media muestral d Proporcionar un rango plausible para el parámetro 24 ¿Qué rol juega la desviación estándar en IC de la media? a Solo se aplica a la varianza b Forma parte del EE usado para los límites c No se usa d Es igual al tamaño de la muestra 25 ¿Qué sucede si la población es infinita en IC de la media? a Se usa μ en lugar de la muestra b Se utiliza F c Se requiere muestreo aleatorio imposible d Se aplica corrección por tamaño de muestra no necesaria Explicación 1 La estimación puntual da un único valor, no un intervalo. 2 Un IC no garantiza que el parámetro caiga dentro de él en cada muestra, sino con cierta probabilidad a largo plazo. 3 Con σ conocido se utiliza la distribución normal Z para el IC de la media. 4 Cuando σ es desconocida y n es pequeño, se usa la t de Student. 5 Insesgado = E(est) = parámetro; no garantiza precisión individual sino a largo plazo. 6 Entre estimadores insesgados, el de menor varianza es más eficiente. 7 La consistencia implica convergencia al parámetro al aumentar n. 8 Suficiente: no se pierde información relevante para el parámetro. 9 El IC de proporciones se basa en el tamaño de muestra y el nivel de confianza, antes de calcular la proporción. 10 Más confianza requiere intervalos más amplios, lo que demanda mayor n. 11 EE mide cuán lejos ≈ valor muestral suele estar del parámetro real, en promedio. 12 El cuantil de confianza define los límites del intervalo junto con el EE. 13 Para usar Z con varianza conocida, se asume normalidad o gran tamaño. 14 Con tamaños razonables, la media muestral se aproxima a normal. 15 Con poblaciones finitas, se aplica FPC para ajustar EE y IC. 16 Entre insesgados, menor varianza = mayor eficiencia. 17 La interpretación de IC se refiere a la proporción de intervals que capturan el parámetro en repetición. 18 Menor ME exige mayor n para mayor precisión. 19 Con σ desconocida, se recurre a la t de Student. 20 La varianza del estimador mide cuán dispersas están las estimaciones. 21 Representatividad busca que la muestra capture las características de la población. 22 Más n mejora la precisión de la estimación de Proporciones. 23 IC ofrece un rango creíble para el parámetro poblacional. 24 La EE utiliza σ o su estimador; normalmente implica la desviación típica. 25 Para población infinita, no se aplica corrección por población finita.

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¿Qué busca la estimación puntual en estadística?

¿Qué es un intervalo de confianza?

Si la varianza poblacional σ^2 es conocida, ¿qué distribución se usa para el intervalo de confianza de la media?

Si σ no es conocido y la muestra es pequeña, ¿qué distribución se usa?

Qué significa estimación insesgada?

¿Qué es la eficiencia de un estimador?

¿Qué define la consistencia de un estimador?

¿Qué significa que un estimador sea suficiente?

Según el material, ¿cuál es el primer paso en estimar una proporción con IC?

¿Qué impacto tiene aumentar el nivel de confianza en el tamaño de la muestra?

¿Qué indica el error estándar (EE) en una estimación?

¿Qué es un cuantil de confianza?

Si se conoce la varianza y se usa Z, ¿qué condición suele asumirse sobre la población?

¿Qué describe el teorema central del límite en este contexto?

¿Qué quiere decir 'tamaño finito de la población' en IC?

En la práctica, ¿qué aspecto prioriza al elegir entre dos estimadores insesgados?

¿Qué indicador refleja la precisión de un intervalo de confianza?

¿Qué ocurre con el tamaño de muestra si se desea un menor margen de error (ME)?

En una estimación de media con σ desconocida, ¿qué factor se usa para el IC?

¿Qué representa la varianza de un estimador?

¿Qué es una muestra representativa?

En estimación de proporciones, ¿qué supuesto aumenta la precisión?

¿Cuál es el objetivo de la estimación por intervalos?

¿Qué rol juega la desviación estándar en IC de la media?

¿Qué sucede si la población es infinita en IC de la media?