Estadística computacional

1. La estadística computacional es una rama de la estadística que se centra en los métodos y técnicas de análisis de datos mediante herramientas y algoritmos computacionales. Implica el desarrollo y la aplicación de modelos estadísticos, simulaciones y algoritmos para analizar e interpretar conjuntos de datos complejos. La estadística computacional desempeña un papel crucial en diversos campos, como el aprendizaje automático, la ciencia de datos, la bioinformática y el análisis de imágenes, proporcionando a investigadores y analistas las herramientas necesarias para extraer información significativa de conjuntos de datos grandes y complejos. Al combinar la teoría estadística con técnicas informáticas, la estadística computacional permite a los profesionales analizar datos de forma eficiente y precisa, explorar patrones y tendencias y tomar decisiones informadas basadas en la inferencia estadística y el modelado predictivo.

¿Qué es un valor p en las pruebas de hipótesis?

A) La medida de confianza en la hipótesis nula
B) El parámetro de población sometido a prueba
C) Probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, dado que la hipótesis nula es cierta.
D) El nivel de significación para aceptar la hipótesis nula

2. ¿Cuál de las siguientes es una prueba estadística paramétrica?

A) Prueba U de Mann-Whitney
B) Prueba de rango con signo de Wilcoxon
C) Prueba de Kruskal-Wallis
D) Prueba t

3. ¿Para qué sirve el análisis de regresión en estadística?

A) Examinar la relación entre las variables
B) Para resumir datos categóricos
C) Para identificar valores atípicos en un conjunto de datos
D) Para comprobar las diferencias de medias

4. ¿Qué mide el coeficiente de correlación?

A) La fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables
B) La tendencia central de un conjunto de datos
C) La dispersión de los datos
D) La variabilidad dentro de los grupos

5. ¿Para qué sirve un intervalo de confianza en estadística?

A) Comparar dos grupos independientes
B) Predecir datos futuros
C) Para estimar el intervalo dentro del cual es probable que se sitúe el parámetro de población
D) Para determinar la probabilidad de que se produzca un suceso

6. ¿Qué tipo de técnica de muestreo consiste en seleccionar aleatoriamente sujetos de una población?

A) Muestreo por conglomerados
B) Muestreo de conveniencia
C) Muestreo sistemático
D) Muestreo aleatorio simple

7. ¿Para qué sirve el Teorema Central del Límite en estadística?

A) Afirmar que la distribución muestral de la media muestral se aproxima a una distribución normal a medida que aumenta el tamaño de la muestra.
B) Para comparar dos muestras diferentes
C) Para calcular el rango de un conjunto de datos
D) Determinar la variabilidad dentro de los grupos

8. En las pruebas estadísticas de hipótesis, ¿qué es la hipótesis nula?

A) Una afirmación de que no hay diferencias significativas entre poblaciones específicas
B) La hipótesis que el investigador cree cierta
C) Una afirmación que predice un resultado en un experimento
D) La hipótesis que se comprueba mediante una prueba de una cola

9. ¿Qué prueba estadística debe utilizarse para comparar las medias de más de dos grupos independientes?

A) Prueba T
B) ANOVA
C) Análisis de regresión
D) Prueba Chi-cuadrado

10. ¿Qué prueba estadística se utiliza para determinar si existe una asociación significativa entre dos variables categóricas?

A) Prueba T.
B) Análisis de regresión.
C) Prueba de Chi-cuadrado.
D) ANOVA.

11. ¿Qué es el nivel de significación en las pruebas de hipótesis?

A) La medida de correlación entre dos variables
B) La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es realmente cierta
C) El margen de error de la media muestral
D) El nivel de confianza en la hipótesis alternativa

12. ¿Qué técnica estadística se utiliza para tratar los valores que faltan en un conjunto de datos?

A) Imputación.
B) Detección de valores atípicos.
C) Normalización.
D) Ingeniería de funciones.

13. ¿Qué técnica estadística se utiliza para predecir el valor de una variable dependiente en función de una o varias variables independientes?

A) Análisis factorial.
B) Análisis de regresión.
C) Análisis de conglomerados.
D) Análisis de series temporales.

14. ¿Qué técnica de regresión se utiliza cuando la variable dependiente es binaria?

A) Regresión lineal.
B) Regresión polinómica.
C) Regresión Ridge.
D) Regresión logística.

15. ¿Cuál es la diferencia entre correlación y causalidad?

A) La correlación se refiere a las relaciones lineales, mientras que la causalidad se refiere a las relaciones no lineales.
B) La correlación se utiliza para datos categóricos, mientras que la causalidad se utiliza para datos continuos.
C) La correlación indica una relación entre variables, mientras que la causalidad implica que una variable provoca un cambio en la otra.
D) La correlación mide la fuerza de una relación, mientras que la causalidad mide la dirección.

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