A) La medida de confianza en la hipótesis nula B) Probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los observados, dado que la hipótesis nula es cierta. C) El parámetro de población sometido a prueba D) El nivel de significación para aceptar la hipótesis nula
A) Prueba U de Mann-Whitney B) Prueba de rango con signo de Wilcoxon C) Prueba de Kruskal-Wallis D) Prueba t
A) Examinar la relación entre las variables B) Para identificar valores atípicos en un conjunto de datos C) Para comprobar las diferencias de medias D) Para resumir datos categóricos
A) La fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables B) La dispersión de los datos C) La tendencia central de un conjunto de datos D) La variabilidad dentro de los grupos
A) Comparar dos grupos independientes B) Para estimar el intervalo dentro del cual es probable que se sitúe el parámetro de población C) Para determinar la probabilidad de que se produzca un suceso D) Predecir datos futuros
A) Muestreo de conveniencia B) Muestreo sistemático C) Muestreo aleatorio simple D) Muestreo por conglomerados
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) Determinar la variabilidad dentro de los grupos D) Para calcular el rango de un conjunto de datos
A) Una afirmación que predice un resultado en un experimento B) Una afirmación de que no hay diferencias significativas entre poblaciones específicas C) La hipótesis que se comprueba mediante una prueba de una cola D) La hipótesis que el investigador cree cierta
A) Prueba T B) ANOVA C) Análisis de regresión D) Prueba Chi-cuadrado
A) Prueba de Chi-cuadrado. B) ANOVA. C) Análisis de regresión. D) Prueba T.
A) La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es realmente cierta B) La medida de correlación entre dos variables C) El nivel de confianza en la hipótesis alternativa D) El margen de error de la media muestral
A) Imputación. B) Detección de valores atípicos. C) Normalización. D) Ingeniería de funciones.
A) Análisis factorial. B) Análisis de conglomerados. C) Análisis de series temporales. D) Análisis de regresión.
A) Regresión polinómica. B) Regresión lineal. C) Regresión logística. D) Regresión Ridge.
A) La correlación indica una relación entre variables, mientras que la causalidad implica que una variable provoca un cambio en la otra. B) La correlación mide la fuerza de una relación, mientras que la causalidad mide la dirección. C) La correlación se refiere a las relaciones lineales, mientras que la causalidad se refiere a las relaciones no lineales. D) La correlación se utiliza para datos categóricos, mientras que la causalidad se utiliza para datos continuos.
A) RAND Corporation B) John Tukey C) Carlo Lauro D) William Sealy Gosset
A) Centrarse únicamente en tamaños de muestra pequeños. B) Desarrollar nuevas teorías matemáticas sin aplicación práctica. C) Evitar el uso de computadoras en el análisis estadístico. D) Transformar los datos brutos en conocimiento utilizando métodos computacionales avanzados.
A) Simulación del método de Monte Carlo B) Métodos de Monte Carlo basados en cadenas de Markov C) Redes neuronales artificiales D) Estimación de la densidad del núcleo
A) ERNIE B) Tablas de la RAND Corporation C) Dispositivo de simulación de Monte Carlo D) Método de 'jackknife' de John Tukey
A) Estimación de la densidad del núcleo. B) Redes neuronales artificiales. C) El método del 'jackknife'. D) Métodos de Monte Carlo basados en cadenas de Markov.
A) Integración numérica B) Actualización Bayesiana C) Generación de muestras a partir de una distribución de probabilidad D) Optimización
A) Una muestra aleatoria B) Una función de densidad de probabilidad C) Una función de verosimilitud D) Una función de error
A) Método de Monte Carlo B) Método de bootstrapping C) Método de Monte Carlo basado en cadenas de Markov D) Estimación de máxima verosimilitud
A) Integración numérica B) Generación de muestras a partir de una distribución de probabilidad C) Optimización D) Soluciones analíticas exactas
A) Solo en la ciencia de datos. B) Exclusivamente en la ciencia de datos sociales. C) Estrictamente dentro de la lingüística computacional. D) Econometría.
A) Organización Mundial de la Salud. B) Asociación Internacional para la Computación Estadística. C) Asociación Médica Americana. D) Sociedad Internacional de Lingüística.
A) Composición de música clásica. B) Artes culinarias. C) Técnicas tradicionales de pintura. D) Física computacional. |