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

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

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

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

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

4. ¿Qué mide el coeficiente de correlación?

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

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

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

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

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

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

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

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

A) La correlación mide la fuerza de una relación, mientras que la causalidad mide la dirección.
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 se refiere a las relaciones lineales, mientras que la causalidad se refiere a las relaciones no lineales.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

14. ¿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.

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

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

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