Fc

Question 1

Experimentos Aleatorios

Answer 1

son experimentos que se pueden repetir
varias veces en las mismas condiciones, pero cuyo resultado no se
puede predecir.

Question 2

3 probabilidad

Answer 2

𝑃 𝐴 ≥ 0 para todo 𝐴 ∈ 𝐵.
2. 𝑃 𝐶 = 1
3. Si 𝐴𝑛 es una secuencia de eventos en 𝐵 y 𝐴𝑛 ∩ 𝐴𝑛 = ∅ para todo 𝑚 ≠
𝑛 entonces
𝑃 ራ
𝑛=1
∞
𝐴𝑛 = ෍
𝑛=1
∞
𝑃 𝐴𝑛

Question 3

función de densidad de probabilidad (pdf)

Answer 3

de una variable
aleatoria absolutamente continua es una función que representa la
densidad de una variable aleatoria continua en un rango específico
de valores.

Question 4

estadística descriptiva

Answer 4

resume y presenta los datos de manera
que se resaltan sus principales características sin realizar inferencias
a poblaciones más grandes.

Question 5

Las medidas de posició

Answer 5

n son estadísticos relacionados con la posición
relativa de un valor, dividen los datos en partes iguales.

Question 6

Tipos de de medidas de posición

Answer 6

◦ Las medidas de posición no central dividen los datos ordenados en partes iguales,
permiten determinar puntos característicos de los datos.
◦ Las medidas de posición central resumen los datos en un valor central.

Question 7

Medidas de dispersión

Answer 7

Dan información sobre la variabilidad de los datos, cuantifican que tan esparcidos están los
datos alrededor de la media, es decir su grado de homogeneidad o
heterogeneidad.

Question 8

Medidas de asociación

Answer 8

Da. Información sobre la dependencia estadística

Question 9

medidas de forma

Answer 9

Da información acerca de la función de distribución

Question 10

Tipos de medidas

Answer 10

Asociación, dispersión , formas

Question 11

Las medidas de posición no central las constituyen los cuantile

Answer 11

La. Cual parten los datos en partes iguales
,existen los parámetricos que usan distribuciones conocidas
No parametricos muestras pequeñas de las que no se conocen las
funciones de distribución.

Question 12

Tipos de cuantiles

Answer 12

◦ Los centiles se denotan 𝑃 1 a 𝑃 99, dividen los datos en 100 partes iguales.
◦ Los deciles se denotan 𝐷1 a 𝐷9, dividen los datos en 10 partes iguales.
◦ Los cuartiles se denotan 𝑄1 a 𝑄3, dividen los datos en 4 partes iguales.

Question 13

Percentile k

Answer 13

es la puntuación debajo de la cual se encuentra el 𝑘%
de las puntuaciones

Question 14

rango percentile

Answer 14

il es el porcentaje de datos con
valores debajo de 𝑥. Para esto los datos deben ser ordenados de
menor a mayor. Si 𝑥 es el percentil 30, 30% de los datos están
debajo de él.

Question 15

medidas de tendencia central

Answer 15

Media mediana moda

Question 16

Media

Answer 16

Es el promedio ponderado aritmético puede ser geométrico o harmonico

Question 17

Mediana

Answer 17

Es el dato que indica el 50 % de los datos se encuentran por debajo de el, es el dato que se encuentra en la mitad de la distribución de probabilidad

Question 18

Moda

Answer 18

es el valor 𝑥 en el cual la función de densidad de probabilidad tiene
un valor máximo local.

Question 19

Tipos de medidas de dispersión

Answer 19

Rango Intercuartil, desviación media, desviación estándar , rango

Question 20

covarianza

Answer 20

, mide la asociación de dos variables aleatorias de acuerdo con la
variabilidad conjunta

Question 21

◦ Si se tienen varias variables, las varianzas y covarianzas se reúnen en una
matriz denominad y su correlación puede ser

Answer 21

Matriz varianza covarianza

◦ La correlación puede ser
◦ 0 las variables no están correlacionadas
◦ 1, dependencia lineal positiva
◦−1, dependencia lineal negativa

Question 22

El sesgo

Answer 22

cuantifica la desviación de una distribución en relación con una
distribución simétrica, es decir, una distribución que tiene la misma forma con
respecto al eje y.

Question 23

Distribución de la curtosis

Answer 23

Leptocurtica, mesocurtica, platicurtuca

Question 24

Curtosis

Answer 24

mide que tan pronunciado es el pico de la distribución relativo a la
distribución normal, da información de como se distribuyen los datos
alrededor de la media y la presencia de valores atípico

Question 25

Leptocurtica

Answer 25

tiene un pico muy alto, los datos están agrupados alrededor de la
media, las colas son pesadas, cambios pequeños son poco frecuentes, sin embargo, se presentan
grandes fluctuaciones. Su curtosis está por encima de 3.

Question 26

Platicurtica

Answer 26

Tiene colas más delgadas, datos dispersos con un pico poco pronunciado, curtosis debajo de 3

Question 27

Mesocurtica

Answer 27

Distribución normal con picos y colas moderadas curtosis cercana a cero , los datos de ajustan a una distribución típica

Question 28

percentil

Answer 28

100𝑝, 𝜉𝑝, es el
número debajo del cual el área de la curva de la función de
densidad de probabilidad, a la izquierda de 𝜉𝑝, es 𝑝

Question 29

Box Plot

Answer 29

El resumen de los cinco números incluye los cuartiles con el mínimo
y el máximo. Ayuda a visualizar distribuciones no
normales o asimétricas y hacer comparaciones entre conjuntos de
datos.

Question 30

valor en riesgo VaR

Answer 30

Es la medida de riesgo sobre la máxima pérdida esperada sobre un horizonte de inversión para un nivel de confianza dado

Question 31

El VaR a un nivel de econfianza

Answer 31

Es el cuántos 1-c de la distribución de pérdida

Question 32

La esperanza matemátic

Answer 32

Es el valor esperado promedio ponderado que puede tomar una variable aleatorias de sus probabilidades asociadas , se expresa como una integral para las variblaes aletorias continuas

Question 33

Juego justa, media varianza y covarianza

Answer 33

Un juego justo es un juego en el que el valor esperado es 0.
◦ La media se define como 𝜇 = 𝐸 𝑋
◦ La varianza se define como 𝜎2 = 𝐸 𝑋 − 𝜇 2
◦ La covarianza entre las variables aleatorias 𝑋 y 𝑌 se define como 𝑐𝑜𝑣 𝑋, 𝑌 =
𝐸 𝑋 − 𝜇𝑋 𝑌 − 𝜇𝑌
◦ La correlación se define como 𝜌 = 𝑐𝑜𝑣 𝑋, 𝑌 / 𝜎𝑋𝜎𝑌

Question 34

Muestra aleatorias

Answer 34

Una colección de variables aleatorias independientes e
idénticamente distribuidas

Question 35

Estadístico

Answer 35

Función calculada sobre una muestra

Question 36

Estadístico

Answer 36

Calcular cantidad de interés como parametro

Question 37

Estimador puntual

Answer 37

Usa los datos de muestreo para calcular un solo valor

Question 38

Intervalo de confianza

Answer 38

Califica la variación del estimado de un RanGo de valores que se espera este el parámetro

Question 39

Inferencia

Answer 39

Obtención de propiedades sobre una población mediante un análisis de datos

Question 40

prueba de hipótesis

Answer 40

la deducción de propiedades sobre un parámetro que se
busca estimar o de una distribución de probabilidad.
◦ Hipótesis nula, 𝐻0, es un supuesto, sobre un parámetro o distribución, es un
subconjunto de omega
◦ Hipótesis alternativa, 𝐻1, es lo opuesto a 𝐻0, es subconjunto de omega

Question 41

Tipos de errores

Answer 41

Tipo I rechazar 𝐻0 cuando es realmente verdadera alpha .
Tipo II aceptar Ho cuando es falsa b

Question 42

P value

Answer 42

valor p mide que tan probable es que los datos que se observaron
hubieran ocurrido bajo la hipótesis nula.

Question 43

Según American statistical association

Answer 43

Los valores p no miden la probabilidad de que la hipótesis estudiada sea verdadera, ni la probabilidad de que los datos hayan sido producidos solo por azar.
Un valor p, o significancia estadística, no mide el tamaño de un efecto ni la importancia de un resultado.
Los valores p y las pruebas de significancia, cuando se aplican e interpretan correctamente, aumentan el rigor de las conclusiones extraídas de los datos.