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Multiple choice
1) Afirmación que se formula acerca del valor de un parámetro
a) Hipótesis muestral
b) Hipótesis paramétrica
c) Hipótesis poblacional
d) Ninguna de las anteriores

2) Cuando la función de regresión es una función afín se estima
a) Los parámetros de una recta
b) Los parámetros de una función normal
c) Los parámetros de una parábola
d) Ninguna de las anteriores

3) El grado de asociación entre las variables lo mide:
a) El coeficiente de determinación
b) El coeficiente de correlación
c) El coeficiente de regresión
d) Ninguna de las anteriores

4) La medida de variación entre los valores de una variable explicada y los correspondientes de una recta de regresión muestral:
a) La suma de cuadrados de x
b) La suma de cuadrados residual
c) La suma de cuadrados explicada
d) Ninguna de las anteriores

5) La proporción de la variación total explicada por la regresión define al:
a) Coeficiente de determinación
b) Coeficiente de regresión
c) Coeficiente de correlación
d) Ninguna de las anteriores

6) Cuando la hipótesis nula es única:
a) No hay desigualdad equivalente
b) Hay desigualdad por mayor
c) Hay desigualdad por menor
d) Ninguna de las anteriores

7) Se rechaza hipótesis nula cuando es cierta la hipótesis alternativa
a) Potencia de la prueba
b) Tamaño de la región crítica
c) Nivel de confianza
d) Ninguna de las anteriores

8) Herramienta fundamental para la Prueba de Hipótesis
a) Estadígrafo de prueba
b) Varianza estimada
c) ...
d) Ninguna de las anteriores

9) La hipótesis alternativa es múltiple cuando hay un conjunto abierto de posibles valores alternativos del parámetro
a) Siempre
b) Nunca
c) A veces
d) Ninguna de las anteriores

10) Gráfico bidimensional formado por puntos que representan pares de valores (Xi, Yi)
a) Ojiva
b) De barras
c) Diagrama de dispersión
d) Ninguno de los anteriores

11) La acción que se llevaría a cabo si se conociese el verdadero valor del parámetro
a) Acción derivada
b) Curso de acción
c) Regla de decisión
d) Ninguna de las anteriores

12) Valor de Y cuando X es cero
a) Coeficiente de regresión
b) Coeficiente de determinación
c) Ordenada al origen de la recta de regresión
d) Ninguna de las anteriores

13) Variable residual con distribución normal, esperanza cero y varianza constante
a) Nunca
b) A veces
c) Siempre
d) Ninguna de las anteriores

14) La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta
a) Nivel de confianza
b) Tamaño de la región crítica
c) Nivel de riesgo
d) Ninguna de las anteriores

Práctica
1) Actualmente, en una empresa, el porcentaje de ausentismo es más del 10%. El gerente de personal considera que dicho porcentaje es excesivo y para tratar de disminuirlo, ha propuesto la implementación de un sistema de incentivos. Para corroborar si dicho incentivo a dado resultado, se tomó una muestra de 200 empleados incentivados durante un mes, registrándose 22 ausencias. Con un nivel de significación del 1% ¿se puede considerar que el sistema de incentivos a dado resultado?

Ho: T(pi) <= 0,10
H1: T (pi) > 0,10
Valor numérico del estadígrafo de prueba: 0,4714
Si la hipótesis nula fuese cierta, el valor numérico de la varianza del estimador es: 0,00045
Acción derivada: Se puede considerar que ha dado resultado

2) Un químico desea comparar los niveles de un compuesto tóxico en plastilina de color Azul y Roja. Para ello tomó una muestra de 10 tozos de plastilina de cada uno de los colores, donde midió los niveles del compuesto. Para la plastilina Azul obtuvo un nivel medio de 13 puntos y un desvío estándar de 7 puntos, y para la plastilina Roja obtuvo un nivel medio de 20 puntos y un desvío estándar de 9 puntos. Admitiendo que los niveles del compuesto se distribuyen normalmente, y con un nivel de significación del 5%. ¿se puede afirmar que el nivel promedio del compuesto en la plastilina Azul es significativamente distinto que el de la plastilina Roja?

Ho: U1-U2 = 0
H1: U1-U2 <> 0
Valor numérico del estadígrafo de prueba: -1,94
Si la hipótesis nula fuese cierta, el valor numérico de la varianza del estimador es: 13
Acción derivada: No es significativamente distinto

3) Los siguientes datos corresponden a una muestra de tamaño 80 tomada para estimar los parámetros de un modelo lineal utilizado para estudiar la realización entre el tiempo de entrenamiento en horas (x) y el tiempo para realizar una tarea en minutos (Y) en un determinado sector industrial.
SCX= 15484 SCY= 108151 sumatoria de x= 10400 sumatoria de Y= 72400 

SpXY = - 38710 Se2= 145,8462

Varianza estimada si el tiempo de entrenamiento es de 135 horas: 147,9
Estimar con una confianza del 99%, el tiempo estimado para realizar la tarea, si el tiempo de entrenamiento es de 135 horas:
Li: 860,41 Ls: 924,59
Estimar el coeficiente de correlación muestral: - 0,945
Con el nivel de significación del 1%, verificar si el coeficiente de correlación lineal es significativo y superior a 0,85
Valor numérico del estadígrafo de prueba: -26,67