Ejercicio: DISTRIBUCIÓN PROBABILÍSTICA M17S2

Calificación	10 de un total de 10 (100%)

Pregunta 1

Correcta

Puntúa 10 sobre 10

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Texto de la pregunta

Instrucciones:

Lee el contenido de ambas columnas y relaciona los conceptos con las definiciones de cada uno.

Es usada para representar el número de eventos de poca frecuencia que ocurren en el tiempo o en el espacio.	Respuesta 1Elegir...VarianzaDesviación estándarDistribución de PoissonEsperanza o valor esperadoDistribución Normal
Es para el estudio con características cuantitativas de poblaciones de individuos, como edades, peso, estaturas, entre otras. Su gráfica es en forma de campana, conocida como campana de Gauss.	Respuesta 2Elegir...VarianzaDesviación estándarDistribución de PoissonEsperanza o valor esperadoDistribución Normal
Es la raíz cuadrada de la varianza y se denota por . La importancia de conocer estos valores es que pueden establecerse como los datos que distan de la media a partir de la desviación estándar.	Respuesta 3Elegir...VarianzaDesviación estándarDistribución de PoissonEsperanza o valor esperadoDistribución Normal
Es el promedio de los cuadrados de las diferencias entre la media aritmética y cada uno de los datos de un conjunto de datos , es decir	Respuesta 4Elegir...VarianzaDesviación estándarDistribución de PoissonEsperanza o valor esperadoDistribución Normal
Promedio que se obtendría si el experimento se repitiera una cantidad infinita de veces. Para calcularlo puedes expresarlo en la forma de (x1, x2,...,xn).	Respuesta 5Elegir...VarianzaDesviación estándarDistribución de PoissonEsperanza o valor esperadoDistribución Normal

Retroalimentación

Su respuesta es correcta.

La respuesta correcta es: 

Es usada para representar el número de eventos de poca frecuencia que ocurren en el tiempo o en el espacio.

 – Distribución de Poisson, 

Es para el estudio con características cuantitativas de poblaciones de individuos, como edades, peso, estaturas, entre otras. Su gráfica es en forma de campana, conocida como campana de Gauss.

 – Distribución Normal, 

Es la raíz cuadrada de la varianza y se denota por . La importancia de conocer estos valores es que pueden establecerse como los datos que distan de la media a partir de la desviación estándar.

 – Desviación estándar, 

Es el promedio de los cuadrados de las diferencias entre la media aritmética y cada uno de los datos de un conjunto de datos , es decir 

 – Varianza, 

Promedio que se obtendría si el experimento se repitiera una cantidad infinita de veces. Para calcularlo puedes expresarlo en la forma de (x1, x2,...,xn).

 – Esperanza o valor esperado