Distribuciones de probabilidad: Test interactivo para Matemáticas Empresariales

Question 1

¿Cuál es la función de probabilidad de la distribución binomial para la variable aleatoria X?

Accepted Answer

P(X=k) = (n! / k!(n-k)!) * p^k * (1-p)^(n-k)

Answer

P(X=k) = (n! / k!(n-k)!) * (1-p)^k * p^(n-k)

Answer

P(X=k) = (n! / k!(n-k)!) * (1-p)^(1-k) * p^k

Answer

P(X=k) = (n! / k!(n-k)!) * p^(1-k) * (1-p)^k

Question 2

¿Qué valor de z corresponde a un área de 0,9544 bajo la distribución normal estándar?

Accepted Answer

1,96

Answer

1,28

Answer

2,58

Answer

3

Question 3

¿Qué tipo de distribución es más apropiada para modelar el número de llamadas telefónicas recibidas en un centro de atención telefónica por hora?

Accepted Answer

Distribución de Poisson

Answer

Distribución uniforme

Answer

Distribución binomial

Answer

Distribución normal

Question 4

Se lanza una moneda 5 veces. ¿Cuál es la probabilidad de obtener exactamente 3 caras?

Accepted Answer

0,3125

Answer

0,25

Answer

0,625

Answer

0,5

Question 5

¿Qué características describen a la distribución normal?

Accepted Answer

Simétrica, unimodal y en forma de campana

Answer

Bimodal, asimétrica y con varianza infinita

Answer

Simétrica, bimodal y con desviación estándar infinita

Answer

Asimétrica, unimodal y con media infinita

Question 6

El tiempo hasta la falla de un dispositivo electrónico sigue una distribución exponencial con una media de 100 horas. ¿Cuál es la probabilidad de que el dispositivo falle antes de las 50 horas?

Accepted Answer

0,3297

Answer

0,5

Answer

0,6703

Answer

0,2

Question 7

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las distribuciones de probabilidad es correcta?

Accepted Answer

La suma de las probabilidades de todos los eventos posibles es 1

Answer

La probabilidad de un evento puede ser superior a 1

Answer

La suma de las probabilidades de todos los eventos posibles es siempre mayor que 1

Answer

La probabilidad de un evento puede ser negativa

Question 8

¿Cuál de las siguientes es una característica de una distribución de probabilidad discreta?

Accepted Answer

Los valores sólo pueden tomar números enteros.

Answer

La curva de probabilidad es continua.

Answer

La varianza es всегда un número entero.

Answer

La media es siempre un número real.

Question 9

La distribución normal se caracteriza por:

Accepted Answer

Una curva de campana simétrica

Answer

Distribuciones de probabilidad discretas

Answer

Dos modos

Answer

Una distribución sesgada

Question 10

¿Cuál es la media de una distribución exponencial con parámetro λ?

Accepted Answer

1/λ

Answer

No se puede determinar

Answer

λ

Answer

e

Question 11

En una distribución binomial, ¿el número de ensayos es:

Accepted Answer

Fijo

Answer

Infinito

Answer

Variable

Question 12

¿Cuál de las siguientes es una ventaja de utilizar distribuciones de probabilidad en la toma de decisiones empresariales?

Accepted Answer

Proporciona información cuantitativa sobre la incertidumbre

Answer

Elimina toda la incertidumbre

Answer

Siempre conduce a la decisión óptima

Question 13

¿Cuál es el nombre de la distribución de probabilidad que se utiliza para modelar el tiempo entre eventos independientes?

Accepted Answer

Distribución exponencial

Answer

Distribución binomial

Answer

Distribución normal

Answer

Distribución uniforme

Question 14

En una distribución binomial con n ensayos y una probabilidad de éxito p, ¿cuál es la probabilidad de obtener exactamente k éxitos?

Accepted Answer

nCk * p^k * (1-p)^(n-k)

Answer

p^k * (1-p)^(n-k)

Answer

nCk * p^k

Answer

nCk * (1-p)^k

Question 15

¿Cuál es la diferencia entre una distribución de probabilidad discreta y una continua?

Accepted Answer

Una distribución discreta toma valores finitos o contables, mientras que una distribución continua puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo.

Answer

Una distribución discreta es siempre simétrica, mientras que una distribución continua no.

Question 16

¿Qué describe mejor la función de densidad de probabilidad de una distribución normal?

Accepted Answer

Una curva en forma de campana simétrica alrededor de la media.

Answer

Una función lineal que aumenta monótonamente.

Answer

Una función escalonada con saltos en cada valor posible.

Question 17

¿Cuál es la aplicación de las distribuciones de probabilidad en la toma de decisiones empresariales?

Accepted Answer

Evaluar riesgos, predecir resultados y optimizar estrategias.

Answer

Estimar el número de clientes potenciales.

Answer

Determinar el precio óptimo de un producto.

Question 18

¿Qué tipo de distribución de probabilidad se utiliza normalmente para modelar el número de defectos en un producto?

Accepted Answer

Distribución binomial

Answer

Distribución normal

Answer

Distribución exponencial

Answer

Distribución uniforme

Question 19

En una distribución normal, la media representa:

Accepted Answer

El valor promedio de la variable aleatoria

Answer

La mediana de la distribución

Answer

La desviación estándar de la distribución

Answer

La moda de la distribución

Question 20

La esperanza matemática de una variable aleatoria con distribución exponencial con parámetro lambda es:

Accepted Answer

1 / lambda

Answer

lambda^2

Answer

1 / lambda^2

Answer

lambda

Question 21

En una distribución binomial con n ensayos y probabilidad de éxito p, la probabilidad de obtener exactamente k éxitos es:

Accepted Answer

C(n, k) * p^k * (1-p)^n-k

Answer

C(n, k) * (p + 1-p)^k

Answer

C(n, k) * (1-p)^k * p^n-k

Answer

C(n, k) * p^k * (1+p)^n-k

Question 22

¿Cuál de las siguientes es una ventaja de utilizar distribuciones de probabilidad en la toma de decisiones?

Accepted Answer

Permite estimar la probabilidad de eventos futuros

Answer

Elimina la incertidumbre de las decisiones

Answer

Garantiza siempre el mejor resultado posible

Question 23

En una clase de 50 alumnos, la probabilidad de que un alumno elegido al azar sea hombre es 0,6. ¿Cuál es la probabilidad de que el alumno elegido no sea hombre?

Accepted Answer

0,4

Answer

0,5

Answer

0,2

Answer

0,8

Question 24

Se lanza una moneda 10 veces. ¿Cuál es la probabilidad de obtener menos de 5 caras?

Accepted Answer

0,5073

Answer

0,1231

Answer

0,3692

Answer

0,5

Question 25

El número de defectos en una pieza producida sigue una distribución normal con una media de 2 y una desviación típica de 1. ¿Cuál es la probabilidad de que una pieza tenga menos de 1 defecto?

Accepted Answer

0,1587

Answer

0,0228

Answer

0,3174

Answer

0,6826

Question 26

¿Cuál de las siguientes es una característica de una distribución de probabilidad?

Accepted Answer

La suma de todas las probabilidades es 1.

Answer

Las probabilidades pueden ser negativas.

Answer

La probabilidad de un evento es siempre mayor que 0,5.

Question 27

Se lanzan dos dados. ¿Cuál es la probabilidad de obtener un número mayor que 5 en el primer dado y un número menor que 4 en el segundo dado?

Accepted Answer

0,125

Answer

0,25

Answer

0,375

Answer

0,5

Question 28

¿Cuál de las siguientes distribuciones de probabilidad es adecuada para modelar el tiempo entre llegadas de clientes a un supermercado?

Accepted Answer

Distribución exponencial

Answer

Distribución normal

Answer

Distribución de Poisson

Answer

Distribución binomial