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¿Qué es una variable aleatoria discreta?

• Una variable que solo puede ser negativa.

• Una variable que no tiene relación con experimentos aleatorios.

• Una variable que toma un número finito o infinito de valores contables.

• Una variable que puede tomar cualquier valor real.

¿Cuál de las siguientes es una propiedad de la distribución de probabilidad?

• La suma de las probabilidades puede ser mayor que 1.

• Ningún resultado puede tener probabilidad negativa.

• La probabilidad de un evento siempre es 0.

• La probabilidad de un evento es siempre 1.

¿Qué representa el valor esperado de una variable aleatoria?

• La media ponderada de la variable aleatoria.

• La probabilidad de que ocurra un evento.

• La suma de todas las probabilidades.

• La varianza de la variable aleatoria.

¿Cuál es la fórmula para calcular la varianza de una variable aleatoria discreta?

• Var(X) = npq

• σ = √(E[X²] - μ²)

• σ² = E[(X - μ)²]

• E[X] = Σ x p(x)

¿Qué tipo de distribución se utiliza para modelar el número de eventos en un intervalo de tiempo fijo?

• Distribución Normal

• Distribución Binomial

• Distribución de Poisson

• Distribución Hipergeométrica

¿Cuál es la característica principal de la distribución binomial?

• Solo se puede realizar un ensayo.

• Los ensayos son idénticos e independientes.

• La probabilidad de éxito cambia en cada ensayo.

• Los ensayos son dependientes.

¿Qué se entiende por distribución de probabilidad acumulada?

• La probabilidad de que la variable aleatoria tome un valor específico.

• La suma de las probabilidades hasta un valor determinado.

• La probabilidad de que la variable aleatoria sea mayor que un valor.

• La probabilidad de que la variable aleatoria sea menor que cero.

¿Qué es un experimento de Bernoulli?

• Un experimento que tiene solo un resultado.

• Un experimento que tiene dos resultados mutuamente excluyentes.

• Un experimento que no tiene resultados definidos.

• Un experimento que se repite infinitamente.

¿Cuál es la fórmula de la distribución binomial?

• P(x) = C(x, k) * (n-x)/(N-k)

• P(x) = C(n, x) * p^x * q^(n-x)

• P(x) = λ^x * e^(-λ) / x!

• P(x) = (1/k)

¿Qué indica la desviación estándar en una distribución de probabilidad?

• El número total de eventos posibles.

• La probabilidad de un evento específico.

• La variabilidad de los datos respecto a la media.

• La media de la distribución.