Title: Examen Variables aleatorias continuas

A una variable que puede tomar cualquier valor numérico dentro de un intervalo o colección de intervalos se llama variable aleatoria

Q: A una variable que puede tomar cualquier valor numérico dentro de un intervalo o colección de intervalos se llama variable aleatoria
- Discreta
- Continua (correct)
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Son ejemplos de distribución continuas para variables aleatorias:

Q: Son ejemplos de distribución continuas para variables aleatorias:
- Distribución uniforme, distribución normal y la distribución exponencial (correct)
- Distribución Binomial y distribución de Poisson
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La principal diferencia entre variable aleatoria discreta y continua, es el valor que asume la variable, una con un valor numérico finito y la otra con un intervalo, así como de cómo se determinan las probabilidades.

Q: La principal diferencia entre variable aleatoria discreta y continua, es el valor que asume la variable, una con un valor numérico finito y la otra con un intervalo, así como de cómo se determinan las probabilidades.
A: true

Para calcular las probabilidades de intervalos en la distribución normal, se hace uso de la fórmula de densidad de probabilidad.

Q: Para calcular las probabilidades de intervalos en la distribución normal, se hace uso de la fórmula de densidad de probabilidad.
A: true

Cuando se calculan probabilidades de variable aleatorias continuas se calcula la probabilidad de que la variable aleatoria asuma algún valor finito.

Q: Cuando se calculan probabilidades de variable aleatorias continuas se calcula la probabilidad de que la variable aleatoria asuma algún valor finito.
A: false

La curva de una distribución normal, tiende a tener forma de campana.

Q: La curva de una distribución normal, tiende a tener forma de campana.
A: true

Todas las distribuciones normales se diferencian entre ellas por dos parámetros que están expuestos en la función de densidad, µ y σ, es decir. la media y la desviación estándar

Q: Todas las distribuciones normales se diferencian entre ellas por dos parámetros que están expuestos en la función de densidad, µ y σ, es decir. la media y la desviación estándar
A: true

Cuando en una variable aleatoria continua con distribución normal los valores de µ= 1 y σ=0, se le considera como distribución normal estándar.

Q: Cuando en una variable aleatoria continua con distribución normal los valores de µ= 1 y σ=0, se le considera como distribución normal estándar.
A: false

No existe la manera de que cualquiera de las distribuciones normales se puedan resolver mediante la conversión y el uso a la distribución normal estándar.

Q: No existe la manera de que cualquiera de las distribuciones normales se puedan resolver mediante la conversión y el uso a la distribución normal estándar.
A: false

Se ocupa el factor de corrección por continuidad para aproximar una distribución normal a la distribución binomial.

Q: Se ocupa el factor de corrección por continuidad para aproximar una distribución normal a la distribución binomial.
A: true