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Examen de entrada: Gestión de conocimientos - Estadística, Exámenes selectividad de Fundamentos de Administración y Gestión

Este documento contiene preguntas relacionadas con estadística descriptiva, inferencia estadística, limpieza de datos, regresión lineal, distribución normal, diagnóstico de modelos de regresión, interpolación y extrapolación, aprendizaje supervisado y no supervisado, outliers, tratamiento de valores ausentes, falsos positivos y falsos negativos, muestras, muestreo, individuos, población, probabilidad, población homogénea, parámetros estadísticos, estimadores, error de estimación, error de muestreo y debilidades de la media aritmética. Además, se definen conceptos básicos como variable, variable cualitativa y variable cuantitativa, y variables dependiente e independiente.

Tipo: Exámenes selectividad

2020/2021

Subido el 02/09/2021

lothar-2
lothar-2 🇵🇪

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¡Descarga Examen de entrada: Gestión de conocimientos - Estadística y más Exámenes selectividad en PDF de Fundamentos de Administración y Gestión solo en Docsity! EXAMEN DE ENTRADA - GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO ALUMNO: Código: 1. ¿En qué consiste la estadística descriptiva? En describir algo - de manera cuantitativa. Por ejemplo, encontrar relaciones entre poblaciones. 2. ¿En qué consiste la inferencia estadística? Es analizar formulas sobre la estadística para sacar conclusiones. 3. ¿Por qué la limpieza de datos juega un papel vital en el análisis estadístico? Por algo parecido a “Garbage in - Garbage out”, podríamos deducir conclusiones erróneas si no eliminamos datos erróneos. 4. ¿Qué es la regresión lineal? Una formula 5. ¿Qué es una "distribución normal"? El índice de error de una regresión lineal o cuanto difieren los datos en una curva. 6. Diagnóstico, ¿Cómo comprobar si el modelo de regresión se ajusta bien a los datos? Con una variable R2 que tiene su formula y que sus valores van de O -1 y mientras mas cercano a 1 es que se ajusta bien. 7. ¿Qué es la interpolación y extrapolación? 8. ¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado un aprendizaje no supervisado? Dependia si el algoritmo tenia datos de los que aprender o no. 9. ¿Qué es un outlet o valor atípico? 10. ¿Cómo tratar los valores ausentes (datos perdidos o que faltan)? Ignorarlos o usando aproximados, pero mejor ignorarlos. 11. ¿Qué es un falso positivo y un falso negativo? Falso positivo = falso en realidad. Falso negativo = positivo en realidad. 12. ¿En qué consiste una muestra? Es una parte de una población 13. ¿Qué es el muestreo? Seleccionar una muestra de una población. 14. ¿Qué es un individuo en Estadística? La parte indivisible de una población 15. ¿Qué es una población en Estadística? El conjunto de individuos. 16. ¿Qué se entiende por probabilidad? De los diferentes outcomes de algo cuan frecuente puede suceder algo. 17. ¿Qué se entiende por una población homogénea? Cuando los individuos tienen características similares. 18. ¿Qué se entiende por un parámetro estadístico? 19. ¿Qué se entiende por un estimador? Alguna formula 20. ¿Qué se entiende por error de estimación? El valor de error del estimador. 21. ¿Qué se entiende por error de muestreo? Cuando la muestra es demasiado pequeño o grande o inapropiada.
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