Distribuciones Muestrales

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Identificar saberes previos necesarios para interpretar distribuciones muestrales, particularmente: media poblacional y muestral, variabilidad, probabilidad básica, normalidad y azar.

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Gilberto Santos

Mexico

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Distribuciones MuestralesVersion en ligne Identificar saberes previos necesarios para interpretar distribuciones muestrales, particularmente: media poblacional y muestral, variabilidad, probabilidad básica, normalidad y azar. par Gilberto Santos 1 Si se incrementa el número de observaciones en una muestra de activos, la variabilidad de la media muestral tiende a disminuir. Sí No 2 Si todos los montos de una muestra de costos son iguales, la varianza es mayor que cero. Sí No 3 En una revisión de inventarios, si se toman muchas muestras diferentes del mismo tamaño, es esperable que las medias obtenidas sean exactamente iguales entre sí. Sí No 4 La curva normal es simétrica respecto a su media. Sí No 5 En una revisión de facturas, si la selección se hace al azar, cada factura tiene la misma probabilidad de ser elegida. Sí No 6 La media muestral puede variar de una muestra a otra aunque provengan de la misma población. Sí No 7 Si en una empresa el monto promedio de errores en facturación es de $500, esto significa que necesariamente todas las facturas tienen un error de $500. Sí No 8 La media obtenida de 80 facturas seleccionadas para auditoría es un parámetro poblacional. Sí No 9 La desviación estándar mide qué tan dispersos están los datos respecto a la media. Sí No 10 La media calculada a partir de todas las cuentas por cobrar de una empresa es un parámetro. Sí No 11 La probabilidad de cualquier evento siempre debe ser mayor que 1. Sí No 12 En un proceso contable, si los errores de registro presentan gran dispersión, la desviación estándar será pequeña. Sí No

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par Gilberto Santos

Si se incrementa el número de observaciones en una muestra de activos, la variabilidad de la media muestral tiende a disminuir.

Si todos los montos de una muestra de costos son iguales, la varianza es mayor que cero.

En una revisión de inventarios, si se toman muchas muestras diferentes del mismo tamaño, es esperable que las medias obtenidas sean exactamente iguales entre sí.

La curva normal es simétrica respecto a su media.

En una revisión de facturas, si la selección se hace al azar, cada factura tiene la misma probabilidad de ser elegida.

La media muestral puede variar de una muestra a otra aunque provengan de la misma población.

Si en una empresa el monto promedio de errores en facturación es de $500, esto significa que necesariamente todas las facturas tienen un error de $500.

La media obtenida de 80 facturas seleccionadas para auditoría es un parámetro poblacional.

La desviación estándar mide qué tan dispersos están los datos respecto a la media.

La media calculada a partir de todas las cuentas por cobrar de una empresa es un parámetro.

La probabilidad de cualquier evento siempre debe ser mayor que 1.

En un proceso contable, si los errores de registro presentan gran dispersión, la desviación estándar será pequeña.