1. U(24, 26), 25, 0,5774
2. N(25, 0,0577)
3. 0,0416

0,0003

25,07

1. N(2.500; 5,7735)
2. 0

2.507,40

1. 10
2. $\frac{1}{10}$

N $\left(\text{10, }\frac{10}{8}\right)$

0,7799

1,69

0,0072

391,54

405,51

Media = 25, desviación típica = 2/7

Media = 48, desviación típica = 5/6

Media = 90, desviación típica = 3/4

Media = 120, desviación típica = 0,38

Media = 17, desviación típica = 0,17

Valor esperado = 17, desviación típica = 0,05

Valor esperado = 38, desviación típica = 0,43

Valor esperado = 14, desviación típica = 0,65

0,23

0,060

1/5

0,063

1/3

0,056

1/10

0,042

0,999

0,901

0,301

0,832

0,483

0,500

0,502

0,519

1. Χ = cantidad de cambio que llevan los estudiantes
2. Χ ~ E(0,88; 0,88)
3. $\bar{X}$ = cantidad de cambio promedio llevada por una muestra de 25 estudiantes.
4. $\bar{X}$ ~ N(0,88; 0,176)
5. 0,0819
6. 0,1882
7. Las distribuciones son diferentes. La parte a es exponencial y la parte b es normal.

1. tiempo que tarda una persona en terminar el formulario 1040 del IRS, en horas.
2. duración media de una muestra de 36 contribuyentes en terminar el formulario 1040 del IRS, en horas.
3. N$\left(\text{10}\text{0,53, }\frac{1}{3}\right)$
4. Sí. Me sorprendería, porque la probabilidad es casi 0.
5. No. No me sorprendería del todo porque la probabilidad es de 0,2312

1. la duración de una canción, en minutos, en la colección
2. U(2, 3,5)
3. la duración promedio, en minutos, de las canciones de una muestra de cinco álbumes de la colección
4. N(2,75, 0,066)
5. 2,74 minutos
6. 0,03 minutos

1. Verdadero. La media de una distribución del muestreo de las medias es aproximadamente la media de la distribución de los datos.
2. Verdadero. Según el teorema del límite central, cuanto mayor sea la muestra, más se aproxima a la normalidad la distribución del muestreo de las medias.
3. La desviación típica de la distribución del muestreo de las medias disminuirá haciéndola aproximadamente igual a la desviación típica de X a medida que aumenta el tamaño de la muestra.

1. X = los ingresos anuales de alguien en un país del tercer mundo
2. el salario promedio de las muestras de 1.000 residentes de un país del tercer mundo
3. $\bar{X}$ ∼ N$\left(\text{2000, }\frac{\text{8000}}{\sqrt{\text{1.000}}}\right)$
4. Las diferencias muy amplias en los valores de los datos pueden tener promedios más pequeños que las desviaciones típicas.
5. La distribución de la media muestral tendrá mayores probabilidades de acercarse a la media de la población.
   P(2.000 < $\bar{X}$ < 2.100) = 0,1537
   P(2.100 < $\bar{X}$ < 2200) = 0,1317

b

64

1. Sí
2. Sí
3. Sí
4. 0,6

400

2,5

25

0,0087

0,0064, 0,0064

1. No tiene ningún efecto.
2. Se divide entre $\sqrt{2}$.
3. Se divide entre 2.

1. 4/5
2. 0,04
3. 0,0016

1. Sí
2. No

0,955

0,927

0,648

0,101

0,273