1d: Se trata de dos correlaciones significativas y podremos hacer una Regresión lineal simple y, efectivamente, en el primer caso la pendiente será positiva y en la segunda negativa, porque el signo de la correlación y el de la pendiente coinciden.

2c: Observemos que las cuatro muestras sólo difieren en el último valor. La muestra con mayor desigualdad de reparto será la que el cuarto valor, que es el mayor de la muestra en todos los casos, sea el valor más grande. La muestra c es la que tiene el último valor mayor.

3a: El error estándar es 10/100 porque la raíz cuadrada de 10000 es 100. Por lo tanto, el error estándar es 0.1. Como el intervalo de confianza de la media que nos piden es del 99.5% necesitamos sumar y restar 3 veces el error estándar a la media. Esto nos da la muestra a.

4c: Tenemos una variable cuantitativa, muestras relacionadas y la variable resta no se ajusta a la distribución normal. Por lo que tenemos que aplicar o el Test de los signos o el Test de Wilcoxon.

5b: Los dos valores de Asimetría estandarizada y de Curtosis estandarizada están entre -2 y 2. Por lo tanto, la variable se ajusta bien a la distribución normal. Por lo tanto, si restamos dos veces y sumamos también dos veces a la media la desviación estándar obtendremos una estimación del intervalo del 95% de los valores individuales en la población.

6c: La correlación es negativa y significativa, por lo tanto, la Regresión lineal simple que hagamos tendrá una pendiente también con signo negativo y será también significativa. La suerte de la pendiente es la misma que la de la correlación.

7a: Cuanta menos dispersión tengamos en dos muestras a comparar menos cantidad de muestra necesitamos para encontrar diferencias significativas. Es lógico: si hay poca dispersión el valor que tengamos en un tamaño de muestra relativamente pequeño será más fiable que si hubiera habido mucha dispersión.

8b: El 10% de 50 son 5 y el 6% de 50 son 3. Por lo tanto, los valores absolutos de la muestras son 5 y 3. Por lo tanto, el valor esperado por grupo es de 4. Por lo tanto, aunque el tamaño de muestra por grupo es mayor de 30, el valor esperado por grupo es menor de 5. Debemos aplicar un Test exacto de Fisher.

9d: Variable cuantitativa, distribución normal de una y no de la otra. Por lo tanto, debemos aplicar el Test exacto de Fisher.

10a: El rango es 17 porque 7-(-10)=7+10=17.