Los intervalos de confianza para la media de una misma variable aleatoria, obtenidos a partir de dos muestras con el mismo nivel de confianza y el mismo tamaño muestral, son tales que el intervalo correspondiente a la primera muestra es más amplio que el de la segunda muestra. Entonces, la primera muestra presenta mayor variabilidad que la segunda.

Se ha calculado un intervalo de confianza con un 95\% de confianza para el valor medio de la longitud de los lápices producidos por una fábrica, basado en una muestra de tamaño 86. El intervalo de confianza obtenido fue     Podemos afirmar que la probabilidad de que el valor verdadero de la media poblacional se encuentre dentro de este intervalo de confianza es 0.95.

Si una variable aleatoria sigue una distribución normal con parámetros y , entonces la variable aleatoria sigue una distribución normal con parámetros y .

Lanzamos un dado 10 veces. Denotamos por el número de veces que sale un seis. ¿Sigue una distribución binomial?

La esperanza de una variable aleatoria con función de probabilidad  

,  

,  

es igual a .

La función de densidad de una variable aleatoria continua debe ser continua.

En una determinada zona el negocio de telefonía móvil se

reparte entre dos únicas compañías, Ay B. El 60% de los usuarios de telefonía

móvil utiliza la compañía A. Se sabe que la probabilidad de un corte en la

comunicación es de 0.1 para los usuarios de A y del 0.2 para los de B. ¿Qué

podemos decir sobre la probabilidad de que se produzca un corte en la

comunicación?

Dado un espacio muestral Ω, se consideran dos sucesos Ay B. Si p(A)=0.4, p(B)=0.7y p(A∩B)=0.28 ¿Qué podemos decir de los sucesos A yB?

Si el valor del coeficiente de correlación para dos variables y es igual a , entonces las dos variables no tienen una relación lineal fuerte.

Para una muestra de dos variables, y , si la frecuencia condicional para es 0.35, entonces la frecuencia condicional de también es igual a 0.35.