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Indica qué afirmación sobre la covarianza es FALSA. A partir de ella se obtiene el coeficiente de correlación lineal de Pearson. Si es próxima a 1 podemos afirmar que no existe relación posible entre las variables. Si la covarianza es positiva implica una relación directa entre las variables.

Si en un modelo con 3 variables productoras explica un 10% de la varianza de la variable criterio y un modelo con sólo dos de las lredicotras explica un 6%. En nuestra muestra, el modelo 2 es mejor que el 3 con p=0.06. En el modelo 2 y el modelo 3 explican un total de 16% siendo la bondad de ajuste regular. No podemos garantizar que la tercera variable introducida es la que más capacidad explicativa tiene.

En el modelo de regresión múltiple con dos variables predictoras con coeficientes de regresión no típicos mayores que 0, si un sujeto tiene de puntuación en las variables Xi justamente sus respectivas medias, ¿Qué puntuación se le predecirá en la variable Y?. El valor de A. Depende del valor de los coeficientes de Bi. Se le predecirá la puntuación media en Y.

Observando la información de las variables directamente implicadas, podemos decir: La relación entre la variable X1 y X3 se explican perfectamente por una línea recta. Existe relación lineal entre X1 y X4. Ambas son falsas.

En la siguiente tabla se presentan los valores obtenidos para la tolerancia de las variables: edad, peso, número de zapato y altura del Padre. Si las utilizamos de forma conjunta para explicar la la altura del estudiante, ¿Cuál de las variables predictoras es explicada en menor medida por las demás variables predictoras?. Peso. Altura del padre. Ninguna.

Cuando la correlación entre dos variables es igual a 1... La puntuación obtenida directa deben ser iguales. La puntuación en típicas debe coincidir entre las predictoras. El diagrama de puntos sigue una línea recta con una pendiente igual a 0.

Si al calcular el coeficiente de correlación de rendimiento matemático y horas dedicadas a redes sociales se tiene r=-0.10. El coeficiente de alienación es -0.1. Las variables están poco relacionadas, aunque cuando decrece las horas dedicadas a redes sociales el rendimiento matemático tiene tendencia a crecer. El modelo lineal de regresión explica el 10 % de la varianza de una variable cualquiera en función de la otra.

En un estudio sobre percepción emocional y ajuste psicosocial en 1350 adolescente se obtiene que r=0.34. Para pronosticar el ajuste psicosocial a partir de la percepción emocional obtenemos un punto de corte A de 16,57 y una pendiente B de 0, 14. ¿Qué puntuación pronosticaremos a un adolescente que ha obtenido una puntuación de 12 en percepción emocional y de 18.7 en ajustes psicosocial?. 18. 7. 18.25. 16.57.

Horas invertidas en redes sociales y rendimiento es -0,55. Este mismo estudio se realizó en universidades catalanas, obteniendo que la correlación entre esas variables es de -0,37. Se pregunta si la correlación entre las dos poblaciones es diferente, ¿Qué contraste debe emplear?. Tipo 1: H: p=k (estadístico z). Tipo 3: H: p=0 (estadístico t). Tipo 4 H: p1=p2 (estadístico z).

Teniendo en cuenta que V5 es la variable dependiente. ?Qué coeficiente de regresión parcial resulta estadísticamente significativo?. V4. V3. V2.

En un estudio sobre percepción emocional y ajuste psicosocial en 1350 adolescentes se obtiene r(xy)= 0,34. La media y la desviación tipica en percepción es 15,20 y 3,94 respectivamente, y en ajuste psicosocial es 18,7 y 1,6. La covarianza entre ambas variables es: 2,14. 5,54. 0,07.

A continuación se muestra un resultado tal como lo presenta directamente un paquete estadístico. Podemos decir: La correlación entre Reason y Creative es significativa. La correlación entre Reason y Creative es 1. La correlación entre Reason y Creative no es significativa con p-value=0,736.

Si un modelo con tres variables predictoras explica un 15% de la varianza de la variable criterio y un modelo con sólo dos de estas variables explica un 7%. Entre el modelo 2 y el 3 explican un total de 22%, siendo la bondad de ajuste buena. En nuestra muestra, el modelo 2 es mejor que el modelo 3 (p=0.07). La tercera variable introducida es la que tiene más capacidad explicativa.

Si al calcular el coeficiente de correlación de dos variables X e Y se obtiene r(xy)=-0,15 ocurre que. X e Y están poco relacionadas, aunque cuando X decrece, Y tiende a decrecer. La pendiente de la recta de regresión en puntuaciones directas no se puede calcular. El modelo lineal de regresión explica el 85% de la varianza de una variable de una variable cualquiera en función de la otra.

En la siguiente grafica. Las líneas azules reflejan pronósticos mayores que las puntuaciones reales y las rojas pronósticos menores. Las líneas azules reflejan pronósticos menores que las puntuaciones reales y las rojas pronósticos mayores. Las líneas azules reflejan pronósticos mayores que cero y las rojas pronósticos menores que cero.

-0,32. 0.8. -0.8.

La correlación entre el nivel de depresión y el nivel ansiedad ante exámenes fue de 0,45 en una muestra de 203 sujetos. La ansiedad ante los exámenes y la depresión tiene una proporción de varianza común de 0,203. La varianza de la variable depresión que está asociada a ansiedad es de 0,203 unidades. La depresión y ansiedad son variables que no se relacionan de manera significativa (p=0,45).

Se corresponde con el centroide. Se le predice una puntuación mayor que la media de Y. Depende del valor del intercepto (A).

Indica qué afirmación sobre la CORRELACIÓN es CIERTA. La correlación es la covarianza entre variables en puntuaciones típicas. Nos interesa la magnitud pero no el signo. Es una medida que permite valorar el grado de relación no lineal entre dos variables.

Dos variables numéricas NO tienen relación, entonces: r = 1. El modelo lineal de regresión sólo propone un valor como predicción de Y. Las otras dos opciones son ciertas.

Proporción de la varianza de Y que no es explicada por la variable X. Varianza de X que es explicada por la variable Y o varianza error. Proporción de la varianza de Y que es explicada por la variable X.

v3. v2. v4.

Dos variables numéricas NO tienen relación, entonces: r = 0. Las otras dos opciones son ciertas. La nube de puntos no presenta un aspecto decreciente, ni creciente.

La ecuación de regresión en puntuaciones directas siempre pasa por. Por el punto definido por los coeficientes de regresión (A,B). Por el punto definido por el centroide. Por el origen de coordenadas (0,0).

Proporción de la varianza de Y que no es explicada por la variable X. Variable de Y que no es explicada por la variable X. Proporción de la varianza de Y que es explicada por la variable X.

-0,05. -0,55. 0.6.

En un estudio de regresión lineal, donde el Cociente intelectual se estudie conjuntamente con otras variables, ¿en qué caso lo usarías como variable dependiente (criterio). Al estudiarlo con el rendimiento matematico. Al estudiarlo con la altura. Al estudiarlo con el tabaco.

La bondad de ajuste de los datos al modelo se considera buena. El modelo lineal de regresión explica el 4% de la varianza de una variable en función de la otra. La pendiente de la recta de regresión es grande.

Indica qué afirmación sobre la correlación es CIERTA. La correlación es la covarianza entre variables en puntuaciones directas. La correlación es una medida que permite valorar el grado de relación no lineal entre dos variables. La correlación es una medida de la variabilidad conjunta de dos variables numéricas.

Teniendo en cuenta que V5 es la variable dependiente. Si V1, V2, V3 y V4 valieran 0. La puntuación directa que predecimos en V5 es de 0. La puntuación directa real en la variable criterio V5 será de -0,182. La puntuación directa predicha en V5 en directas sería de -0,182.

El R2 de la predicción de ese sujeto será menos del que nos informa el modelo. No podemos estimar ni su puntuación predicha ni su error de predicción. Podemos estimar la puntuación predicha asignando un cero como valor de la variable que no tenemos.

Proporción de la varianza de Y que es explicada por la variable X. Proporción de la varianza de Y que no es explicada por la variable X. Varianza de Y que no es explicada por la variable X.

Las líneas azules reflejan los pronósticos mayores que cero y las líneas rojas los pronósticos menores que cero. Las líneas azules reflejan los pronósticos menores que cero y las líneas rojas los pronósticos mayores que cero. Las líneas azules reflejan los errores de predicción mayores que cero y las líneas rojas los errores de predicción menores que cero.

Se presenta un resultado tal y como lo presenta directamente el paquete estadístico. Podemos decir: La correlación entre Reason y Creative es 0,736 y es significativa. La correlación entre Reason y Creative es 0,736 y no es significativa. La correlación entre Reason y Creative es 1 y es significativa.

Tipo 4 H: p1=p2 (estadístico z). Tipo 3 H: p=0 (estadístico t). Tipo 1 H: p=k (estadístico z).

El cálculo de la covarianza. La representación gráfica de la nube de puntos. El cálculo de la correlación de Pearson.

No existe relación lineal entre las variables X3 y X4. No existe relación lineal entre las variables X1 y X4. La relación entre la variable X2 y X4 se explican perfectamente por una línea recta.

18,25. 18,7. 16,57.

v3. v4. v2.

v4. v2. v3.

Cuando la correlación entre dos variables es igual a 1. El diagrama de puntos sigue una linea recta con una pendiente igual a 0. La puntuación típica obtenida en una variable ha de coincidir exactamente con la puntuación típica de la otra. La puntuación obtenida en una variable ha de coincidir exactamente con la puntuación obtenida de la otra.

Indica qué afirmación sobre la correlación es FALSA. La correlación es la covarianza entre variables en puntuaciones típicas. Ninguna de las otras dos opciones son correctas. Podemos estimar la puntuación predicha asignando a ese sujeto un valor aleatorio en la variable que no tenemos.

Si un modelo con 3 variables predictoras explica un 10% de la varianza de la variable criterio y un modelo con sólo dos de estas variables explica un 6%. No podemos garantizar que la tercera variable introducida es la que tiene más capacidad explicativa. Entre el modelo 2 y el modelo 3 explican en total un 16% siendo la bondad de ajuste regular. En nuestra muestra, el modelo 2 es mejor que el modelo 3 (p=0.06).

Existe relación lineal entre las variables X1 y X4. Las otras dos opciones son falsas. La relación entre la variable X1 y X3 se explican perfectamente por una linea recta.

Por cada aumento de 1 latido por minuto del ritmo cardiaco, la voz disminuye su frecuencia de 5Hz. Por cada aumento de 1 latido por minuto del ritmo cardiaco, se produce un aumento de 3Hz en frecuencia de la voz. La relación entre las variables es inversa y su aumenta el ritmo cardiaco disminuye la frecuencia de la voz.

Se le predecirá la puntuación media en Y. Se le predecirá el valor A (punto de corte del plano en el eje Y). Depende del valor de los coeficientes Bi.

Indica qué afirmación sobre la COVARIANZA es Falsa. Si la covarianza es positiva implica una relación directa entre las variables. A partir de ella se obtiene el coeficiente de correlación lineal de Pearson. Si es próxima a 1 podemos afirmar que no existe relación posible entre las variables.

a. b.