Análisis Multivariante (Exámenes)

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Título del test:
Análisis Multivariante (Exámenes)

Descripción:
Examen Dic 2010, Sep 2011 y Dic. 2013 de Analisis Multivariante USC

Autor:
AVATAR

Fecha de Creación:
14/05/2013

Categoría:
Test de conducir
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Temario:
La matriz de varianzas-covarianzas es siempre simétrica Verdadero Falso.
El analis de correspondencias es un método que trabaja con variables nominales Verdadero Falso.
La encuesta de poblacion activa es un ejemplo de datos de panel Verdadero Falso.
El análisis discriminante es una técnica de clasificación Verdadero Falso.
Uno de los requisitos del análisis de supervivencia es que la variable de censura se distribuya normalmente Verdadero Falso.
El conjoint estima un partworth para cada atributo Verdadero Falso.
Una reducción excesiva del tamaño de la muestra puede afectar a la validez externa del estudio Verdadero Falso.
El método hot deck se produce cuando los missings se producen en una variable cualitativa Verdadero Falso.
Se dice que existe simetría negativa cuando la mediana supera ampliamente a la media Verdadero Falso.
La regresión con predictores dummy usa predictores categóricos Verdadero Falso.
En el analisis discriminante los grupos son conocidos a priori Verdadero Falso.
En el analisis factorial las variables deben ser de escala Verdadero Falso.
Tukey es un ejemplo de m-estimador Verdadero Falso.
Kendall define el análisis multivariante como una simple extensión del analisis uni o bi variado Verdadero Falso.
La presencia de multicolinealidad suele implicar un peor ajuste de la ecuación de regresión Verdadero Falso.
Los ingresos económicos son una variable de escala Verdadero Falso.
Una de las críticas a los modelos compensatorios es que proporcionan respuestas estereotipadas Verdadero Falso.
El ODD RATIO se define como un conciente entre concientes Verdadero Falso.
En la regresión logistica el EXP(b) permite identificar factores tanto de protección como de riesgo Verdadero Falso.
Cuanto menor sea el valor de -2LL mejor será el ajuste del modelo logistico Verdadero Falso.
Tanto la matriz de correlaciones como la de varianzas-covarianzas son simétricas Verdadero Falso.
Una reducción excesiva de la muestra reduce también la potencia de los contrastes Verdadero Falso.
En el analisis conjunto de perfiles completos los sujetos deben ordenar o cuantificar una serie de atributos Verdadero Falso.
Si P75=80 y P25=40 un valor de 145 está considerado outlier Verdadero Falso.
Se dice que existe asimetría positiva cuando la mediana es superada ampliamente por la media Verdadero Falso.
La regresión con variables DUMMY utiliza predictores cualitativos Verdadero Falso.
Un diagrama de diuspersión permite explorar gráficamente el tipo de relación que existe entre dos variables métricas Verdadero Falso.
Si beta es menor que cero, un incremeto en Xp implica una disminución en Y Verdadero Falso.
En el análisis de supervivencia la variable de respuesta es el tiempo que seguimos a cada sujeto Verdadero Falso.
En el escalamiento multidimensionalo se identifican dimensiones Verdadero Falso.
En una matriz de 100 sujetos y 40 variables es inasumible encontrar 4 errores de grabación Verdadero Falso.
En el anova de dos vías las VD son de naturaleza cuantitativa Verdadero Falso.
Si un valor se separa del cuerpo central de la distribucion 1,25 veces el valor de IQR se considera outlier Verdadero Falso.
El análisis cluster tiene como objetivo la predicción Verdadero Falso.
El análisis factorial admite diferentes modalidades de recojida de datos Verdadero Falso.
El análisis de componentes principales (no es análisis de correspondencias) utiliza las proximidades entre objetos para analizar las dimensiones subyacentes Verdadero Falso.
Si tenemos una matriz de orden 100x5 podremos encontrarnos un máximo de 5 errores al iniciar el análisis Verdadero Falso.
Las tablas de contingencia son útiles para detectar casos atipicos Verdadero Falso.
Si beta es mayor que cero, un incremento en Xp implica una disminución en Y Verdadero Falso.
SI un valor se separa del cuerpo central de la distribución 1´25 veces el valor de IQR se considera un outlier Verdadero Falso.
Cuando existe asimetría positiva suave se recomienda elevar al cuadrado o al cubo las puntuaciones originales Verdadero Falso.
El estadístico de Wald se utiliza en la regresion logistica para evaluar el ajuste del modelo Verdadero Falso.
Un diagrama de dispersion permite explorar gráficamente el tipo de relacion que existe entre dos variables nominales Verdadero Falso.
La prueba de rachas permite comprobar la homocedasticidad Verdadero Falso.
En la validación cruzada se recogen nuevos datos para garantizar la validez de los resultados Verdadero Falso.
El método enter permite conocer el orden de entrada de cada predictor en la ecuación de regresión Verdadero Falso.
El procedimiento orthoplan resulta especialmente util cuando el tamaño de la muestra en el analisis conjunto es muy grande Verdadero Falso.
El indice BTL proporciona una medida de ajuste en el analisis conjunto Verdadero Falso.
El error tipo II debe de ser siempre superior a 0.95 Verdadero Falso.
EL r cuadrado de Coxx es una versión corregida del R cuadrado de Nagelkerke Verdadero Falso.
Una tolerancia alta es indicador de multicolinealidad Verdadero Falso.
En el analisis discriminante múltiple existe solo una VD Verdadero Falso.
El Error de tipo II debe ser siempre inferior a 0.9 Verdadero Falso.
en la regresion logistica se usa para la estimacion de parametros el procedimiento de maxima probabilidad Verdadero Falso.
Las tablas de contingencia son útiles para detectar casos anómalos Verdadero Falso.
En las tablas Kaplan-Meier en aquellos momentois en los que no haya tenido lugar el evento se asume que la probabilidad de supervivencia es la misma que en el momento siguiente Verdadero Falso.
Cuando existe asimetria positiva se recomienda elevar al cuadrado o al cubo las puntuaciones originales Verdadero Falso.
El estadistico de wald se emplea en la regresion logistica para evaluar el ajuste del modelo Verdadero Falso.
El analisis de correspondencias es un modelo metrico Verdadero Falso.
Es posible calcular los parametros de la ecuacion logistica a partir del neperiano de sus odd ratio Verdadero Falso.
Lillefors es un ejemplo de m-estimador Verdadero Falso.
La prueba de Levene permite comprobar la aleatoriedad Verdadero Falso.
El contraste de Kruskal Wallis es el equivalente al one way en las pruebas no parametricas Verdadero Falso.
Todas las variables categoricas son metricas Verdadero Falso.
Cuando un ODD ratio es mayor que 1, se recomienda calcular la inversa de su logaritmo con el fin de facilitar su interpretacion Verdadero Falso.
En el analisis de supervivencia disponemos de mas de una R Verdadero Falso.
Para pasar de beta a B basta con dividir Sx entre Sy Verdadero Falso.
El analisis de componente principales utiliza las proximidades entre objetos para idetificar las dimensiones subyacentes Verdadero Falso.
La regresión logistica multinomial utiliza varias VD Verdadero Falso.
En el analisis de supervivencia, se utiliza para la estimacion de parametros, el procedimiento de minimos cuadrados ordinarios. Verdadero Falso.
En la regresion logistica binaria el porcentaje de sujetos correctamente clasificados debe ser al menos del 75% Verdadero Falso.
En el análisis discriminante las VI deben ser simétricas verdadero falso.
AMOS es un programa que permite ejecutar AFC verdadero falso.
Uno de los requisitos del análisis de supervivencia es que la variable de censura se distribuya normalmente Verdadera Falsa.
En el análisis discriminante los grupos son conocidos a priori Verdadera Falsa.
Las tablas de contingencias son útiles para detectar casos anómalos F V.
Una reducción excesiva de la muestra puede afwectar a la validez interna del estudio V F.
En las tablas Kaplan-Meier en aquellos momentos en los que no ha tenido lugar el evento se asume que la probabilidad de supervivencia es la misma que en el momento anterior V F.
En el análisis conjunto, el atributo más importante es aquel que tiene mayor amplitud V F.
Si P75=200 y P25=60 un valor de 335 es extremo F V.
Se dice que existe asimetría negativa cuando la mediana supera ampliamente a la media V F.
Cuando existe asimetría positiva se recomienda elevar al cuadrado o al cubo las puntuaciones originales F V.
El estadístico de Wald se utiliza en la regresión logística para evaluar el ajuste del modelo F V.
La regresión con variables DUMMY utiliza algún predictor categorico. V F.
En el análisis discriminante los grupos son conocidos a priori V F.
El diagrama de dispersión permite explorar gráficamente el tipo de relación que existe entre dos variables métricas V F.
En el análisis factorial las variables deben ser de escala V F.
Andrews es un M-Estimador V F.
La prueba de Rachas permite comprobar la aleatoriedad V F.
Todas las variables categóricas son Nominales F V.
Si B>0, un incremento de X implica una disminución de Y V F.
En el Análisis de supervivencia disponemos de más de una R^2 F V.
El procedimineto ORTHOPLAN resulta especialmente útil cuando el tamaño de la muestra en el análisis conjunto es muy grande F V.
El índice BTL proporciona una medida de ajuste en el análisis conjunto F V.
El R^2 de Coxx es una versión corregida de R^2 de Nagelkerke F V.
El CI es una variable de RAZÓN F V.
Una tolerancia alta es indicador de multicolinealidad F V.
Una de las críticas a los modelos compensatorios es que proporcionan respuestas estereotipadas. V F.
En el análisis de supervivencia la variable de respuesta se corresponde con el periodo de seguimiento particular F V.
El análisis de correspondencias es un método de interdependencia que trabaja con variables no métricas V F.
En el escalamiento multidimensional admite tanto datos métricos como no métricos V F.
El análisis CLUSTER es una técnica de clasificación V F.
Uno de los requisitos del análisis de supervivencia es que la variable de censura se distribuya normalmente. V F.
El análisis de componentes principales utiliza las proximidades entre objetos para identificar las dimensiones subyacentes F V.
El conjoint estima un "Partworth" para cada atributo F V.
Si tenemos una matriz de orden 200x200 podremos encontrarnos un máximo de 20 errores para indicar el análisis de datos V F.
La regresión logistica multinomial utiliza varias VD F V.
En la regresión logistica se utiliza para la estimación de parámetros el procedimiento de Mínimos Cuadrados F V.
En la regresión logistica un ODD RATIO próximo a 1 se corresponde con un factor irrelevante en términos de pronostico. V F.
Cuanto más próximo a 0 sea el valor de -2LL peor será el ajuste de un modelo logistico F V.
La matriz de varianzas-covarianzas es siempre simétrica V F.
El error tipo II debe ser superior a 0.95% F V.
En el análisis discriminante múltiple existe más de una VI V F.
Cuanto mayor sea el tamaño muestral más amplios serán los intervalos confidenciales de las estimaciones. F V.
La correlación de Kendall es una medida de la relación entre dos variables ordinales V F.
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