Solución a la pregunta número 1 ¿Cuál es el índice que se reporta con mayor frecuencia?
Índice de precios (IPC).
Índice de valores Índice de Paasche.
. .
índice de Laspeyres:
Requiere datos sobre cantidades sólo del periodo base. Utiliza cantidades del periodo actual y refleja los hábitos actuales de compra. Tiende a ponderar demasiado los artículos cuyos precios declinaron. .
coeficiente de determinación múltiple puede adoptar valores entre
-1 y 0 0 y 1 -1 y 1 .
coeficiente negativo indica asociación lineal negativa, es decir, tienden a variar en sentido opuesto.
Verdadero Falso
.
Cada nueva variable independiente hace que las predicciones sean más precisas
Verdadero Falso.
Es usual comenzar con un diagrama de dispersión, cuando se estudia la relación entre dos variables en escala ordinal o nominal
Falso
Verdadero .
multicolinealidad no afecta la capacidad de una ecuación de regresión múltiple para predecir la variable dependiente. No obstante, cuando se tenga interés en evaluar la relación entre
cada variable .............................
y la variable dependiente, la multicolinealidad puede presentar resultados inesperados.
indenpendiente ccccccc.
Un ejemplo de variable dependiente es por ejemplo que se desea predecir el número esperado de productos que se venderán si un representante visita 20 micro mercados. La variable Y sería productos que se venden Y la variable X número de visitas
Verdadero falso.
Cuándo el coeficiente de correlación se acerca a ....................................
existe una relación débil entre dos variables
cero ................
análisis de regresión múltiple sirve como:
Técnica descriptiva y de inferencia Técnica de inferencia Técnica descriptiva.
.
El propósito de la ecuación de regresión es cuantificar una relación lineal entre dos variables
Falso Verdadero.
El procedimiento que se realiza en un índice agregado simple consiste en : Sumar los precios de dos periodos y luego determinar el índice con base en los totales. Sumar los precios del periodo base y dividirlo para el año presente. Sumar los precios de un periodo y luego determinar el índice con base en los totales.
Cuándo el coeficiente de correlación se acerca a..............
existe una relación fuerte entre dos variables
uno ..........................
Si los de más edad corren más despacio y los más jóvenes corren más deprisa, entre edad y velocidad tendremos una
correlación................................................ ; a mayor edad, menor velocidad
inversamente proporcional vvvvvvvvvv.
La siguiente ecuación de regresión, representa a un análisis de regresión múltiple.
Ŷ = a+b1 X1 + b2 X2 Ŷ1+Ŷ2 = a+b1 X1 + b2 X2 Ŷ = a+b1 X1 .
Si el valor p es menor que el nivel de significancia elegido
se decide Raceptar ambas hipótesis
Se decide aceptar la hipótesis nula. Se decide rechazar la hipótesis nula. .
La autocorrelación se presenta con frecuencia cuando
las variables independientes están correlacionadas el error cometido por el modelo tiene siempre la misma
varianza los datos se colectan durante un periodo
.
Supongamos que una empresa tiene tres productos A, B y C; cada uno de los cuales tiene su correspondiente precio (PA, PB y PC). Si queremos analizar es la evolución del precio general de la empresa, tendremos que tener en cuenta la evolución conjunta de todos ellos. Y luego según interés aplicar índices poderados o no ponderados
Falso Verdadero .
El intervalo de confianza, reporta el valor medio de Y para una X dada
Verdadero Falso .
En una correlación espuria, se concluye que, cuando hay dos variables con una fuerte correlación es que hay una relación o asociación entre ambas variables, no que un cambio en una
ocasiona un............................................................................ en la otra
cambio ssssssssssssss.
Si existe una correlación de 0,76 se puede concluir que existe una asociación muy débil entre las variables ya que el valor está muy cercano a...........................................
uno fffffffffff.
El coeficiente de determinación múltiple puede adoptar valores negativos y su interpretación es fácil
Verdadero falso.
Solución a la pregunta número 23
Un índice es un porcentaje aunque se suele omitir el signo
Falso Verdadero.
coeficiente de correlación de -1.00 o +1.00 indica:
Ausencia de correlación Una correlación perfecta. Una correlación casi perfecta. .
El modelo de regresión lineal simple es adecuado para modelizar muchos fenómenos económicos, ya que para explicar una variable económica se requiere en general tener en cuenta más de un factor. Verdadero Falso.
Una forma de determinar si puede existir o no dependencia entre variables, y en caso de haberla deducir de qué tipo puede ser, es gráficamente representando los valores observados en un diagrama de dispersión.
Verdadero Falso.
En la ecuación de regresión lineal Y = a + bX, a es la pendiente y b es la intersección con Y
Verdadero Falso.
El término de no ponderado para un índice significa que todos los valores incluidos al calcular el índice tienen igual importancia
Falso Verdadero .
En la práctica común se debe situar la variable dependiente en el eje vertical o Y y la variable independiente en el eje horizontal o X
Verdadero Falso .
Los siguientes son ejemplos de índices, entre otros, se pueden mencionar: Índice de precios al consumidor, índice de precios al productor, índice de desarrollo humano, índice de pobreza humana e índice de educación para todos.
Verdadero Falso .
31 En la ecuación Y= α + Βx:
α y β son variables independientes
α y β son parámetros poblacionales α y β son variables dependientes .
Se puede afirmar que identificar y estudiar las relaciones entre variables puede proporcionar información para: elevar ganancias, reducir los costos, predecir la demanda, etc
Verdadero Falso.
Cuando los puntos en el diagrama de dispersión aparecen cerca de la recta
se observa que el coeficiente de correlación tiende a estar
en el centro se observa que el coeficiente de correlación tiende a ser
grande
se observa que el coeficiente de correlación tiende a ser pequeño .
El coeficiente de correlación describe la fuerza de la relación entre
dos conjuntos de variables en escala de intervalo o de razón dos conjuntos de variables en escala nominal tres conjuntos de variables en escala de intervalo o de razón .
La se presenta cuando...............................................
la variación respecto de la ecuación de regresión es igual para todos los valores de las variables independientes
la muticolniealidad fffffffffff.
La multicolinealidad existe cuando
se presenta con frecuencia cuando los datos se colectan
durante un periodo
el error cometido por el modelo tiene siempre la misma
varianza
las variables independientes están correlacionadas .
Una de las características del coeficiente de correlación menciona que, el valor cercano a 1 indica una asociación entre las variables
casi perfecta ttttttttttt.
Cuando un coeficiente de regresión que debiera tener signo positivo resulta negativo, o lo contrario; podría ser un indicio de que existe problemas de correlacion iiiiiiiiiiiii.
Una de las razones por las que se debe evitar variables independientes correlacionadas, es que pueden generar resultados erróneos en las pruebas de hipótesis para las variables independientes individuales
Falso
Verdadero .
La variable independiente es una variable que proporciona la base para la estimación. Se muestra en el eje X
Verdadero Falso .
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