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TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESEBIM 2 ESTADISTICA 2 DAYPO 1

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Título del test:
BIM 2 ESTADISTICA 2 DAYPO 1

Descripción:
2DO BIM ESTADISTICA 2

Autor:
AVATAR

Fecha de Creación:
13/07/2019

Categoría:
Otros

Número preguntas: 51
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Temario:
Dos variables tienen una relación positiva cuando se ubican por arriba de la media V F.
Los valores de Y son estadísticamente independientes. Esto significa que: Al seleccionar una muestra, una X particular no depende de ningún otro valor de Y Al seleccionar una muestra, una X particular no depende de ningún otro valor de X. Al seleccionar una muestra, una Y particular no depende de ningún otro valor de Y.
Un coeficiente negativo indica asociación lineal negativa, es decir, tienden a variar en sentido opuesto. F V.
Si en los resultados de una regresión se obtiene que r = 0.90 y R2 = 0.82. Esto indica que el grado de asociación lineal entre las variables es alto, y concretamente el 82% de la variación total de los valores de la compresión pueden ser explicados mediante la recta de regresión ajustada. F V.
¿Qué ocurre si se rechaza la hipótesis nula? Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población no es igual a cero, es decir existe una relación significativa entre ambas variables F V.
El incremento de los precios en los productos depende de la inflación y el desempleo. Es un ejemplo de regresión lineal múltiple Es un ejemplo de regresión lineal simple Es un ejemplo de regresión lineal simple y múltiple.
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 F V.
El índice de Laspeyres comprende ponderaciones en periodo base ponderaciones en el año en curso las medias geométrica del índice de Paasche.
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 F V.
¿Qué ocurre si se rechaza la hipótesis nula? Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población es igual a cero, es decir existe una relación significativa entre ambas variables Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población no es igual a cero, es decir no existe una relación significativa entre ambas variables Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población no es igual a cero, es decir existe una relación significativa entre ambas variables.
Cuando se agrega o elimina una variable independiente, hay un cambio ……... de los valores de los coeficientes de regresión restantes drástico Leve Moderado.
Si se demuestra mediante una prueba de hipótesis que la pendiente de la recta de la población es distinta de cero, Se puede concluir que al utilizar la ecuación de regresión aumenta la capacidad de predecir o pronosticar la variable dependiente basándose en la variable independiente. V F.
El coeficiente de correlación puede adoptar cualquier valor de -1.00 a +1.00 de -1.00 a 0 de 0 a +1.00.
Se puede presentar el caso de que dos variables estén estrechamente relacionadas, pero que su relación no sea lineal V F.
Una regresión múltiple permite evaluar la relación entre una variable dependiente y más de una variable independiente V F.
La variable independiente es una variable que proporciona la base para la estimación. Se muestra en el eje X F V.
Cuando el valor cae en la zona de rechazo se acepta la hipótesis alternativa es decir se concluye que si hay una relación entre dos variables y no es causalidad , ya que la hipótesis alternativa plantea que la correlación es diferente de cero. F V.
En la ecuación de regresión lineal Y = a + bX, a es la pendiente y b es la intersección con Y V F.
¿Cuál es el índice que se reporta con mayor frecuencia? Índice de precios (IPC). Índice de Paasche. Índice de valores.
El índice Nasdaq sirve para conocer el comportamiento económico y de negocios F V.
La homocedasticidad existe cuando Las variables independientes están correlacionadas F V.
El coeficiente de correlación describe la fuerza de la relación entre tres conjuntos de variables en escala de intervalo o de razón dos conjuntos de variables en escala nominal dos conjuntos de variables en escala de intervalo o de razón.
En el siguiente ejemplo "Se tiene interés en estimar el salario de un ejecutivo con base en los años de su experiencia laboral y si se graduó de la universidad". En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es la variable años de experiencia laboral. En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es si se graduó de la universidad En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es el salario.
Un coeficiente de correlación r cercano a cero indica que la relación lineal es muy fuerte F V.
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.
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 F V.
Los coeficientes de correlación pueden ser positivos o negativos V F.
Cuando un coeficiente de regresión que debiera tener signo positivo resulta negativo, o lo contrario; Podría ser un indicio de que existe problemas de multicolinealidad Podría ser un indicio de que existe problemas de heterocedasticidad Podría ser un indicio de que existe problemas de homocedasticidad.
El grupo de técnicas para medir la asociación entre tres variables se denomina análisis de correlación F V.
El error estándar de estimación es similar a la varianza que se basa en valores cuadráticos V F.
Si el error estándar es pequeño, significa que los datos están relativamente cercanos a la recta de regresión, y la ecuación de regresión sirve para predecir "Y " con poco error alejados de la recta de regresión, y la ecuación de regresión sirve para predecir "Y " con poco error relativamente cercanos a la recta de regresión, y la ecuación de regresión sirve para estimar "X " con poco error.
Los ingresos de los profesores y el número de instituciones psiquiátricas han aumentado en forma proporcional. Al relacionar estas dos variables se está presentando un ejemplo de multicolinealidad heterocedasticidad correlación espurias.
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. F V.
Cada nueva variable independiente hace que las predicciones sean más precisas V F.
En un modelo de regresión cada nueva variable independiente hacen que las predicciones sean más precisas F V.
Si hay una relación débil entre dos variables es factible suponer que un aumento o una disminución en una variable no causa mayor efecto en la otra es factible suponer que una disminución en una variable causa mayor efecto en la otra es factible suponer que un aumento en una variable causa mayor efecto en la otra.
El pronóstico perfecto en economía y negocios no es real V F.
La regresión múltiple se utiliza para la predicción de respuestas a partir de variables explicativas F V.
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 V F.
Un índice es un porcentaje aunque se suele omitir el signo F V.
El coeficiente de correlación: Puede adoptar valor de 0,80 Puede tener un valor de -0,80 Las dos opciones planteadas.
El procedimiento que se realiza en un índice agregado simple consiste en : 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. Sumar los precios de dos periodos y luego determinar el índice con base en los totales.
--El incremento de los precios en los productos depende de la inflación y el desempleo. Es un ejemplo de regresión lineal múltiple Es un ejemplo de regresión lineal simple Es un ejemplo de regresión lineal simple y múltiple.
Para probar la hipótesis nula de que todos los coeficientes de regresión múltiple son cero se emplea: La distribución Z La distribución F La distribución t.
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. F V.
Una regresión múltiple permite evaluar la relación entre una variable dependiente y más de una variable independiente dos variables dependientes y más de una variable independiente una variable dependiente y una variable independiente.
En general es imposible que el comportamiento de Y (variable dependiente) sea explicada en gran medida por solo una variable independiente en gran medida por dos o más variables independientes en gran medida por solo una variable dependiente.
Si dos o más series tienen el mismo periodo base no se pueden comparar de manera directa F V.
..Si hay una relación débil entre dos variables es factible suponer que un aumento o una disminución en una variable no causa mayor efecto en la otra es factible suponer que una disminución en una variable causa mayor efecto en la otra es factible suponer que un aumento en una variable causa mayor efecto en la otra.
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 F V.
Los valores de los coeficientes en la ecuación lineal múltiple se determinan mediante el método de mínimos cuadrados V F.
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