Una de las características del coeficiente de correlación es que: un valor cercano a -1 indica una asociaciòn directa o positiva entre las variables un valor cercano a 0 indica que hay poca asociaciòn entre las variables. varia de 0 a -1.
En la ecuaciòn Y=a+BX a y B son estadísticos muestrales se calculan a partir de una muestra en particular a y B son parámetros poblacionales.
un valor cercano a ........ indica una asociaciòn................o directa entre dos variables. 1, positiva 0, nula -1, negativa.
En una correlación........, se concluye que, cuando hay dos variables con una ......... correlación es que hay una relación o asociación entre ambas variables, no que un cambio en una ocasiona un .......... en la otra. Negativa, fuerte, cambio Espuria, fuerte, cambio Positiva, fuerte, cambio.
El coeficiente de determinación múltiple es facil de interpretar puede variar de -1 a 1 puede adoptar valores negativos.
¿Cuál de las siguientes características corresponde a la distribución F? La distribución no puede ser positiva es una distribución continua es sesgada de manera negativa.
una de las suposiciones para la regresión múltiple es que los residuos son independientes, esto significa que: (Y-Y) no està relacionada, ya sea que Y sea grande o pequeña existe una relación directa entre la variable dependiente y el conjunto de variables independientes las observaciones sucesivas de la variable dependiente no están correlacionadas.
la homocedasticidad existe cuando: las variables independientes están correlacionadas la variación respecto de la ecuación de regresión es igual para todos los valores de las variables independientes las variables dependientes están correlacionadas.
en el siguiente diagrama de dispersión: la fuerza de la correlación es r=0.06 es decir es débil la fuerza de la correlación es r=0 es decir es nula la fuerza de la correlaciòn es r=0.95 es decir es fuerte.
el análisis de regresión múltiple sirve como: técnica descriptiva técnica de inferencia técnica de inferencia y técnica descriptiva.
un indice o numero índice: mide el cambio entre varios artìculos, productos o servicios entre dos periodos mide el cambio en un artìculo, un producto o servicio en particular entre cuatro periodos mide el cambio en un artìculo, un producto o servicio en particular entre dos periodos.
en un diagrama de dispersión las variables se representan de la siguiente forma: la variable dependiente se representa en el eje Y y es la variable empleada como estimador y la variable independiente se representa a escala en el eje X y es la variable estimada la variable dependiente se representa en el eje X y es la variable por estimar y la variable independiente se representa a escala en el eje Y y es la variable empleada como estimador la variable dependiente se representa en el eje Y y es la variable por estimar y la variable independiente se representa a escala en el eje X y es la variable empleada como estimador.
en el ìndice de valores se utiliza: la media geométrica del indice de Laspeyres y el indice de Paasche los precios y las cantidades del periodo base y del periodo actual las cantidades del periodo base tanto en el periodo base como en el dado.
en la recta de regresiòn Y=a+bX la constante a es: el valor que muestra la cantidad de cambio de Y ante un cambio de una unidad en X El valor de Y cuando X=0 Aquel valor positivo que indica una relaciòn directa entre las variables.
para probar la hipòtesis nula de que todos los coeficientes de regresiòn mùltiple son cero se emplea: la distribución Z La distribución t de student la distribución F.
que se concluye 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 se puede concluir que al utilizar la ecuaciòn de regresiòn disminuye la capacidad de predecir o pronosticar la variable dependiente basandose en la variable independiente se puede concluir que al utilizar la ecuación de regresión disminuye la capacidad de predecir o pronosticar la variable independiente basándose en la variable dependiente.
los indices ponderados son: indice de Laspeyres e indice agregado simple indice de Paasche e indice de Laspeyres indice ideal de Fisher e indice agregado simple.
una de las razones para calcular un indice es: facilita la comparación de series desiguales se refiere a un periodo base la base de la mayoria de los indices es 100.
una de las suposiciones de la regresión lineal, es que para cada valor de ......., existen valores...... correspondientes. estos valores....... siguen la distribución normal y las............ de estas distribuciones se encuentran en la recta de regresión. X, Y, medias X, Y, moda a, b, medias.
en la correlaciòn y regresiòn........................................ se emplean variables...................... adicionales que ayudan a explicar o .............. mejor a la variable.......................... lineal simple, independientes, explicar, dependiente lineal multiple, independientes, predecir, dependiente lineal multiple, independientes, explicar, dependiente.
un indice de precios simple se elabora en base a el precio en............... seleccionado y se divide entre el precio del año ............ El precio en el periodo base se designa............. y un precio que no sea el periodo base se designa.............. un año, base, Pt, P1 dos años, base, Pt Po un año, base Po, Pt.
en un modelo de regresión múltiple si la hipótesis nula es................... todos los coeficientes de regresión son ............ y, por lógica, no son útiles para estimar la variable .................... De ser asì, habría que buscar algunas otras variables..................... o tomar una aproximación distinta. falsa, cero, dependiente, independientes verdadera, cero, dependiente, independientes verdadera, uno, dependiente, independientes.
si hay una relacion ............. entre dos variables, es factible suponer que un ................... o una disminucion en una variable causa un .............. en la otra. positiva, aumento, cambio fuerte, aumento, cambio debil, aumento, cambio.
para cada valor de........... existen valores........... correspondientes. estos valores Y siguen la distribución normal y las .............. de estas distribuciones normales se encuentran en la recta de regresión. X, Y, medias Y, X, desviación estándar X,Y, correlación.
la distribución F es asintònica, conforme .................... los valores de ........., la curva F se aproximara al eje ................. pero nunca lo tocarà. disminuyen, X, horizontal aumentan, X, horizontal aumentan, Y, horizontal.
el principio de los mínimos cuadrados determina una ecuación de regresión al ................ la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los valores............ de Y y los valores pronosticados de ............. minimizar, reales, X maximizar, reales, Y Minimizar, reales, Y.
La multicolinealidad no afecta la capacidad de una ecuación de regresión.......... para predecir la variable........................ No obstante, cuando se tenga interés en evaluar la relación entre cada variable.................... y la variable dependiente, la multicolinealidad puede presentar resultados inesperados. multiple, dependiente, independiente simple, dependiente, independiente multiple, independiente, dependiente.
principio de los mínimos cuadrados permite una comparación más significativa con el tiempo, es decir requiere datos sobre cantidades solo del periodo base. expresa la relación lineal entre dos variable determina una ecuación de regresión al minimizar la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los valores reales de Y y los valores pronosticados de Y.
Variable ficticia utiliza cantidades del periodo actual, refleja los hábitos actuales de compra variable en la que solo existen dos resultados posible. Para el análisis, uno de los resultados se codifica con 1 y el otro con un 0 Variable en la que existe una infinidad de posible resultados.
Variable independiente Proporciona la base para la estimación (pronostico) es la variable predecida reporta el rango de valores de Y para un valor particular de X.
variable dependiente es: variable que se predice o estima, se muestra en el eje Y variable que se predice o estima, se muestra en el eje X variable que se predice o estima, se muestra en el eje F.
Variable independiente es: variable que proporciona la base para la estimación. es la variable de pronostico. se muestra en el eje X. variable que proporciona la base para la estimación. es la variable de pronostico. se muestra en el eje Y.
caracteristicas de la distribucion F: No puede ser negativa, es una distribucion continua, es asintónica. puede ser positiva ninguna de las anteriores.
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