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¿Cuál de las siguientes es una de las condiciones que debe verificarse para aplicar un test de bondad de ajuste?. Todas las casillas observadas tienen que tener al menos 5 observaciones. (Por hipótesis del test respectivo). Prueba estadística que determina si existe una diferencia significativa entre la distribución de frecuencias observadas y una distribución teórica de probabilidad que supuestamente describiría la distribución observada.

Cuál es el concepto de prueba de bondad de ajuste?. Prueba estadística que determina si existe una diferencia significativa entre la distribución de frecuencias observadas y una distribución teórica de probabilidad que supuestamente describiría la distribución observada. en los valores más altos.

En una prueba de bondad de ajuste En qué valores de la distribución del estadístico de prueba se ubica la zona de rechazo de Ho?. en los valores más altos. Cuando los números de los grados de libertad son muy pequeños, la distribución CHI CUADRADO muestra un fuerte sesgo hacia la DERECHA.

Qué sucede cuando los números de los grados libertad son muy pequeños?. Cuando los números de los grados de libertad son muy pequeños, la distribución CHI CUADRADO muestra un fuerte sesgo hacia la DERECHA. La prueba de chi cuadrado para la diferencia entre dos proporciones.

Qué pruebas se puede utilizar para probar si la proporción poblacional π1 es igual a la población poblacional π2?. La prueba de chi cuadrado para la diferencia entre dos proporciones. Test de bondad de ajuste.

Qué test estadístico persigue el siguiente propósito “determinar si los datos disponibles de una muestra aleatoria de tamaño n corresponden a cierta distribución teórica”. Test de bondad de ajuste. Valores no negativos.

Qué valores puedo asumir el estadístico de prueba de un test de bondad de ajuste?. Valores no negativos. Chi Cuadrado.

Cuál es el estadístico que se utiliza para evitar “intuiciones” respecto de las frecuencias observadas y esperadas?. Chi Cuadrado. las que esperamos ver en una tabla de contingencia o de distribución de frecuencia, si la hipótesis nula es verdadera.

Cuál es la definición de frecuencias esperadas?. Las que esperamos ver en una tabla de contingencia o de distribución de frecuencia, si la hipótesis nula es verdadera. Los valores b0 (intersección de la muestra con el eje y) ; b1 (producto de la muestra).

El método de mínimos cuadrados a Qué valores determina para reducir al mínimo la suma de las diferencias al cuadrado de la línea de predicción?. Los valores b0 (intersección de la muestra con el eje y) ; b1 (producto de la muestra). Podemos razonar y concluir que aceptamos la hipótesis nula.

Si los conjuntos de frecuencias observadas y esperadas son casi iguales. Qué podemos incluir? H0 : pN = ps = pc = pw (hipótesis nula) H1 : pN, ps, pc y pw no son iguales (hipótesis alternativa). Podemos razonar y concluir que aceptamos la hipótesis nula. Número de grados de libertad = (número de renglones - 1) (número de columna - 1).

Cuál es la ecuación para calcular los grados de libertad tabla de contingencia?. Número de grados de libertad = (número de renglones - 1) (número de columna - 1). La curva rápidamente se torna más simétrica hasta que el número alcanza valores altos.

¿Cuántos grados de libertad tiene el estadístico del test de bondad de ajuste? (donde n = cantidad de casos de muestra; k = cantidad de valores de la variable considerados; r = cantidad de filas; c = cantidad de columnas). k-1. La curva rápidamente se torna más simétrica hasta que el número alcanza valores altos.

Qué sucede cuando crece el número de grados de libertad?. La curva rápidamente se torna más simétrica hasta que el número alcanza valores altos. es igual a la diferencia al cuadrado entre las frecuencias observadas y esperadas, divididas entre frecuencia esperada en cada celda de la tabla, sumada en todas las celdas de la tabla.

A que igual estadístico de prueba de chi cuadrado?. es igual a la diferencia al cuadrado entre las frecuencias observadas y esperadas, divididas entre frecuencia esperada en cada celda de la tabla, sumada en todas las celdas de la tabla. Una tabla de contingencia está constituida por reglones y columnas.

Cómo está constituido una tabla de contingencia?. Una tabla de contingencia está constituida por reglones y columnas. Son iguales a (número de reglones - x 1) multiplicado por (número de columnas - 1).

Cómo son los grados de libertad en la tabla de contingencia?. Son iguales a (número de reglones - x 1) multiplicado por (número de columnas - 1). test de independencia.

Consiste en comprobar si dos características cualitativas están relacionadas entre Sí a qué tipo de pruebas se refiere?. test de independencia. ͞p.

Cuál es el estadístico que representa la proporción general estimada de los elementos de interés para los dos grupos combinados? (cálculo de la proporción general estimada para dos grupos combinados). ͞p. una tabla, de contingencia, de dos factores.

Cuando se busca comparar los conteos de respuestas categóricas entre dos grupos independientes, que se puede construir? seleccione las tres respuestas correctas: una tabla. de contingencia. de dos factores. de frecuencias.

El estadístico de prueba chi cuadrado para diferencia entre dos proporciones que tipo de solución tiene aproximadamente?. Distribución chi cuadrado. Los elementos de interés en las dos poblaciones será la misma.

En el caso de calcular la frecuencia esperada en cualquier celda, si la hipótesis nula es verdadera Cómo será la proporción de elementos de interés en las dos poblaciones?. Los elementos de interés en las dos poblaciones será la misma. Chi cuadrado.

En la prueba de chi cuadrada para la diferencia entre dos proporciones, es el procedimiento de prueba de hipótesis utiliza un estadístico de prueba que se aproxima por medio de que distribución?. Chi cuadrado. En una prueba de independencia existen DOS factores de interés.

En una prueba de independencia cuántos factores de interés existen?. En una prueba de independencia existen DOS factores de interés. En los valores más altos.

En una prueba de Independencia. Qué valores de la distribución del estadístico de prueba indican que la evidencia muestral da cuenta de cierta asociación de las variables?. En los valores más altos. Existe una distribución “chi cuadrado” diferente para cada número de grados de libertad.

Existe alguna relación entre la distribución (chi cuadrado) y los grados de libertad?. Existe una distribución “chi cuadrado” diferente para cada número de grados de libertad. Tabla de contingencia de 2 x 2.

La tabla de contingencia constituida por dos renglones y dos columnas como se denomina?. Tabla de contingencia de 2 x 2. Elementos de interés.

La tabla de contingencia de dos factores presenta la frecuencia con la que ocurren .Qué tipo de elementos? seleccione 2 respuestas correctas: Elementos de interés. Elementos que no son de interés. DOS factores de interés.

La tabla de contingencia para un estudio de satisfacción de una empresa obtiene los siguientes resultados… ¿Cuáles son los totales de los renglones y columnas?. 489. 480.

Para probar la hipótesis nula de que no existe diferencia entre las dos proporciones poblacionales contra la hipótesis alternativa de que las dos proporciones poblacionales son diferentes, que estadístico de prueba usted debe utilizar?. Chi cuadrado. Permite analizar la asociación entre 2 variables cualitativas.

Una tabla de contingencia. Seleccione las cuatro respuestas correctas: Permite analizar la asociación entre 2 variables cualitativas. Entre variables categóricas se asocia a un estadístico chi cuadrado. Es una organización de datos de doble entrada. En sus bordes contienen las frecuencias marginales. Permite analizar la relación lineal entre 3 o más variables cuantitativas.

Cuál es la fórmula para calcular la frecuencia esperada?. La frecuencia esperada de una celda es el producto su TOTAL de reglón por el TOTAL de columna dividido entre el tamaño TOTAL de la MUESTRA. Si más de dos porciones de poblaciones pueden considerarse iguales.

Las pruebas de chi-cuadrado. Qué nos permiten verificar?. Si más de dos porciones de poblaciones pueden considerarse iguales. Al hacer un mayor número de contrastes aumenta el error de tipo 1.

Cuál de los siguientes aspectos es crítico si se realizan comparaciones de dos en dos para sacar conclusiones referidas a la diferencia de más de dos medias entre sí?. Al hacer un mayor número de contrastes aumenta el error de tipo 1. HA: no todas las medias poblacionales son iguales.

Cuáles las siguientes son hipótesis alternativas válidas de una prueba Anova seleccione las tres respuestas correctas. no todas las medias poblacionales son iguales. al menos una de las medias poblacionales es diferente. una o más de las medias poblacionales es diferente. Todas las medias poblacionales son diferentes entre sí / Todas las mediaspoblacionales son iguales.

Cuáles son los supuestos básicos del modelo ANOVA? Seleccione las 4 correctas: Los errores están normalmente distribuidos con media 0. Los errores son independientes. Los errores tienen varianza constante. Los datos fueron obtenidos de manera aleatoria. Variable de respuesta: resultado en la prueba.

En un estudio educativo se compraron tres métodos de enseñar matemáticas avanzadas; para evaluar los resultados se administró una prueba de 30 preguntas a los 36 alumnos participantes en el estudio de a 12 por grupo. ¿Cuál es la variable respuesta y la explicativa en este estudio?. Variable de respuesta: resultado en la prueba; Variable explicativa: método de enseñanza. Cuanto más alto sea F, mayor la evidencia de que difieren entre sí las medidas de las poblaciones.

Indicar Cuáles las siguientes afirmaciones son correctas en el caso de una anova seleccione las cuatro respuestas correctas. Cuanto más alto sea F, mayor la evidencia de que difieren entre sí las medidas de las poblaciones. Un valor de F suficientemente elevado indica que la variabilidad se debe principalmente al grupo al que fueron asignadas las observaciones. Se rechaza la Ho si el valor de F es suficientemente elevado. Lo que significa que las medias de la variable dependiente difieren o varían mucho entre los grupos de la variable independiente. las medias de 3 o más poblaciones.

La ANOVA sirve para comparar: las medias de 3 o más poblaciones. Aleatoriedad.

Para utilizar la prueba F del análisis de varianza. Qué supuestos se deben cumplir acerca la población? Seleccione las cuatro respuestas correctas. Aleatoriedad. Independencia. normalidad. homogeneidad de la varianza. confianza.

Por qué se opta por aplicar la prueba ANOVA y no comparaciones de dos en dos de las respectivas medias poblacionales?. Para evitar el mayor esfuerzo computacional y realizar un único conjunto de cálculos. la variación entre grupos está representada por la suma de cuadrados ENTRE grupos.

Cómo está representada la variación entre grupos en el análisis de varianza de un factor?. la variación entre grupos está representada por la suma de cuadrados ENTRE grupos. la variación total está representada por la suma de cuadrados totales.

Cómo está representada la variación total en el análisis de varianza de un factor?. la variación total está representada por la suma de cuadrados totales. las medias de respuestas correctas para los tres métodos son iguales.

En la ANOVA pueden distinguirse. Seleccione 4 respuestas correctas. La variación dentro. La variación total. La variación entre. La media global. la variación exógena.

3 Cuántos grados libertad corresponde a cada varianza?. Dentro: n-k. Ho: las medias de respuestas correctas para los tres métodos son iguales.

En un experimento de compararon tres métodos para capacitar a empleados nuevos de una empresa de servicios; para evaluar los resultados de cada uno se administró una prueba 50 ítems relacionados con la tarea a desarrollar, a cada uno de los 24 integrantes repartidos en grupos de 8 personas cada uno. ¿Qué hipótesis es relevante contrastar?. Ho: las medias de respuestas correctas para los tres métodos son iguales. Cantidad promedio de respuestas correctas.

En un experimento de compararon tres métodos para capacitar a empleados nuevos de una empresa de servicios; para evaluar los resultados de cada uno se administró una prueba 50 ítems relacionados con la tarea a desarrollar, a cada uno de los 24 integrantes repartidos en grupos de 8 personas cada uno.Cuál de las siguientes puede ser una variable de respuesta en este estudio?. Cantidad promedio de respuestas correctas. ANOVA.

Qué tipo de prueba recomienda realizar?. ANOVA. Es igual a la varianza de la muestra 1 (la varianza muestral más grande) dividida la varianza de la muestra 2.

Cuál es el estadístico de prueba F para probar la razón de dos varianzas?. Es igual a la varianza de la muestra 1 (la varianza muestral más grande) dividida la varianza de la muestra 2 (la varianza muestral más pequeña). La variación dentro de los grupos está representada por la suma de cuadrados dentro de los grupos.

Cómo está representada la variación dentro de los grupos en el análisis de varianza de un factor?. La variación dentro de los grupos está representada por la suma de cuadrados dentro de los grupos. La ecuación de estimación simple la podemos visualizar como una LINEA en una gráfica.

Cómo podemos visualizar la ecuación de estimación simple?. La ecuación de estimación simple la podemos visualizar como una LINEA en una gráfica. Aumentar el tamaño de la muestra.

¿Cuál de las siguientes actividades permite mejorar la precisión de la estimación de una regresión lineal?. Aumentar el tamaño de la muestra. La regresión simple relación una variable dependiente con una sola variable independiente.

Cuál es el concepto de una regresión simple?. La regresión simple relación una variable dependiente con una sola variable independiente. La regresión múltiple relaciona una variable dependiente con varias variables independientes.

Cuál es el concepto de una regresión múltiple?. La regresión múltiple relaciona una variable dependiente con varias variables independientes. el análisis de regresión tiene como objetivo estimar la relación que vincula a una variable dependiente con una o varias variables independientes.

Cuál es el objetivo del análisis de regresión?. el análisis de regresión tiene como objetivo estimar la relación que vincula a una variable dependiente con una o varias variables independientes. relación lineal positiva.

Cuáles son los tipos de relaciones encontradas en los diagramas de dispersión? selección en las 4 respuestas correctas: relación lineal positiva / negativa. relación curvilínea positiva / negativa. relación curvilínea forma de u. sin relación entre X Y. relación logarítmica positiva / negativa.

En el análisis de regresión cómo debe ser la relación entre las variables?. En el análisis de regresión debe existir una relación de causalidad entre las variables. Variable Dependiente.

En el análisis de regresión cómo se llama la variable que se desea pronosticar?. Variable Dependiente. variable dependiente y variable independiente.

En el análisis de regresión cómo se llaman las variables que se utilizan? Seleccione las 2 (dos) respuestas correctas. variable dependiente. variable independiente. test de hipótesis.

Es el análisis de la relación o dependencia entre variables sirve para explicar y predecir la variable independiente Y a partir de valores Y observan independiente X: test de hipótesis. Regresión lineal simple.

Es el análisis de la relación o dependencia entre variables, sirve para explicar y predecir la variable dependiente. (Y) a partir de valores observados en la independiente (x). Regresión lineal simple. Describe la relación entre las dos variables X, Y.

En la regresión simple ¿Qué relación describe la ecuación de estimación ŷ = a + bX?. Describe la relación entre las dos variables X, Y. PENDIENTE estimada en una regresión lineal.

Incrementos que se produce en la variable Y cuando la variable X aumenta una unidad?. PENDIENTE estimada en una regresión lineal. Regresión lineal simple con la superficie como variable independiente y el precio de la vivienda como variable dependiente.

Se necesita estimar el precio de una vivienda en función de su superficie. Qué tipo de análisis recomendaría?. Regresión lineal simple con la superficie como variable independiente y el precio de la vivienda como variable dependiente. No puede determinarse en base a la información disponible.

Se realizó un estudio para una empresa, y se determinó una estimación de su función de costos, en el tramo de producción (5.000; 30.000) unidades, Costo de producción -15,65 + 1,29 Cantidad producida ¿Cuál es el costo de producción estimado si se producen 31.500 unidades?. No puede determinarse en base a la información disponible. Debemos usar el criterio de mínimos cuadrados.

Qué criterio debemos usar para realizar el ajuste de un plano de regresión?. Debemos usar el criterio de mínimos cuadrados. Es la desviación estándar alrededor de la línea de predicción.

¿Qué es el error estándar de la estimación?. Es la desviación estándar alrededor de la línea de predicción. De razón o intérvalo.

Qué tipo de variables admite una regresión lineal como variable dependiente?. De razón o intérvalo. De razón, intervalo o cualitativa (debidamente transformada).

Qué tipo de variables admite una regresión lineal como variable explicativa?. De razón, intervalo o cualitativa (debidamente transformada). valor estimado de Y para la observación i.

Cómo está conformada la ecuación de regresión Simple (la línea de predicción) seleccione las cuatro respuestas correctas: valor estimado de Y para la observación i. valor X para observación i. intersección de la muestra con el eje Y. pendiente de la muestra. valor de la frecuencia esperada.

cuando se utiliza el método de mínimos cuadrados para determinar los coeficientes de regresión de un conjunto de datos Cuáles son las 3 medidas de variación necesarias para calcular? seleccione las tres respuestas correctas. Suma de cuadrados total (SCT). suma de cuadrados de regresión (SCR). suma de cuadrados de error (SCE). Los valores de b0 (intersección de la muestra con el eje Y) b1 (pendiente de la muestra).

El método de mínimos cuadrados Qué valores determina para reducir al mínimo la suma de las diferencias al cuadrado alrededor de la línea de predicción?. Los valores de b0 (intersección de la muestra con el eje Y) b1 (pendiente de la muestra). pasa necesariamente por el punto cuyos componentes son las medias de ambas variables.

La recta de regresión: pasa necesariamente por el punto cuyos componentes son las medias de ambas variables. Las estimaciones que producen tienen propiedades estadísticas deseables.

En la estimación mediante la línea de regresión ¿Cuál es la ecuación para una recta? Selección 4 respuestas correctas. Y (variable dependiente). a (intersección en Y). b (dependiente de la línea). X (variable independiente). Se (error estándar de la estimación).

Porque se utiliza el método de mínimos cuadrados para estimar los parámetros de la regresión?: Las estimaciones que producen tienen propiedades estadísticas deseables. Es igual a la SUMA de cuadrados de REGRESIÓN dividido la SUMA de cuadrados TOTAL.

¿Cuál es el coeficiente de determinación?. Es igual a la SUMA de cuadrados de REGRESIÓN dividido la SUMA de cuadrados TOTAL. no depende de la unidad de medida de las variables.

el coeficiente de determinación: no depende de la unidad de medida de las variables. MIDE el porcentaje de varianza explicada por la recta de regresión.

El coeficiente de determinación: MIDE el porcentaje de varianza explicada por la recta de regresión. Constantes.

Nos indica el porcentaje del ajuste que se ha conseguido con el modelo lineal ¿A qué concepto corresponde esta definición?. R2. Constantes.

Cómo son los parámetros del modelo poblacional de regresión lineal (pendiente y ordenada al origen). Constantes. linealidad: relación lineal entre las variables.

Cuales son los supuestos básicos que deben controlarse al utilizar un análisis de “regresión lineal simple”. linealidad: relación lineal entre las variables. Independencia de los errores: los errores son independientes de Y. homocedasticidad: Igual varianza de Y para cada valor X. Normalidad: distribución normal de los valores Y para cada valor de X. Esperanza: el valor esperado de Y es cero.

Los supuestos de la regresión son importante para la validez de cualquier conclusión Cuáles son esos seleccione las 4 respuestas correctas: linealidad. independencia de los errores. normalidad del error. igualdad de la varianza. Contingencia.

Qué evalúa el análisis residual?. En forma visual los supuestos de la regresión y ayuda a determinar si el modelo de regresión seleccionado es el adecuado. Regresión múltiple y análisis de correlación.

Cómo se conoce el proceso por el cual podemos servirnos de más de una variable independiente para estimar la variable dependiente?. Regresión múltiple y análisis de correlación. La principal ventaja es que nos permite utilizar una parte mayor de la información de que disponemos para estimar la variable DEPENDIENTE.

Cuál es la principal ventaja de la regresión múltiple?. La principal ventaja es que nos permite utilizar una parte mayor de la información de que disponemos para estimar la variable DEPENDIENTE. Definir la ecuación de regresión múltiple, examinar el error estándar de estimación para la regresión múltiple, y aplicar el análisis de correlación múltiple para averiguar con qué eficacia describe la ecuación de regresión de datos observados.

Cuáles son los pasos para determinar la regresión múltiple?. Definir la ecuación de regresión múltiple, examinar el error estándar de estimación para la regresión múltiple, y aplicar el análisis de correlación múltiple para averiguar con qué eficacia describe la ecuación de regresión de datos observados. Son aquellos que emplean dos o más variables independientes para pronosticar el valor de una variable dependiente.

Qué son los modelos de regresión múltiple?: Son aquellos que emplean dos o más variables independientes para pronosticar el valor de una variable dependiente. No significa que esté determinada la causalidad entre ellas.

Aunque el coeficiente correlación lineal indica que la relación entre ambas variables es fuerte seleccione las 4 correctas: No significa que esté determinada la causalidad entre ellas. Generalmente requiere un modelo teórico que vincule su interrelación. No establece cuál de las variables es condicionada por la otra. Es importante contar con un test que indique cuan significativa es la relación detectada. El VALOR no nos da idea del sentido de la relación lineal.

Cómo es la asociación lineal entre x, y cuando el coeficiente de correlación Exactamente igual a 1 o a - 1?. cuando el coeficiente de correlación es exactamente igual a 1 o a -1, existe asociación LINEAL perfecta entre X Y. Calculando el coeficiente de correlación.

¿Cómo se puede cuantificar el grado de asociación entre dos variables?. Calculando el coeficiente de correlación. Cantidad que mide el grado de variación conjunta de dos variables.

¿Cuál es el concepto de covarianza?. Cantidad que mide el grado de variación conjunta de dos variables. Una medida de bondad de ajuste.

El R2 es: Una medida de bondad de ajuste. Evaluar el grado de asociación entre DOS variables.

Explique cuál es el objetivo del análisis de correlación?. Evaluar el grado de asociación entre DOS variables. para determinar si existe una relación lineal estadísticamente significativa entre X y / Y.

Para que podemos utilizar el coeficiente de correlación?. para determinar si existe una relación lineal estadísticamente significativa entre X y / Y. Indica un FUERTE grado de asociación LINEAL entre variables.

¿Qué indica el coeficiente de correlación cuando tiende a 1 en valor absoluto?. Indica un FUERTE grado de asociación LINEAL entre variables. indica un fuerte grado de asociación exponencial entre variables.

Qué indica el coeficiente de correlación cuando tiende a cero (0) en valor absoluto?. indica un fuerte grado de asociación exponencial entre variables. la fuerza relativa de una relación lineal entre dos variables numéricas.

Qué mide el coeficiente de correlación?. la fuerza relativa de una relación lineal entre dos variables numéricas. "carece de unidad de medida" (por ser un coeficiente) y "tiende a cero cuando no existe relación lineal entre ambas variables.

El coeficiente de correlación de Pearson seleccione las dos respuestas correctas: "carece de unidad de medida" (por ser un coeficiente) y "tiende a cero cuando no existe relación lineal entre ambas variables. es el cuadrado del coeficiente de correlación.

El coeficiente de determinación: es el cuadrado del coeficiente de correlación. Cuando diagrama de dispersión exhibe pero esta no es lineal el coeficiente de correlación de Pearson tiende a 0.

Indicar que afirmaciones son correctas acerca del valor del coeficiente de correlación y su respecto diagrama de dispersión seleccione las cuatro respuestas correctas: Cuando diagrama de dispersión exhibe pero esta no es lineal el coeficiente de correlación de Pearson tiende a 0. Cuando el diagrama de dispersión exhibe la relación lineal con pendiente positiva el coeficiente de correlación de Pearson tiende a 1. Cuando el diagrama de dispersión exhibe la relación lineal con pendiente negativa el coeficiente de correlación de Pearson tiende a - 1. Cuando el diagrama dispersión no exhibe ningún tipo de relación el coeficiente de correlación de Pearson tiende a cero. cuando el diagrama de dispersión exhibe una forma lineal PARALELA, el eje de las abscisas el coeficiente de correlación de Pearson tiende a 1.

El siguiente gráfico corresponde a un diagrama de dispersión entre las variables X e Y que supuesto del modelo de regresión lineal no cumplen estos datos?. Linealidad. La posible relación no lineal de las variables.

(S/N Sobre misma tabla varias preguntas) Se dispone de la información sobre las siguientes series: ¿Qué debería tener en cuenta antes de aplicar un modelo de regresión lineal?. La posible relación no lineal de las variables. Es negativa casi perfecta.

(S/N Sobre misma tabla varias preguntas) Se dispone de la información sobre las siguientes series. Qué puede decirse de la correlación entre las variables. Es negativa casi perfecta. la posible relación no lineal de las variables.

(S/N Sobre misma tabla varias preguntas) Se dispone de la información sobre las siguientes series. la posible relación no lineal de las variables. Qué debería tener en cuenta antes de aplicar un modelo de regresión lineal?.

(S/N Sobre misma tabla varias preguntas) Se dispone de la información sobre las siguientes series. Qué debería tener en cuenta antes de aplicar un modelo de regresión lineal?. La posible relación no lineal de las variables. El nivel de atención y el sexo del niño son independientes.

(S/N sobre misma tabla distintas preguntas) Se dispone de la siguiente información de un estudio de atención del niño. Cuál sería la hipótesis nula en una prueba de independencia?. El nivel de atención y el sexo del niño son independientes. Las variables entre si tienen una correlación fuerte.

(S/N misma tabla distintas preguntas) Los siguientes datos corresponden a un estudio sobre recordación de marca (variable Y) y la cantidad de veces que un dividuo está expuesto acciones publicidades de esa marca (variable X). ¿Cómo podría describir la relación entre las variables en base a la información suministrada por el coeficiente de correlación? Seleccione 4 respuestas correctas. Las variables entre si tienen una correlación fuerte. La correlación es positiva. Cuando la variable X se ubica por debajo de su media, mayoritariamente la variable Y también se ubica por debajo de su media. Cuando la variable X se ubica por encima de su media, mayoritariamente la variable Y también se ubica por encima de su media. Se rechaza la Ho, ya que la evidencia indica que realizar deportes y menos episodios de enfermedad están asociados.

Para estudiar la dependencia entre la práctica de algún deporte y la salud, se seleccionó una muestra aleatoria simple de 100 personas, con los siguientes resultados: Se rechaza la Ho, ya que la evidencia indica que realizar deportes y menos episodios de enfermedad están asociados. Cuando la variable X se ubica por encima de su media, mayoritariamente la variable Y también se ubica por encima de su media.

La asignación de temas de un determinado examen se realiza de manera aleatoria. La siguiente tabla muestra la cantidad de exámenes tomados de cada uno de los 4 temas en la última fecha de examen. Contrastar la hipótesis de que los temas son seleccionados al azar a un nivel de significación del 5%.¿Qué decisión estadística se toma?. Cuando la variable X se ubica por encima de su media, mayoritariamente la variable Y también se ubica por encima de su media. No se rechaza la hipótesis, de que todos los valores son igualmente probables.

La asignación de temas de un determinado examen se realiza de manera aleatoria. La siguiente tabla muestra la cantidad de exámenes tomados de cada uno de los 4 temas en la última fecha de examen. Contrastar la hipótesis de que los temas son seleccionados al azar a un nivel de significación del 5%. ¿Cómo se establece la regla de decisión?. Se RECHAZA la ho si el valor del estadístico muestral es MAYOR que 7.82. No se rechaza la hipótesis, de que todos los valores son igualmente probables.

En un sector industrial se registraron la cantidad de horas de trabajo contratadas de una actividad eventual, según el costo de la mano de obra por hora. Si se estima una regresión lineal, utilizando el salario como variable independiente. Cuál es el valor esperado de la demanda de horas y salarios ubica en $ 50?. No puede determinarse con la información disponible. homocedasticidad.

En un sector industrial se registraron la cantidad de horas de trabajo contratadas de una actividad eventual, según el costo de la mano de obra por hora. Si se estima una regresión lineal, utilizando el salario como variable independiente.¿Cuál es el valor de la pendiente?. homocedasticidad. Se rechaza la Ho, por lo tanto, los métodos difieren entre sí en cuanto al rendimiento medio.

Se realiza un estudio de rendimiento de un cultivo según 3 procedimientos de cultivo: Se asignan al azar 24 plantas entre los tres procedimientos, se comparan los respectivos rendimiento si se obtiene una tabla ANOVA, pero la versión que le llega usted paralizar está incompleta.Qué decisión estadística corresponde tomar, en base a la evidencia disponible (α = 0,01)?. Se rechaza la Ho, por lo tanto, los métodos difieren entre sí en cuanto al rendimiento medio. homocedasticidad.

Se quiere evaluar la eficacia de diferentes métodos de enseñanza, comparando con un método actual tradicional. Para ello se selecciona al azar 25 alumnos y se distribuyen aleatoriamente en 5 grupos. Al primero de ellos recibe sus clases con el método actual, los siguientes grupos reciben sus clases a partir de métodos distintos más innovadores. Las siguientes corresponden a puntuaciones corresponden a puntuaciones de test de contenidos aplicados en todos los grupos.¿Puede asegurarse que los resultados no cambian con diferentes métodos de enseñanza?. Indicar el valor crítico del estadístico de prueba. 11,24. Debemos usar el criterio de mínimos cuadrados.

Se dispone de la siguiente información, a partir de un estudio de casos. Se debe estimar una regresión, utilizando como variable independiente los años de escolaridad.¿Cuál es el valor de la ordenada al origen?. Debemos usar el criterio de mínimos cuadrados. No se rechaza la Ho, es decir, no puede considerarse que la capacidad pulmonar de los tres grupos difieren entre sí.

Se realizó un estudio médico comparando tres poblaciones diferentes y sus respectivas capacidades pulmonares y se obtuvo el siguiente resultado de una ANOVA. Qué decisión estadística corresponde tomar con un nivel de significancia del 0.001?. No se rechaza la Ho, es decir, no puede considerarse que la capacidad pulmonar de los tres grupos difieren entre sí. Rechazar la Ho, es decir reconocer que hay diferencia entre los métodos de entrenamiento.

Los miembros del grupo de running se organizan en tres grupos para probar tres esquemas diferentes de entrenamiento. La asignación a los diferentes esquemas al azar. El primer grupo entrena con recorridos externos a ritmo pausado, el segundo esquema consiste en series cortas muy intensas y el tercer esquema incorpora actividades con aparatos en gimnasio. Tras un tiempo entrenar con estos diferentes temas se realiza una prueba de igual recorrido y se registran los tiempos logrados por cada miembro del grupo. A una significación del 5% puede considerarse que alguno de los métodos resulta superior a los demás Qué decisión corresponde tomar en base a la prueba ANOVA?. Rechazar la Ho, es decir reconocer que hay diferencia entre los métodos de entrenamiento. Correlación negativa perfecta.

Señale las descripciones correspondientes a los valores faltantes del siguiente esquema relativo al coeficiente de correlación lineal: (selección 3 respuestas correctas). Correlación negativa perfecta (valor -1). Ninguna correlación (valor 0). Correlación positiva perfecta (valor 1). el nivel de atención y el sexo del niño son independientes.

Se dispone de la siguiente información de un estudio de atención en niños. Cuál sería la hipótesis nula en una prueba de independencia?. el nivel de atención y el sexo del niño son independientes. 0,1079 y no rechazar la hipótesis nula.

El test de bondad de ajuste se diferencia de acuerdo a la distribución que se supone que tiene la variable analizada. Falso. Verdadero.

La regresión lineal simple es la que utiliza 7 variables numéricas independientes para pronosticar una variable numérica dependiente. Falso. Verdadero.

el coeficiente de correlación de Pearson Sólo toma valores comprendidos entre cero y uno. Falso. Verdadero.

El test de Independencia considera si dos variables categóricas están relacionadas o no. Verdadero. Falso.

Si la hipótesis nula es verdadera y no hay diferencia entre las c medias grupales los tres cuadrados medios (o varianzas) CME (cuadrado medio entre), CMO (cuadrado medio dentro) y CMT (cuadrado medio total), proporcionan estimaciones de la varianza total en los datos. Verdadero. Falso.

el procedimiento de Tukey-kramer permite hacer comparaciones simultáneas entre todos los pares de grupos: Verdadero. Falso.

El análisis de regresión permite identificar el tipo de relación matemática que existe entre una variable dependiente y una variable independiente con la finalidad de cuantificar el efecto que los cambios en esta última tienen sobre la primera, así como para identificar observaciones poco comunes. Verdadero. Falso.

Cuando el coeficiente de correlación de Pearson, en valor absoluto, está próximo a 1, existe una correlación muy fuerte entre las variables. Verdadero. Falso.