Herramientas Matematicas V 2do parcial 2da parte

¿Cuál es la fórmula de la varianza que se llama cuadrados medios dentro?. CMD = SSD/n – c. CMD = SSD/n + c.

¿Qué sucedería en un análisis de regresión lineal simple si la sumatoria de los cuadrados de los errores (SSE) es igual a cero?. Hay ajuste perfecto entre los datos y todos los puntos de la recta de ajuste. No hay ajuste perfecto entre los datos y todos los puntos de la recta de ajuste.

Para la prueba de independencia de dos variables categóricas ¿Cuál (…)?. La distribución Chi-cuadrado. La distribución Chi-lineal.

(LIMPIADOR BRILLEX) ¿Cuál es el valor de la gran media y del par de grados F?. -Los grados de libertad F son (2;7) -x = 15,22. -Los grados de libertad F son (2;7) -x = 13,22.

El coeficiente de correlación lineal permite explicar la bondad del ajuste (…). VERDADERO. FALSO.

¿Qué sucedería en un análisis de regresión lineal simple si la sumatoria de los cuadrados de los errores (SSE) es igual a cero?. Hay ajuste perfecto entre los datos y todos los puntos de la recta de ajuste. Hay ajuste perfecto entre los datos y todos los puntos de la curva de ajuste.

¿Cuando un modelo de regresión lineal tiene un mejor ajuste?. Mayor sea el valor del coeficiente de determinación R2. Menor sea el valor del coeficiente de determinación R2.

Cual es la regla de decisión y la conclusión para una prueba de independencia de dos variables categóricas?. Si el estadístico de prueba obtenido con los datos muestrales es inferior al valor crítico del estadístico, la hipótesis nula no se rechaza y las variables son independientes. Si el estadístico de prueba es mayor o igual al valor crítico del estadístico se rechaza la hipótesis nula y se concluye que hay una relación entre las variables. Si el estadístico de prueba obtenido con los datos muestrales es superior al valor crítico del estadístico, la hipótesis nula no se rechaza y las variables son dependientes. Si el estadístico de prueba es menor o igual al valor crítico del estadístico se rechaza la hipótesis nula y se concluye que hay una relación entre las variables.

En un supermercado mayorista se está estudiando, debido a la variación de precios en los últimos meses, si existe relación entre los precios de un combo de ofertas de productos de limpieza y la cantidad promedio de ventas por día correspondiente al mes de la oferta. Se tomaron los últimos 10 meses y el precio del combo fue variando mensualmente en un rango de $545 a $846. Se encontró mediante un análisis de regresión la siguiente ecuación estimada Y= -1,012.X + 895,9. Considera como variable independiente el precio unitario del combo, y como variable dependiente el promedio diario de combos vendidos. Si el coeficiente de determinación es 0,896, se te solicita que interpretes el coeficiente de determinación y calcules la intensidad y el sentido de la correlación entre las dos variables. por último. Se te solicita que comentes cómo es el tipo de correlación entre las variables. El 89.6 de la variabilidad total del promedio diario de ventas en el mes, es explicado por el ajuste lineal realizado. el coeficiente de correlación es: - 0,947. La intensidad de la relación entre ambas variables es fuerte e inversa. El 79.6 de la variabilidad total del promedio diario de ventas en el mes, es explicado por el ajuste lineal realizado. el coeficiente de correlación es: - 0,947. La intensidad de la relación entre ambas variables es fuerte e inversa.

¿Qué nos permite calcular la fórmula ?. El estimador de la ordenada al origen de la recta de ajuste de la regresión. El estimador de la ordenada al origen de la curva de ajuste de la regresión.

El comité internacional de los JJOO ha encargado una investigación a una universidad de ciencias del deporte, para analizar las estadísticas de los tiempos, en minutos, marcados en la disciplina natación en un determinado estilo, de mujeres y varones separadamente. El análisis se hace de los 5 últimos JJOO. Se tomaron las mejores marcas de dicho estilo y se promediaron los tiempos de las diferentes categorías. Los registros obtenidos fueron los siguientes: Considera la variable independiente mujeres. Los analistas encontraron una relación lineal entre ambas variables cuya ecuación de regresión es: Y = 0,564 Xi + 1,708. Se te solicita que calcules la suma de los residuos cuadráticos y la interpretes. SSE= 0,0127. Significa que la variabilidad de los residuos, producidos por utilizar la ecuación de regresión estimada para calcular los valores de la variable dependiente de la muestra, es de 0,0127. SSE= 0,0147. Significa que la variabilidad de los residuos, producidos por utilizar la ecuación de regresión estimada para calcular los valores de la variable dependiente de la muestra, es de 0,0147.

Una asociación de consumidores está investigando las diferencias entre los precios de un tipo de escritorio de oficina en 3 comercios de 3 barrios diferentes. La asociación desea a un nivel de significancia de 0,05 saber si hay diferencias significativas entre los promedios de los precios obtenidos en los 3 barrios. A continuación, se muestran los datos obtenidos en miles de pesos. ¿Cuál es el valor de los cuadros medios entre grupos (CME)?. CME=14,11. CME=11,11.

¿Qué distribución se utiliza en las pruebas de bondad de ajuste para comparar más de dos porciones?. La distribución chi-cuadrado. La distribución chi-lineal.

¿Cómo se interpreta el error estándar estimado en una regresión lineal simple?. Mide la variabilidad alrededor de la línea de predicción. Mide la variabilidad alrededor de la curva de predicción.

¿Para qué se utiliza el cociente entre la suma de los cuadrados de la regresión y la suma total de cuadrados, en un análisis de regresión simple?. Para calcular el coeficiente de determinación. Para calcular el coeficiente de relacion.

¿Cuántos grados de libertad tiene la suma de los cuadros dentro (SSD) en el análisis de la ANOVA?. (n- c) grados de libertad. (n+ c) grados de libertad.

Una empresa de indumentaria de niños, ha necesitado investigar, para hacer su moldería y definir los talles, la relación entre edad y peso de los niños varones. Se tomó una muestra aleatoria de los niños varones de la ciudad, en la que la empresa esta instalada y se obtuvieron los siguientes registros: Teniendo en cuenta que el coeficiente de regresión lineal es 2,83, se te solicita que interpretes para este caso dicho coeficiente y que determines el valor de la ordenada al origen de la recta de regresión estimada. Por cada año que aumentan los niños, se estima que en promedio el peso aumente en 2,83 Kg. La ordenada al origen de la recta la regresión estimada, es 22,97. Por cada año que aumentan los niños, se estima que en promedio el peso aumente en 2,83 Kg. La ordenada al origen de la recta la regresión estimada, es 19,97.

A continuación, se exponen los precios de cierre del Bono Discount (en pesos) y del MerVal en una muestra de siete días hábiles de enero/2006. Clarín-28/01/06 Se desea saber, en caso de existir una relación lineal entre las variables, ¿Cuál es su intensidad y sentido y cómo calificarías a esta relación?. La intensidad y el sentido de la relación es de 0,638. Si existe una relación lineal ésta es moderada. La intensidad y el sentido de la relación es de 0,638. Si existe una relación lineal ésta es fuerte.

En una secretaría de desarrollo de una comuna de nuestra provincia, se está estudiando la relación entre el consumo de alimentos de una familia tipo de 4 integrantes y el ingreso per cápita de cada integrante. Se tomaron 10 muestras aleatorias correspondientes a 10 familias de la comuna. Suponiendo que el consumo depende del ingreso per cápita de cada familia en forma directa, y que la relación puede ser ajustada mediante una regla de estimación, con un coeficiente de determinación de 0,846, se te solicita el valor de la suma de los cuadrados debido a la regresión, sabiendo que la suma de los cuadrados totales de la variabilidad de los consumos es de 9845 (expresada en millones). El valor de la suma de los cuadrados debido a la regresión es 8329. El valor de la suma de los cuadrados debido a la regresión es 5329.

Si se realiza una prueba de independencia entre dos variables categóricas, y la tabla de contingencia está formada por 4 filas y 4 columnas, ¿Cuántos grados de libertad tiene el estadístico de prueba?. 9 grados de libertad. 5 grados de libertad.

¿Cómo se calcula la suma de los cuadrados de la regresión SSR?. Es la sumatoria de los cuadrados de las diferencias entre el valor predicho de Y y el valor promedio de X. Es la sumatoria de los cuadrados de las diferencias entre el valor predicho de X y el valor promedio de X.

Si en un análisis de regresión lineal, el coeficiente de correlación vale cero. ¿Cuál supuesto se viola?. Linealidad. Chi-cuadrado.

En una prueba de chi-cuadrado de independencia de dos variables categóricas, ¿Cuál es la hipótesis nula?. Las dos variables categóricas son independientes. Las dos variables categóricas son dependientes.

En un análisis de regresión lineal simple, ¿Cómo es la relación entre las variables si la recta de regresión estimada no tiene pendiente cero (…¿?)?. Las rectas no tienen relación. Las rectas tienen relación.

¿Cuál es el valor esperado de la suma de los cuadrados de los errores, en un modelo de regresión lineal simple?. 0. 3.

¿Cuál de las siguientes fórmulas puede utilizarse para calcular el error estándar de la estimación muestral, en un análisis de regresión lineal simple. √SSR/SST. √SSR/SSD.

En una ciudad de nuestro país, hay 3 concesionarias de Ford. Las ventas mensuales medias de unidades de las concesionarias: TOMAS SRL, LEAL SA, PROVIN SA históricamente, han sido aproximadamente iguales. Sin embargo, el propietario de TOMAS SRL, considera que sus ventas son mayores. En el siguiente cuadro se muestran las ventas de las tres concesionarias en los últimos 4 meses A un nivel de significancia de 0,05 ¿Cuál es la regla de decisión para esta prueba?. Si el valor estadístico de prueba es mayor o igual a 1,256, Ho se rechaza. Si el estadístico de prueba es menor a 4,256, Ho no se rechaza. Si el valor estadístico de prueba es mayor o igual a 4,256, Ho se rechaza. Si el estadístico de prueba es menor a 4,256, Ho no se rechaza.

La lógica de ANOVA está basada en las comparaciones de dos estimaciones de la varianza poblacional. ¿Cuáles son esas dos varianzas?. CME Y CMD. CME Y CMS.

¿Cómo se calcula la frecuencia esperada de cada clase de la muestra, en una prueba de bondad de ajuste para una distribución de Poisson, suponiendo que la hipótesis nula es cierta?. Se multiplica la frecuencia observada de cada variable por el tamaño de la muestra. (REVISAR). Se divide la frecuencia observada de cada variable por el tamaño de la muestra. (REVISAR).

¿Para qué sirve el test Tukey-Kramer?. Para poder identificar cuál o cuales medias difieren después de rechazar la hipótesis nula en una prueba ANOVA. Para poder identificar cuál o cuales medias difieren después de aceptar la hipótesis nula en una prueba ANOVA.

(falta principio de la pregunta) Calcular e interpretar el coeficiente de regresión lineal. 0,6186. Es decir que hay $1000 de aumento y el consumo en promedio es de $618,6. 0,2186. Es decir que hay $1000 de aumento y el consumo en promedio es de $418,6.

(TABLA CON CUATRO INCÓGNITAS) Indicar que datos faltan en la tabla ANOVA. 8,15. 1,2. 17. 12. 16.

En un análisis de regresión lineal simple ¿Qué ocurre cuándo el coeficiente de correlación es igual a 1?. Las dos variables están perfectamente relacionadas en un sentido lineal posible. Las cuatro variables están perfectamente relacionadas en un sentido lineal posible.

5.1) En un experimento ANOVA que tiene un solo factor con 7 grupos y 10 valores en cada grupo y se sabe además que la suma de los cuadrados es de 420, y la suma de cuadrados entre es de 100, indique los 3 (tres) valores relacionados con este. - SSE=320. CMD=1,59. CME=53,33. CME=42,02.

(6.1.2)Se desea estudiar que tipo de relación existe entre las variables: cantidad de policías asignados al patrullaje de un distrito y la cantidad de delitos semanales que se registran. Se tomaron 8 distritos aleatoriamente de la Provincia de Buenos Aires, de los que tenían características similares en cuanto a cantidad de habitantes. Al realizar el análisis se ajustó la relación mediante una recta y se encontró que la relación entre ambas variables es inversa con un coeficiente de determinación de 0,625. Esto se interpreta como: Que el 62,5% de la variación total de los delitos estimados, es explicado mediante la recta de regresión estimada. A mayor cantidad de policías menor cantidad de delitos. Que el 32,5% de la variación total de los delitos estimados, es explicado mediante la recta de regresión estimada. A mayor cantidad de policías menor cantidad de delitos.

¿Cuáles de los siguientes elementos no pueden faltar en una tabla ANOVA para poder analizar sus datos?. Suma de cuadrados entre grupos y sus grados de libertad. Suma de cuadrados dentro de grupos y sus grados de libertad. Cuadrados medios entre grupos y cuadrados dentro de grupos. El valor del estadístico calculado F. Cuadrados medios dentro de grupos y cuadrados dentro de grupos.

(6.1.2)¿Cuándo un modelo de regresión lineal tiene un mejor ajuste?. Mayor sea el valor del coeficiente de determinación R2. Menor sea el valor del coeficiente de determinación R2.

La prueba de hipótesis de independencia para dos variables categoricas, la alternativa establece que las 2 variables están relacionadas. VERDADERO. FALSO.

Si en un análisis de regresión simple, los errores de un periodo se correlacionan con los del periodo previo. Estoy ante un hecho que viola la…. Chi-cuadrado. Linealidad.

(CAFETERIA EL PROGRESO). y=194,9x +37200. y=190,9x +37200.

6.1.2 ¿Qué significa si en las medidas de variabilidad de un modelo de regresión lineal simple SSR/SST = 1? Selecciona 3 (tres) opciones. - SST = SSR. Hay ajuste perfecto entre los datos y todos los puntos de la regla de ajuste. El Y observado y el Y estimado son iguales en todas las observaciones. - SST = SSD.

6.1.2 ¿Cómo se explica en un análisis de regresión lineal un SSR = 0?. no existe relación lineal entre las variables del problema. existe relación lineal entre las variables del problema.

Una empresa fabrica y comercializa materiales para la construcción, quiere estimar los costos para un determinado volúmen de producción de un tipo de cemento. Los registros de los últimos meses de producción son los siguientes: El contador de la empresa, basado en estos registros, desea determinar una línea de predicción para estimar los costos de producción del próximo mes si se deben producir 645 bolsas de 5kg de ese tipo de cemento. Te solicita que determines la ecuación de regresión estimada y pronostiques el costo estimado de producción para el próximo mes, para ese tipo de cemento. Trabaja utilizando redondeo decimal. y=0,284x + 17, CT expresado en miles de pesos. El costo estimado para el próximo mes es de $200.180. y=0,284x + 17, CT expresado en miles de pesos. El costo estimado para el próximo mes es de $180.180.

En una ciudad de nuestro país hay 3 concesionarias Ford. (…) El propietario de TOMAS SRL considera que sus ventas son mayores. En el siguiente cuadro se muestran las ventas en los últimos 4 meses. A un nivel de significancia de 0,01, ¿Cuáles son las 4 opciones correctas?. Los grados de libertad de F son (2;9). x(media): 63,8. F crítico: 8,022. Ho: μT = μL = μp. ho: μ1 = μ2 = μ3 = μ4).

6.1.2) ¿Cómo es la suma total de cuadrados SST en un análisis de regresión lineal?. Es la suma de cuadrados de la regresión más la suma de cuadrados del error. Es la resta de cuadrados de la regresión más la suma de cuadrados del error.

(6.1.2) ¿Cómo se calcula la suma total de cuadrados SST?. Es la sumatoria de los cuadrados de las diferencias entre cada valor x observado y el valor promedio de Y. Es la sumatoria de los cuadrados de las diferencias entre cada valor Y observado y el valor promedio de Y.

(PUEDE PERTENECER A 1 PARCIAL) ¿Cómo se calculan los grados de libertad de una distribución t, cuyo estadístico va a utilizarse en una prueba de diferencia de medias poblacionales, con dos muestras independientes y varianzas poblacionales conjuntas desconocidas?. gl = n1 + n2 – 2. gl = n2 + n2 – 2.