Herramientas matematicaV Estadistica 2 siglo21 parcial2

4.1 ¿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. Pocas las casillas observadas tienen que tener al menos 7 observaciones.

4.1 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. en los valores menos altos.

4.1 Qué valores puedo asumir el estadístico de prueba de un test de bondad de ajuste?. valores no negativos. valores positivos.

4.1 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. evaluación estadística que determina cuando no existe una diferencia significativa entre la distribución de frecuencias observadas y una distribución teórica de probabilidad que supuestamente describiría la distribución observada.

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

4.1 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. cuando los números de los grados de libertad son muy grandes, la distribución chi cuadrado muestra un fuerte sesgo hacia la izquierda.

4.1.1 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. las que esperamos ver en una tabla de contingencia o de distribución de frecuencia, si la hipótesis nula es falsa.

4.1.1 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?. os valores b0 (intersección de la muestra con el eje y) ; b1 (producto de la muestra). os valores b0 (intersección de la muestra con el eje y) ; b0 (producto de la muestra).

4.1.2 ¿Qué sucede cuando crece el número de grados de libertad?. La curva rápidamente se torna más simétrica hasta que el número alcanza valores altos. La curva rápidamente se torna más simétrica hasta que el número alcanza valores bajos.

4.1.2 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). número de grados de libertad = ( número de renglones - 0) ( número de columna - 0).

4.1.2 ¿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. k-0.

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

4.2 La tabla de contingencia para un estudio de satisfacción de una empresa obtiene los siguientes resultados: la frecuencia para cada combinación de renglón está dado por x1= número de elementos de interés en el grupo 1 = 163 y x2 = número de elementos de interés en el grupo 2 = 154, y la columna está dada por n1 – x1 = número de elementos que no son de interés en el grupo 1 = 64 y n2 – x2 = número de elementos que no son de interés en el grupo 2. ¿Cuáles son los totales por cada renglón y por cada columna? Seleccione 4 respuestas correctas. • x = x1 + x2, número total de elementos de interés = 317. n – x = (n1 – x1) + (n2 – x2), número total de elementos que no son de interés = 172. • n1 = tamaño de muestra total en el grupo 1 = 227. • n2 = tamaño de muestra total en el grupo 2 = 262. FO – Fe= frecuencia observada menos frecuencia esperada= 241.

4.2 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. los elementos de interés en las dos poblaciones será distinta.

4.2 ¿En una prueba de independencia cuántos factores de interés existen?. En una prueba de independencia existen dos factores de interés. En una prueba de dependencia existen dos factores de interés.

4.2 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). son distintas a ( número de reglones - x 0) dividido por ( número de columnas - 0).

4.2 Cómo está constituido una tabla de contingencia?. una tabla de contingencia está constituida por reglones y columnas. una tabla de incontinencia está constituida por bases y columnas.

4.2 la tabla de contingencia constituida por dos renglones y dos columnas como se denomina?. tabla de contingencia de 2 x 2. tabla de contingencia de 2 x 3.

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

4.2 el test de Independencia considera si dos variables categóricas están relacionadas o no. verdadero. falso.

4.2 un fondo de contingencia de dos factores presenta la frecuencia con la que ocurren elemento de interés para cada grupo. La frecuencia para cada combinación de reglón está dada por x1= número de elementos del grupo 1 y x2= número de elementos de interés en el grupo 2, y la columna está dada por n1 - x1 = número de elementos que no son de interés de grupo 1 y n 2 - x2 =número de elementos que no son de interés en el grupo 2 . Cuáles son los totales de los renglones y columnas? seleccione 4 correctas. x = x1 + x2, número total de elementos de interés. n - x = (n1 - x 1 ) + ( n2 - x2), número total de elementos que no son de interés. n1= tamaño de muestra total en el grupo 1. n 2 =tamaño de muestra total en el grupo 2. x = x1 + x3, número total de elementos de interés.

4.2 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.

4.2 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. en los valores más bajos.

4.2 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 y elementos que no son de interés. elementos de interés y elementos que si son de interés.

4.2 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. Chi lineal.

4.2 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. chi lineal.

4.2 el estadístico de prueba chi cuadrado para diferencia entre dos proporciones que tipo de solución tiene aproximadamente?. distribución chi cuadrado. contribución chi cuadrado.

4.2 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. es distinto a la diferencia al cuadrado entre las frecuencias observadas y esperadas , multiplicadas entre frecuencia esperada en cada celda de la tabla, restada en todas las celdas de la tabla.

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

4.2 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. Qué ecuación usted debe utilizar?.

4.2 utilizando la fórmula de la proporción general estimada para los grupos y teniendo los siguientes datos x 1 = 163; x 2 =154 ; n1= 227 ; n 2 = 262 Cuál es el valor?. 0,6483. 0,7883.

4.2 Cuál es la fórmula para calcular la proporción general estimada para dos grupos.

4.2 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 combinado.

4.2.1 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. la frecuencia esperada de una celda es el producto su medio de reglón por el medio de columna dividido entre el tamaño medio de la muestra.

4.2.1 Calcule la frecuencia esperada, teniendo en cuenta los siguientes datos: total renglón = 67; total columna = 88; tamaño total de muestra = 187. 31,53. 71,53.

4.2.1 el estadístico de prueba chi cuadrado tiene aproximadamente una distribución chi cuadrado calcule los grados de libertad teniendo en cuenta los siguientes datos: número de renglones =4 número de columna =3. 6. 7.

5.1 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 contraste aumenta el error de tipo 1. al hacer un menor número de contraste aumenta el error de tipo 1.

5.1 la ANOVA sirve para comparar: las medias de 3 o más poblaciones. las medias de 7 o más poblaciones.

5.1 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. para evitar el menor esfuerzo computacional y realizar un total conjunto de cálculos.

5.1 en un experimento se compararon tres métodos para capacitar empleados nuevos de una empresa de servicios; para evaluar los resultados de cada uno, se administró una prueba 50 ítems relacionados con la tarea desarrollar, a cada uno de 24 ingresantes 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. Cantidad promedio de respuestas son falsas.

5.1 en un experimento se compararon tres métodos para capacitar empleados nuevos de una empresa de servicios; para evaluar los resultados de cada uno, se administró una prueba 50 ítems relacionados con la tarea desarrollar, a cada uno de 24 ingresantes repartidos en grupos de 8 personas cada uno. Que tipo de prueba recomienda realizar?. ANOVA. INOVA.

5.1 cuál de los siguientes aspectos es crítico si se realizaran comparaciones de dos en dos, para sacar conclusiones referidas a la diferencia de más de dos medias entre si?. al hacer un mayor número de contrastes aumenta el error de tipo I. al hacer un menor número de contrastes aumenta el error de tipo 0.

5.1 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 y homogeneidad de la varianza. confianza.

5.1 Cuáles las siguientes son hipótesis alternativas válidas de una prueba anova seleccione las tres respuestas correctas. HA: no todas las medias poblacionales son iguales. HA: al menos una de las medias poblacionales es diferente. HA: una o más de las medias poblacionales es diferente. todas las medias poblacionales son diferentes entre sí y todas las medias poblacionales son iguales.

5.1 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. • Cuanto más menor sea F, menor la evidencia de que difieren entre sí las medidas de las poblaciones.

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

5.1.1 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. la variación media está representada por la resta de cuadrados mediales.

5.1 2 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 entre grupos está representada por la resta de cuadrados entre grupos.

5.1.3 Cuántos grados libertad corresponde a cada varianza?. Dentro: n-k. Fuera: n-k.

5.1.4 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.

5.1.4 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 (…) 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. Ho: las medias de respuestas correctas para los tres métodos son distintas.

5.1.5 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). es distinta a la varianza de la muestra 0( la varianza muestral más grande) multiplicada la varianza de la muestra 1 (la varianza muestral más grande).

5.1.5 Cómo se calcula el estadístico de prueba FESTAD del análisis de varianza de un factor?.

5.1.6 el procedimiento de Tukey-kramer permite hacer comparaciones simultáneas entre todos los pares de grupos: verdadero. falso.

5.3.1 ¿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 variación dentro de los grupos está representada por la resta de cuadrados fuera de los grupos.

6.1 ¿Cuál de las siguientes actividades permite mejorar la precisión de la estimación de una regresión lineal?. Aumentar el tamaño de la muestra. Disminuir el tamaño de la muestra.

6.1 ¿Qué es el error estándar de la estimación?. Es la desviación estándar alrededor de la línea de predicción. Es la desviación estándar alrededor de la curva de predicción.

6.1 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.

6.1 en el análisis de regresión cómo se llaman las variables que se utilizan? seleccione las 2 (dos) respuestas correctas: variable dependiente y variable independiente. fijación independiente y variable independiente.

6.1 incrementos que se produce en la variable Y cuando la variable X aumenta una unidad?. pendiente estimada en una regresión lineal. pendiente estimada en una regresión curva.

6.1 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. el análisis de regresión tiene como objetivo estimar la relación que vincula a una variable independiente con total o pocas variables dependientes.

6.1 Cuál es el concepto de una regresión simple?. la regresión simple relación una variable dependiente con una sola variable independiente. la regresión simple relación una variable dependiente con una total variable dependiente.

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

6.1 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 18.000 unidades?. $23.204,35. $22.204,35.

6.1 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. Regresión curval común con la superficie como variable independiente y el precio de la vivienda como variable independiente.

6.1 en el análisis de regresión cómo se llama la variable que se desea pronosticar?. Variable Dependiente. Variable Independiente.

6.1 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. en el análisis de regresión no debe existir una relación de causalidad entre las invariables.

6.1 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. SI puede determinarse en base a la información disponible.

6.1 es el análisis de la relación o dependencia entre variables sirve para explicar y predecir la variable dependiente Y a partir de valores y observan independiente X: test de hipótesis 6.1 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.

6.1. Incremento que se produce en la variable Y cuando la variable x aumenta una unidad: pendiente estimada en una regresión lineal. pendiente estimada en una regresión curval.

6.1.1 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).

6.1.1 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.

6.1.1 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). los valores de b0 ( intersección de la muestra con el eje Y) b0 ( pendiente de la muestra).

6.1.1 ¿Cuál es la ecuación de regresión lineal simple? (la línea de predicción). Yi = b0 + b1 Xi. Yi = b0 + b0 Xi.

6.1.1 la recta de regresión: pasa necesariamente por el punto cuyos componentes son las medias de ambas variables. pasa innecesariamente por el punto cuyos componentes son las totales de una variables.

6.1.1 porque se utiliza el método de mínimos cuadrados para estimar los parámetros de la regresión?: las estimaciones que producen tienen propiedades estadísticas deseables. las estimaciones que no producen tienen propiedades estadísticas indeseables.

6.1.1 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)y suma de cuadrados de error (SCE. Resta de cuadrados total (SCT) Resta de cuadrados de regresión (SCR)y Resta de cuadrados de error (SCE.

6.1.2 ¿Cuál es el coeficiente de determinación?. Es igual a la suma de cuadrados de regresión dividido la suma de cuadrados total. Es distinto a la suma de cuadrados de regresión dividido la suma de cuadrados total.

6.1.2 el coeficiente de determinación: es conocido también como coeficiente de regresión. es conocido también como coeficiente de limite lineal.

6.1.2 el coeficiente de determinación: mide el porcentaje de varianza explicada por la recta de regresión. resta el porcentaje de varianza explicada por la recta de regresión.

6.1.2 Nos indica el porcentaje del ajuste que se ha conseguido con el modelo lineal; ¿A qué concepto corresponde esta definición?. R2. R1.

6.1.3 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.

6.1.3 Cómo son los parámetros del modelo poblacional de regresión lineal (pendiente y ordenada al origen). constantes. inconstantes.

6.1.4 que 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. en forma visual los supuestos de la regresión y ayuda a determinar si el modelo de regresión seleccionado es el inadecuado.

6.1.4 el recibo o valor del error estimado (ei) Cuál es su ecuación?.

6.1.5 Cuál es la ecuación del modelo de regresión múltiple con dos variables independientes.

6.1.5 Cuáles son las ventas estimadas para un supermercado que cobra 79 centavos (x1i), durante un mes en que los gastos ascienden a $400 (x2i)? para b0 igual 5837,5208; b1= 53, 2173; b2= 3,6131 utilizando la ecuación de regresión múltiple. 3078.5. 7078.5.

6.1.5 Qué son los modelos de regresión múltiple?: son aquellos que emplean dos o más variables independientes para pronosticar el valor de una variable dependiente. son aquellos que emplean dos o menos variables dependientes para pronosticar el valor de una variable independiente.

6.1.5 como 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. Regresión divisible y análisis de correlación.

6. 1.5 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. La principal ventaja es que nos permite utilizar una parte menor de la información de que disponemos para estimar la variable independiente.

6.1.5 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. Definir la ecuación de regresión divisible, examinar la solución 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.

6.2 ¿Qué indica el coeficiente de correlación cuando tiende a 1 en valor absoluto?. Indica un fuerte grado de asociación lineal entre variables. Indica un menor grado de asociación curval entre variables.

6.2 que indica el coeficiente de correlación cuando tiende a cero (0) en valor absoluto?. indica un fuerte grado de asociación exponencial entre variables. indica un menor grado de asociación exponencial entre invariables.

6.2 Explique cuál es el objetivo del análisis de correlación?. Evaluar el grado de asociación entre dos variables. Evaluar el grado de asociación entre tres invariables.

6.2 ¿Cuál es el concepto de covarianza?. Cantidad que mide el grado de variación conjunta de dos variables. Cantidad que mide el grado de invariación conjunta de tres invariables.

6.2 ¿Cómo se puede cuantificar el grado de asociación entre dos variables?. Calculando el coeficiente de correlación. Calculando el coeficiente de indeterinacion.

6.2 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. cuando el coeficiente de correlación es exactamente diferente a 0 o a -1, existe asociación lineal imperfecta entre X Y.

6.2 para que podemos utilizar el coeficiente de correlación?. para determinar si existe una relación lineal estadísticamente significativa entre X y / Y. para determinar que no existe una relación curval estadísticamente significativa entre X y / Y.

6.2 que mide el coeficiente de correlación?. la fuerza relativa de una relación lineal entre dos variables numéricas. la fuerza relativa de una relación curval entre tres invariables numéricas.

6.2 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.

6.2.1 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. "carece de unidad de totalidad" (por ser un coeficiente) y "tiende a cero cuando no existe relación curval entre ambas invariables.

6.2.1 el coeficiente de determinación: es el cuadrado del coeficiente de correlación. es el cuadrado del deficiente de correlación.

6.2.1 el coeficiente de correlación de Pearson Sólo toma valores comprendidos entre cero y uno. falso. verdadero.

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

6.2.2 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.

() 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. La posible relación lineal de las invariables.

() Se dispone de la siguiente información de dos variables, ¿Cuál es el valor del coeficiente de correlación?. -0,9995. -0,7995.

() Se dispone de la siguiente información de dos la correlación entre las variables. Es negativa casi perfecta. Es positiva casi perfecta.

()se dispone la información sobre los siguientes valores, qué debería tener en cuenta antes de aplicar un modelo de regresión lineal?. la posible relación no lineal de las variables. la posible relación si lineal de las invariables.

() 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. el nivel de atención y el sexo del niño son dependientes.

() Se dispone de la siguiente información de un estudio de atención del niño. Cuántos grados libertad tendrá el test?. 1. 7.

() Se dispone de la siguiente información de un estudio de atención del niño. Cuál es el estadístico muestral? Y qué decisión estadística se debe tomar? seleccione las dos respuestas correctas: 0,1079 y no rechazar la hipótesis nula. 0,1079 y si rechazar la hipótesis positiva.

()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?. () El R2 es: Una medida de bondad de ajuste. () El R2 es: Una total de bondad de ajuste.

()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. La evaluación de chi cuadrado para la indiferencia entre siete proporciones.

() 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) cuál es el valor del coeficiente de correlación?. 0.8691. 0.7691.

() Los siguientes datos corresponden a un estudio sobre recordación de marca (variable Y) y la cantidad de veces que un individuo está expuesto a 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. • Cuando la variable X se ubica por medio de su media, mayoritariamente la variable Y también se ubica por el medio de su media.

() 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. Se rechaza la Ho, ya que la evidencia indica que no realizar deportes y mas episodios de enfermedad están asociados.

() 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?. No se rechaza la hipótesis, de que todos los valores son igualmente probables. Si se rechaza la hipótesis, de que pocos de los valores son distintos probables.

()La asignación de temas en un determinado examen se realiza de manera aleatoria la siguiente tabla muestra la cantidad de exámenes tomados de cada uno de los cuatro temas en las últimas fechas examen contrastar la hipótesis de que los temas son seleccionados al azar a un nivel de significación del 5% Cuál es el valor del estadístico muestral?. 7.81. 3.85.

() 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 h o si el valor del estadístico muestral es mayor que 7.82. No se rechaza la h o si el valor del estadístico muestral es menor que 5.82.

() 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%. ¿Cuál es el valor crítico del estadístico de prueba?. 2,3428. 1,3428.

() 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?. -1,354. -7,354.

() En un sector Industrial se registra 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 ordenada al origen?. 74,12. 84,12.

() En un sector Industrial se registraron la cantidad de horas de trabajo contratados en actividad eventual según el costo de la mano de obra por hora. Si se estimula 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. Si puede determinarse con la información disponible.

() 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. lineamiento.

() En un sector Industrial se registraron la cantidad de horas de trabajo contratados en actividad eventual según el costo de la mano de obra por hora. Si se estimula regresión lineal utilizando el salario como variable independiente Cuál es el valor esperado de la demanda de horas y salarios ubica en $ 38?. 22,7. 10,8.

() 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. 19,20.

() 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). • Correlación negativa perfecta (valor 1).

()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 Determine el valor del estadístico muestral. 38,73. 44.25.

()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 rendimientos 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. No se rechaza la Ho, por lo tanto, los métodos difieren entre sí en cuanto al rendimiento lineal.

()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. Determine la media cuadrática ( cuadrados medios) intra grupos. 647.584. 123.333.

() 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 del coeficiente de determinación?. 0.889. 4.444.

() Se dispone de la siguiente información, a partir de un estudio de casos.¿Cuál es el valor del coeficiente de correlación de Pearson?. 0.943. 0.444.

() 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. Debemos usar el criterio de maximos 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?. 7,883. 4,444.

() 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?. 14,73. 44,44.

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. Si se rechaza la Ho, es decir, si puede considerarse que la capacidad pulmonar de los cuatro grupos difieren entre sí.

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? Cuánto vale el estadístico muestral de la prueba ANOVA?. 9,37. 4,44.

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. rechazar la Ho, es decir reconocer que hay igualdad entre los métodos de entrenamiento.