Estadística I Tema 2

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Di en una palabra o combinación de 2 palabras que es el análisis de regresión

Multiple Choice

¿Cuándo coincide la suma de las frecuencias marginales de X (ni.) con las de Y (n.j)?

• Siempre
• Nunca
• Si las variables son independientes
• Si la tabla tiene tantas filas como columnas

Multiple Choice

¿Cuántas niñas esquían?

• 21

• 20

• 41

Multiple Choice

Si la covarianza entre dos variables vale cero, las variables son independientes

• Verdadero

• Falso

Multiple Choice

En una variable estadística bidimensional (x,y) si la covarianza es nula, entonces:

• Las varianzas son nulas.

• No hay correlación lineal entre las variables.

• No hay rectas de regresión.

Multiple Choice

En una variable estadística bidimensional, el diagrama de dispersión representa:

• las varianzas de las dos variables.

• los coeficientes de variación de cada variable estadística.

• la nube de puntos.

Multiple Choice

Este gráfico se denomina:

• Gráfico de regresión
• Gráfico de correlación
• Gráfico de asociación
• Gráfico de dispersión

Multiple Choice

En una variable estadística (x,y) la covarianza es igual a -0.3, podemos indicar que:

• La varianza es negativa.

• El coeficiente de correlación lineal es negativo.

• Existe dependencia lineal.

• El coeficiente de determinación es negativo.

Multiple Choice

¿Cuál es la opción correcta de la recta de regresión lineal?

• y=b+ax

• x=b+ax

• x=a+by

• y=a+bx

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Explica que prefieres mayor Varianza no explicada, Varianza explicada o Varianza total en 20 palabras

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Multiple Choice

En un grupo de atletas en halterofilia la correlación lineal es 0,80 entre su peso y el peso que son capaces de levantar

• Un atleta puede levantar un peso equivalente al 80% del que pesa su cuerpo.

• Cuanto más pese un atleta, mayor será el peso que pueda levantar.

• Si un atleta aumenta 5 kg, podemos afirmar que será capaz de levantar 4kg.

Multiple Choice

Si el coeficiente de correlación lineal entre dos variables es positivo:

• Existe correlación lineal perfecta
• A mayor valor de una variable, menor valor de la otra
• A mayor valor de una variable, mayor valor de la otra
• Existe alto grado de correlación

Multiple Choice

El coeficiente de determinación R² nos determina:

• Si la correlación es directa o inversa.

• El tanto por uno de la varianza de Y explicada por el modelo del ajuste.

• El % de la varianza de Y explicada por la variable X.

• La relación lineal entre X e Y.

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Un analista tiene un modelo de regresión que predice el precio de un producto usando dos variables: demanda y costos de producción.

Un día, observa que la Varianza Total (VT) es 100, la Varianza Explicada (VE) es 60 y la Varianza No Explicada (VNE) es 50.

El analista, sorprendido, se da cuenta de que algo no cuadra.

¿Cuál es el error en su análisis y qué pudo haber sucedido?

Multiple Choice

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN es cierta?

• Toma valores entre -1 y 1
• Valores próximos a 0 indican un buen ajuste
• Si es negativo, la pendiente de la recta también lo será
• Coincide con el cuadrado del coeficiente de correlación

Multiple Choice

Identifica entre las siguientes afirmaciones aquella que puede NO SER CIERTA cuando R² = 0.81

• El modelo explica el 81% de la variabilidad de Y
• Existe una relación lineal positiva entre las variables
• |r|=0.9, siendo r el coeficiente de correlación
• La varianza no explicada de Y representa el 19% del total

Multiple Select

El estadístico que se debe utilizar para medir el grado de asociación entre dos variables politómicas con nivel de medida nominal se denomina...

• Coeficiente Pearson

• Coeficiente de contingencia

• Coeficiente Phi

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Escribe el resultado con coma para los decimales, y redondeando a 2 cifras decimales