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WorksheetsRepado BG
Total questions: 155
Worksheet time: 2hrs 39mins
¿A que llamamos Análisis de Datos?
A examinar un conjunto de datos con el propósito de sacar conclusiones.
A la búsqueda de información.
A la observación de casos cualitativos.
"Técnicas para analizar los datos significa hallar respuesta a tres cuestiones" Cuales son:
A. ¿Cuáles son las relaciones que pueden descubrirse entre las variables de los cuadros?
B. ¿Qué confianza se puede tener en estas relaciones?
c. ¿Con qué seguridad puede proyectarse la muestra sobre el conjunto de la población?
d. Todas las anteriores
La finalidad del análisis es ...
Proponer una opinión con respecto a la investigación.
Resumir y comparar los datos materializando los resultados de la investigación.
Recopilar informacion.
¿Cuáles son los 2 tipos de análisis de datos explicados que se pueden realizar?
Encuesta o lista de cotejos.
Entrevista y análisis cualitativo.
Análisis cualitativas y cuantitativas.
Los datos cualitativos se basan en:
La interpretación de datos.
Mostrar imágenes simbólicas.
Plasmar gráficos estadísticos.
¿Cuáles son las técnicas para obtener datos cualitativos?
A. Observaciones a través de videos.
B. Encuestas de preguntas abiertas.
C. Técnica Delphi.
D. Todas las anteriores.
Define los datos cuantitativos:
a. Son las que se expresan por medio de cualidades.
b. Son aquellos que se expresan en forma numérica, como estadísticas, porcentajes.
c. Ninguna de las anteriores.
¿Cuáles son las ventajas del análisis de datos?
a. Capacidad para tomar decisiones e identificar problemas.
b. Mayor conciencia de riesgo y el mejor conocimiento del desempeño financiero.
c. Solo a y b.
d. Ninguna de las anteriores.
¿Cuáles son los pasos para un análisis de datos?
a. Define tus preguntas, establece prioridades de medición y recolecta datos.
b. Observación del problema y graficar los resultados.
c. Identificar las preguntas y realizar los gráficos.
¿Quiénes fueron las expositoras del tema "Análisis de Datos"?
Patricia, Norma, Rody María, Jessica y Sheyli.
Patricia, Kiara, Jessica, Norma y Anita
Patricia, Jessica, Norma, Lizeth y Rody María.
¿A que llamamos Análisis de Datos?
A examinar un conjunto de datos con el propósito de sacar conclusiones.
A la búsqueda de información.
A la observación de casos cualitativos.
"Técnicas para analizar los datos significa hallar respuesta a tres cuestiones" Cuales son:
A. ¿Cuáles son las relaciones que pueden descubrirse entre las variables de los cuadros?
B. ¿Qué confianza se puede tener en estas relaciones?
c. ¿Con qué seguridad puede proyectarse la muestra sobre el conjunto de la población?
d. Todas las anteriores
La finalidad del análisis es ...
Proponer una opinión con respecto a la investigación.
Resumir y comparar los datos materializando los resultados de la investigación.
Recopilar informacion.
¿Cuáles son los 2 tipos de análisis de datos explicados que se pueden realizar?
Encuesta o lista de cotejos.
Entrevista y análisis cualitativo.
Análisis cualitativas y cuantitativas.
Los datos cualitativos se basan en:
La interpretación de datos.
Mostrar imágenes simbólicas.
Plasmar gráficos estadísticos.
¿Cuáles son las técnicas para obtener datos cualitativos?
A. Observaciones a través de videos.
B. Encuestas de preguntas abiertas.
C. Técnica Delphi.
D. Todas las anteriores.
Define los datos cuantitativos:
a. Son las que se expresan por medio de cualidades.
b. Son aquellos que se expresan en forma numérica, como estadísticas, porcentajes.
c. Ninguna de las anteriores.
¿Cuáles son las ventajas del análisis de datos?
a. Capacidad para tomar decisiones e identificar problemas.
b. Mayor conciencia de riesgo y el mejor conocimiento del desempeño financiero.
c. Solo a y b.
d. Ninguna de las anteriores.
¿Cuáles son los pasos para un análisis de datos?
a. Define tus preguntas, establece prioridades de medición y recolecta datos.
b. Observación del problema y graficar los resultados.
c. Identificar las preguntas y realizar los gráficos.
¿Quiénes fueron las expositoras del tema "Análisis de Datos"?
Patricia, Norma, Rody María, Jessica y Sheyli.
Patricia, Kiara, Jessica, Norma y Anita
Patricia, Jessica, Norma, Lizeth y Rody María.
la estadística es la ciencia que utiliza conjunto de datos numéricos para obtener a partir de ellos, inferencias basadas en el calculo de probabilidades, la cual se divide en dos grandes ramas
estadística descriptiva y estadística inferencial
Evaluación objetiva de hipótesis e investigación
inferencias inductivas
variables cuantitativas y cualitativas
La estadística descriptiva dispone de varios métodos para analizar una población. Los metodos gráficos utilizados para representar frecuencias absolutas en la estadística descriptiva son.
diagramas circulares y polígonos
Histograma y ojiva
Diagrama circular y ojiva
histograma y polígono
Ante la imposibilidad de estudiar directamente una población, hay necesidad de tomar la parte o grupo representativo, la cual se denomina
individuos
variable
media
muestra
la estadística descriptiva utiliza los métodos gráficos para representar los datos tomados durante el proceso de estudio de una muestra, los cuales sirven para:
registrar los datos obtenidos
interpretar la distribución general del problema
observar el problema planteado mediante números
clasificar las variables
Si queremos encontrar la temperatura de varios estanques de cultivo de peces, cuál es el tipo de escala de medida más indicado
escala nominal
escala de intervalo
escala de razón
escala ordinal
Con la población se realiza el estudio estadístico con el fin de sacar conclusiones, de esta manera se define la población como
conjunto de técnicas estadísticas que me permiten realizar un análisis de los datos
reunión de variables que me permiten describir unos individuos
conjunto de individuos sobre el que se va a estudiar una característica
reunión de datos y hechos que caracterizan a un fenómeno
El proceso de la investigación científica, son los pasos que se van desarrollando de manera lógica y pertinente el tema investigado, el orden de este proceso es
Hipotesis, recolección de datos, diseño, problema
problema, recolección de datos, hipótesis, diseño
problema, hipótesis, diseño, recolección de datos
recolección de datos, hipótesis, diseño, problema
escriba si es falso o verdadero: Los métodos empleados para resumir y organizar datos se denominan estadística descriptiva; mientras que los métodos para tomar decisiones se denominan inferencia estadística
Falso
Verdadero
Escriba si es falso o verdadero: se define como variable nominal: tiene varias categorías y hay orden entre ellas
falso
verdadero
escriba si es falso o verdadero; la Discretas: números finitos o infinitos numerables de elementos. Se asocia con el concepto de conteo
falso
verdadero
¿Cuál es el tipo de muestreo que se usa en poblaciones extremadamente grandes?
Muestreo estratificado
Muestreo aleatorio simple
Muestreo por conglomerados
¿Existe una fórmula mágica para calcular el tamaño de la muestra?
Sí
No
¿Por qué es importante tener un cálculo adecuado del tamaño de la muestra?
Para saber ahorrar tiempo de recolección
Para saber el tamaño de la población
Para determinar el grado de credibilidad
¿Cuáles son las dos áreas principales que involucra la estadística inferencial?
Estimación y Prueba de hipótesis
Estimación y Distribución muestral
Probabilidad y Estadística
¿Cómo se llama el proceso de reunir o coleccionar datos en una proporción menor de la población:
Medición
Muestreo
Muestra
¿Cómo se le llama a la distribución de probabilidad de todas las posibles medias de las muestras?
Distribución muestral
Distribución normal
Distribución gamma
¿Para qué sirven las técnicas de muestreo?
Asegurarnos de la aleatoriedad de la muestra
Asegurarnos de la recolección de datos
Asegurarnos de la presentación de datos
¿Cuál es el tipo de muestreo que Asigna la misma probabilidad de selección a todas y cada una de las muestras posibles?
Muestreo aleatorio simple.
Muestreo estratificado
Muestro por conglomerados.
¿Qué es un estrato?
Una población
Una subpoblación
Una recolección
Es el valor que ocupa la posición central cuando todos los datos están ordenados en orden creciente o decreciente.
Moda
Mediana
Equivalencias
Media
Es el valor que se obtiene al sumar todos los datos y dividir el resultado entre la cantidad de los datos.
Operaciones combinadas
Media
Moda
Mediana
las medidas de dispersión son:
Varianza, desviación estándar, rango, coeficiente de variación
media, mediana, moda
varianza, rango, moda, media
Varianza, desviación estándar, rango, mediana
Es una medida de dispersión relativa, el cual se obtiene dividiendo la desviación estándar de un conjunto de datos entre su media aritmética.
Coeficiente de Variación
Desviación Media
Varianza
Desviación Estándar
En un conjunto de datos cuantitativos, ¿el valor de la observación que aparece con más frecuencia se denomina?
Moda
Media
Mediana
Media ponderada
En un conjunto de datos cuantitativos, ¿el valor de la observación que aparece con más frecuencia se denomina?
Moda
Media
Mediana
Media ponderada
En un conjunto de datos cuantitativos, el punto medio de los valores, una vez que se han ordenado de menor a mayor, se denomina:
Media
Moda
Mediana
varianza
¿Cuál de las siguientes no es una característica de la media aritmética?
Por lo menos se requiere la escala de medición de intervalo.
Todos los valores de los datos se incluyen en el cálculo.
Un conjunto de datos posee más de una media. Es decir, que no es única.
La suma de las desviaciones de la media es igual a 0.
La medida numérica que se obtiene mediante la sumatoria de cada observación por su ponderación; dividida para la suma de ponderaciones, se denomina:
Media aritmética
Media ponderada
Moda
Mediana
La medida de posición que se obtiene mediante la n- ésima raíz del producto de n números positivos, se denomina:
Media aritmética
Media ponderada
Media geométrica
Mediana
La medida de dispersión más simple, que se determina mediante la diferencia entre los valores extremos de un rango de datos, se denomina:
Rango
Desviación media
Desviación típica
Varianza
La sumatoria de las desviaciones medias cuadráticas de un conjunto de datos dividido para el número total de observaciones, permite calcular:
La varianza
La desviación estándar
La desviación media
El rango
El mejor estimador de la desviación estándar de una población de datos cuantitativos es:
La varianza de la muestra
El rango de una muestra
La desviación estándar de una muestra
La varianza de la población
Para calcular la varianza es indispensable hallar primero:
El promedio
La moda
La mediana
La desviacion estandar
La varianza puede ser negativa.
Falso
Verdadero
Una de las aplicaciones de la varianza es...
Que permite realizar comparaciones entre diferentes grupos de datos.
Que permite analizar cual sería la mejor decisión que se puede tomar.
Que permite entender el comportamiento de una variable a través del tiempo.
Todas las opciones son correctas.
Es una medida de dispersión de una variable aleatoria.
Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
Varianza
La varianza puede ser negativa.
Falso
Verdadero
Una de las aplicaciones de la varianza es...
Que permite realizar comparaciones entre diferentes grupos de datos.
Que permite analizar cual sería la mejor decisión que se puede tomar.
Que permite entender el comportamiento de una variable a través del tiempo.
Todas las opciones son correctas.
Es una medida de dispersión de una variable aleatoria.
Desviación Estándar
Coeficiente de Variación
Varianza
Para su mejor comprensión se utiliza en porcentaje.
Varianza
Coeficiente de Variación
Desviación Típica o Estándar
Una de las propiedades del coeficiente de variación es que no tiene unidades.
Verdadero
Falso
Esta fórmula corresponde a:
Varianza Poblacional
Desviación Estándar Poblacional
Desviación Estándar Muestral
¿Cuál es el primer paso para calcular la desviación estándar?
Sacar la raíz cuadrada
Calcular el cuadrado de la distancia a la media para cada dato
Calcular la media
En el siguiente conjunto de datos: 2,4,6,8... ¿Cuál es el valor de la media?
5
4
5
Es la raíz cuadrada positiva de la varianza
Coeficiente de Variación
Desviación Estándar
La varianza de una muestra se simboliza como:
S2
S
δ2
δ
Si el coeficiente de pearson < 0 significa:
Que los datos están, sesgados a la izquierda.
Que los datos están, sesgados a la derecha
Que los datos están distribuidos normalmente
Una distribución de datos es simétrica cuándo:
Los valores no están distribuidos alrededor de la media
Los valores están distribuidos alrededor de la mediana
Existe el mismo # de datos a la derecha e izquierda de la Media
Es una forma ________________ cuando los valores que están por debajo de la media se distribuyen exactamente de la misma forma que los valores que están arriba de esta.
Simétrica
Sesgada
¿Cuándo la Moda > Mediana > Media, es un sesgo?
Negativo
Insesgada
Positivo
La distribución es simétrica o insesgada cuándo:
Moda > Mediana > Media
Moda Media y Mediana son iguales
Moda < Mediana < Media
Si el coeficiente de pearson = 0 Significa:
Que los datos están distribuidos normalmente.
Que los datos están sesgados a la derecha
Que los datos están sesgados a la izquierda
La desviación estándar
Es una medida de dispersión que nos permite calcular la varianza
Es una medida de dispersión que determina lo significativo que es la muestra
Es una medida de dispersión que nos permite determinar que tan alejados estan los valores de la muestra con respecto a la media
Es una medida de dispersión que nos permite determinar que tan alejados están los valores de la muestra con respecto a la mediana
En los gráficos estadísticos podemos representar datos que se refieren a cualidades que no pueden expresarse numéricamente, los cuales son
Cuantitativos
Descriptivos
Representativos
Cualitativos
En los gráficos estadísticos podemos representar datos que se refieren a cantidades o valores numéricos, los cuales son:
Cuantitativos
Descriptivos
Representativos
Cualitativos
Son datos cualitativos
Ordinales
Continuos
Discretos
Categóricos
Son datos cuantitativos
Ordinales
Continuos
Discretos
Categóricos
Tipo de gráfico que representa la proporción de cada categoría de la variable. Suele expresarse en porcentajes.
Histograma
Pastel
Ojiva
Polígono de frecuencias
Barras
Representación gráfica de las frecuencias de una variable cualitativa o discreta. Funciona para comparar magnitudes de varias categorías.
Histograma
Pastel
Ojiva
Polígono de frecuencias
Barras
Tipo de gráfico que puede utilizar para presentar tendencias temporales. En el eje horizontal se indican las unidades de tiempo.
Histograma
Pastel
Ojiva
Polígono de frecuencias
Barras
Se usa para representar las frecuencias de una variable cuantitativa continua. En uno de los ejes se ubican las clases de la variable y en el otro, las frecuencias.
Histograma
Pastel
Ojiva
Polígono de frecuencias
Barras
La Estadística era aplicada antiguamente solo en los asuntos de Estado y de ahí se origina su nombre.
Verdadero
Falso
Es el conjunto completo de individuos, objetos o eventos que tienen las mismas características.
Muestra
Población
Variable
Objeto de estudio
En la imagen ¿quien es la muestra?
Un conjunto de estudiantes
una estudiante practicante de basquet
un conjunto de estudiantes practicantes de natación
algunos estudiantes practicantes de basquet
La............ es una característica o atributo que se observa en cada elemento de la población
encuesta
variable
unidad de estudio
tabla
Todas las siguientes son variables cuantitativas continuas: el peso, la talla, la edad, el nivel socieconómico
verdadero
falso
La ............... es una técnica de recolección de datos
variable
gráfica
encuesta
las variables pueden ser de dos tipos:
nominal y cualitativa
discreta y alternativa
cuantitativa y nominal
cuantitativas y cualitativas
La probabilidad:
Estudia la facturación de la energía eléctrica.
Estudia que posibilidad tiene un evento de ocurrir.
Estudia como se comporta la población
Estudia que tan variable es un fenómeno, así como, obtener y analizar información.
Tipo de probabilidad que parte del supuesto de que los resultados de un experimento son igualmente posibles.
Probabilidad Clásica
Probabilidad Empírica
Probabilidad Empírica
Probabilidad Conjunta
Es aquella probabilidad que se calcula con base en sucesos previos, es decir, la estadística registrada.
Probabilidad Condicional
Probabilidad Clásica
Probabilidad Empírica
Probabilidad Subjetiva
A qué decisión se llega cuando el valor p es mayor que el nivel de significancia.
No rechazar la hipótesis nula
Rechazar la hipótesis nula
Aceptar la hipótesis nula
Aceptar la hipótesis alternativa
El valor esperado de la media muestral es
La media de la población μ
La varianza de la población σ2
La desviación estándar σ
¿Que son las hipótesis?
Explicaciones tentativas del fenómeno investigado.
Son el centro, la médula o el eje del método deductivo cuantitativo.
Se derivan de la teoría existente y deben formularse a manera de proposiciones.
Todas las opciones son verdaderas
¿Que son las hipótesis?
Explicaciones tentativas del fenómeno investigado.
Son el centro, la médula o el eje del método deductivo cuantitativo.
Se derivan de la teoría existente y deben formularse a manera de proposiciones.
Todas las opciones son verdaderas
¿En todas las investigaciones cuantitativas se deben plantear hipótesis?
Verdadero
Falso
¿Las hipótesis siempre son verdaderas?
Falso
Vedadero
¿Que es una variable?
Son personas u otros seres vivos, objetos, hechos y fenómenos.
Es la que forma parte de una hipótesis o una teoría.
Es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse.
Es un constructo o construcción hipotética.
¿De dónde surgen las hipótesis?
Nace de los hallazgos de otros estudios.
Planteamiento del problema o postulado de una teoría.
Nace de la naturaleza de la contribución a una investigación.
Surgen de los resultados de otros estudios.
¿Cuales son las características de la hipótesis?
Situación real,variables concretas, hipótesis y lógica.
Situación real, lógica, variables mediales y distribución de la concentración.
Situación real, variables concretas, lógica, términos observables y mediales, ganas de investigar.
Situación real, variables concretas, lógica, términos observables y medibles, relación con las técnicas para probarla.
¿Cuales son los tipos de hipótesis que se pueden establecer?
Investigación, nula, descriptiva, correlacional.
Investigación,nula,alternativa, estadística.
De diferencia de grupos, correlacional, descriptiva, causales.
Correccional, causales, descriptiva, nula.
Se define como proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables, y deben cumplir con los cinco requisitos mencionados.
Hipótesis estadística
Hipótesis alternativa
Hipótesis de investigación
Hipótesis nula
Las hipótesis descriptivas son
para intentar predecir un dato o valor en una o más variables que se van a medir u observar
para establecer que dos o más variables se encuentren vinculadas y asociadas
para relacionar dos o más variables.
para proponer un sentido de entendimiento de las relaciones
Las hipótesis correlacionales son
las que relacionan diferentes objetos e individuos
las que establecen que dos o más variables se encuentran vinculadas y asociadas
las que relacionan entre dos o más variables, y deben cumplir con cinco requisitos
las que dependen del número de variables que se incluyen
Un ejemplo adecuado para la hipótesis de la diferencia entre grupos es:
La inflación del próximo semestre no será superior a 3%.
Quienes logran más altas puntuaciones en el examen de estadística tienden a alcanzar las puntuaciones más elevadas en el examen de economía.
La desintegración del matrimonio provoca baja autoestima en los hijos e hijas.
Los adolescentes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones de pareja, que las adolescentes a las suyas.
¿Cuántas hipótesis se deben formular
en una investigación?
Todo depende del estudio que habrá de llevarse a cabo
2
ninguna
5
La hipótesis se simboliza así: Ho
Investigación
Alternativa
Nula
Ninguna de las anteriores
Es una proposición o supuesto sobre los parámetros de una o más poblaciones.
Hipótesis nula
Hipótesis estadística
Hipótesis correlacional
Hipótesis de causalidad
La hipótesis de prueba es la que se somete a un escrutinio empírico para determinar si es apoyada o refutada, de acuerdo con lo que el investigador observa.
Verdadero
Falso
De forma precisa, un intervalo de confianza es:
Un nivel de confianza que permite conocer la probabilidad.
Un mínimo y un máximo en un nivel de confianza.
Un rango de datos para estimar un parámetro.
Un rango dentro del cual está solamente la proporción.
Se desea construir un intervalo de confianza al 90% ¿Cuál es el valor de alfa (α) que de debe utilizar?
90%
100%
10%
1%
¿Qué estadísticos debo calcular para determinar si una muestra de datos se distribuye normal?
Coeficiente de asimetría y Coeficiente de curtosis
Coeficiente de asimetría y coeficiente de variación
Coeficiente de curtosis y Moda
Coeficiente de curtosis y nivel de confianza
Para determinar el percentil asociado a probabilidad en una muestra de 16 datos ¿Qué distribución de probabilidad debo utilizar?
Distribución normal estándar
Distribución Chi cuadrado
Distribución t de student
No se puede determinar
Se desea determinar un intervalo de confianza para la variabilidad de una muestra de datos ¿Qué distribución de probabilidad debo utilizar?
Distribución normal estándar
Distribución Chi cuadrado
Distribución t de student
No se puede determinar
Se desea determinar un intervalo de confianza para la media, con una muestra de 350 datos ¿Qué distribución de probabilidad debo utilizar para calcular el percentil Z1−2α ?
Distribución t de studen
Distribución Normal Estándar
Distribución Chi cuadrado
Distribución Gamma
Si aumento el nivel de confianza ¿Qué sucede con el intervalo?
Se hace más angosto (reduce)
Se mantiene igual
No se puede modificar el nivel de confianza
Se hace más amplio (crece)
es un concepto matemático usado en estadística. También llamada promedio o simplemente media, se obtiene con la suma de un conjunto de valores dividida entre el número total de sumandos.
Media aritmética
Media
Moda
es un concepto matemático usado en estadística. También llamada promedio o simplemente media, se obtiene con la suma de un conjunto de valores dividida entre el número total de sumandos.
Media aritmética
Media
Moda
Indican qué tanto se dispersan o agrupan los datos con respecto a su media aritmética. El rango es una medida de dispersión que para una serie de datos no agrupados, es igual a la diferencia del dato mayor y el dato menor.
La medida de dispersión
Señor Jesús
No me lo imaginé
es una rama de la estadística que se enfoca en hacer conclusionesy generalizaciones sobre unapoblación a partir de la información obtenida de unamuestra de la misma.
La estadística inferencial
Estadísticas
Mona
es la rama de las Matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos.
Estadística descriptiva
Estadísticas del gobierno
Estadísticas oficiales
significa, literalmente, extraer juicios o conclusiones a partir de ciertos supuestos, sean estos generales o particulares.
Método de inferir
Metodo
Metodología
tiene la implicación de tomar la decisión sobre cuál es la información que debe reunirse sobre un tema concreto, así como de recoger dicha información y combinarla de alguna forma.
Proceso de inferencia
Proceso que no le da
Provecho
Elementos del proceso de inferencial
es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad.
La inferencia estadística
Dio
No me lo imaginé
es un estadístico (una función de la muestra) utilizado para estimar un parámetrodesconocido de la población.
Un estimador
Si, tú puedes
El no me está hablando
es un número que resume la gran cantidad de datos que puedenderivarse del estudio de una variable estadística. El cálculo de este númeroestá bien definido, usualmentemediante una fórmula aritméticaobtenida a partir de datos de la población.
Parámetro
Buen provecho mi amor
El no es un problema
es un procedimiento para juzgar si unapropiedad que se supone en unapoblación estadística es compatible con lo observado en una muestrade dicha población. Fue iniciadapor Ronald Fisher y fundamentada posteriormente porJerzy Neyman y Egon Pearson.
Prueba de hipótesis
Por eso no me puedo
Frente al dólar
es el grado en que una distribución se estira o se comprime
Dispersión
Por eso no
Franchesca Cedano
sirve para indicar la diferencia entre elvalor del estimador esperado y elestimador real y, por ello, forma partede de las propiedades de un muestreoestadístico.
En estadística se llama sesgo de un estimador a la diferencia entre su esperanza matemática y el valor numérico del parámetro que estima. Un estimador cuyo sesgo es nulo se llama insesgado o centrado.
Sesgo
Babababab
Plalakak
es una medidaestadística que determina el gradode concentración que presentan losvalores de una variable alrededorde la zona central de la distribución de frecuencias. También es conocida como medidade apuntamiento.
Curtosis
Uhh
Doña I miss you
se refiere al punto medio de una distribución. Las medidas de tendencia central se conocen también como medidas de posición.
La tendencia central
Lousy
Don’t worry
se refiere a la separaciónde los datos en una distribución, es decir, al grado en que las observacionesse separan.
Dispersión
Gracias por tu apoyo
Fracaso en el proceso
son herramientas utilizadas para analizar y predecir la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Estos modelos se basan en supuestos estadísticos y permiten estimar los efectos de las variables independientes sobre la variable dependiente.
Los modelos de regresión
Thanks for you help
God’s is good
Es el tipo más común de modelo de regresión, donde se establece una relación lineal entre la variable dependiente y las variables independientes. Se utiliza para predecir valores numéricos continuos.
Regresión lineal
Regente de la universidad
Se utiliza cuando la variable dependiente es binaria o categórica. En este caso, se modela la probabilidad de pertenecer a una categoría en función de las variables independientes.
Regresión logística
Logística de las fuerzas
Logísticamente
también conocido como gráfico de dispersión o gráfico de puntos, es una representación gráfica de los datos que muestra la relación entre dos variables.
Un diagrama de dispersión
Ejemplo de la narrativa bíblica
Derechos de los trabajadores
Se utiliza un polinomio de grado N para ajustar la curva a los datos.
Ajuste polinomial
Hhahahahahah
No me lo puedo creer
Este método se utiliza cuando la relación entre las variables no se puede modelar adecuadamente mediante una función lineal o polinómica.
Ajuste de regresión no lineal
Ajuste del precio
No me puedo dormir
Este método se utiliza comúnmente para analizar una serie de datos que se obtengan de algún estudio, con el fin de expresar su comportamiento de manera lineal y así minimizar los errores de la data tomada.
Métodos de los mínimos cuadrados
UCADE
Cuadros y que se le fue
Esto es una fórmula matemática relacionada con la variable conocidas y las variables desconocida
Ecuación d estimación
Eso mismo
Yes
Tipos de variables
Variable dependiente-variable independiente
Variable conocidas- variables desconocidas
Ahhahahaha
Es la gráfica que examina si existe relación entre dos variables
Diagrama de dispersión
Variable
Uyyy
Son solamente dos de las muchas técnicas de modelado que se pueden utilizar en la regresión múltiple para aumentar la precisión de nuestras ecuaciones estimación.
Variables ficticia y las curvas
Malandro
Análisis de varianza
Es la situación en la cual las variables independientes de una ecuación de regresión múltiple están sumamente intercorrelacionadas, es decir, existe una relación lineal entre dos o más variables independientes
Multicolinealidad
Correlación
Autocorrelación
Ninguna de las anteriores
Cómo podemos minimizar del efecto de multicolinealidad
tratando de incluir variables que sean dependientes una de otra
tratando de incluir variables que sean independientes una de otra, esto es tratar de evitar variables que “digan la misma cosa”.
No se puede evitar tener una multicolinealidad alta
Ninguna de las anteriores
En los modelos de regresión lineal múltiple se consideran varias variables.
Verdadero
Falso
Uno de los aspectos que más se descuida al ajustar un modelo de regresión lineal simple es revisar que se cumplan los ______________________del modelo
numeros
datos
supuestos
ninguna de las anteriores
¿Cúal de las siguientes afirmaciones son correctas respecto al coeficiente de determinación (R²) ?
Puede asumir cualquier valor entre 0 e infinito
Cuando se acerca a 0, el modelo es considerado “mejor”
Puede asumir cualquier valor entre -infinito e infinito
Cuando se acerca a 1, el modelo es considerado “mejor”
Uno de los supuestos que deben cumplirse en el modelo de regresión lineal múltiple es:
Heterocedasticidad de los residuos
Autocorrelación de los residuos
Multicolinealidad de las variables independientes
Homocedasticidad de los residuos
¿Cuál es la función del análisis de Regresión Lineal Múltiple?
clasificar matemáticamente a través de diferentes preguntas como: ¿Qué factores importan más? ¿Qué factores se pueden ignorar? ¿Cómo interactúan estos factores entre sí? Y, por último, ¿Qué tan seguro te sientes de todos estos factores?
Predecir valores de una variable, es decir, a partir de unas características predecir de forma aproximada un comportamiento o estado.
Comprobar y comparar modelos Implícitos.
Indica la intensidad y la dirección de la relación entre esa variable independiente (VI)y la variable dependiente (VD).
Suponga que en la ecuación de regresión múltiple Ŷ = 24.4 + 5.6X1 + 6.8X2, Ŷ es el peso (en libras) y X2 es la edad (en años). Por cada año adicional en la edad, entonces, se puede esperar que el peso aumente en 24.4 libras.
Verdadero
Falso
Las variables ficticias constituyen una técnica que puede utilizarse para incorporar datos cualitativos en las regresiones múltiples.
Verdadero
Falso
Suponga que una regresión múltiple ha producido la siguiente ecuación: Ŷ = 5.6 + 2.8X1 – 3.9X2 + 5.6X3. Si X1, X2 y X3 tienen valor de cero, entonces se esperaría que Y tuviera el valor de 5.6.
Verdadero
Falso
