El análisis de varianza puede utilizarse para probar si las medias de más de dos

poblaciones pueden considerarse iguales

Seleccione una:

Verdadero

Falso

Pregunta 2

Sin responder aún

Puntúa como 1,0

Marcar pregunta

Enunciado de la pregunta

En el análisis de varianza , la prueba de hipótesis mediante la estadística F maneja

pruebas de extremo superior

Seleccione una:

Verdadero

Falso

Pregunta 3

Sin responder aún

Puntúa como 1,0

Marcar pregunta

Enunciado de la pregunta

Una aplicación importante del análisis de regresión en las finanzas, es para estimar los

costos. Al reunir datos sobre cantidad (en unidades) y costo (en miles de pesos), y

aplicar el método de mínimos cuadrados, para formar una ecuación de regresión donde

se relaciona la cantidad y el costo, un financiero puede estimar el costo asociado con

determinada operación de manufactura. Se obtuvo la siguiente ecuación:

Y = 1246,7 + 7.6X ; coeficiente de correlación r = 0.98

Con respecto al coeficiente de determinación para interpretar este resultado se puede

decir que:

Seleccione una:

a. La varianza de la cantidad de producción depende de la varianza del costo total,

en un 96.04%.

b. 96.04% de los costos, se relacionan con el 96.04% de la producción.

c. 96.04% de la variabilidad de los costos, se explica por la variabilidad de la

producción.

d. El efecto de cada unidad producida, es un aumento del 96.04% en los costos de

producción.

Pregunta 4

Sin responder aún

Puntúa como 1,0

Marcar pregunta

Enunciado de la pregunta

Para que la ecuación de estimación sea un estimador perfecto de la variable

dependiente, de lo siguiente, ¿Qué tendría que ser cierto?

Seleccione una:

a. El error estándar de la estimación es cero.

b. Todos los puntos de datos están en la línea de regresión

c. El coeficiente de determinación es -0,90

d. El coeficiente de determinación es 0,90

Pregunta 5

Sin responder aún

Puntúa como 1,0

Marcar pregunta

Enunciado de la pregunta

Se quiere medir la relación que existe entre el número de empleados (X) y las ventas

semanales (en millones de $) (Y), para un grupo de almacenes del sector de los

alimentos en una ciudad. Los datos obtenidos son los siguientes:

X 12 16 20 28 30 32 36 40

Y 20 30 36 44 80 60 95 98

El mejor modelo de regresión lineal: Y = A + BX es:

Seleccione una:

a. Y^=−18,763+2,8649X

b. Y^=18,763+2,8649X

c. Y^=−18,763−2,8649X

d. Y^=18,763−2,8649X

Saltar Navegación por el cuestionario

Navegación por el cuestionario

Pregunta 1 Esta página Pregunta 2 Esta página Pregunta 3 Esta página Pregunta 4 Esta

página Pregunta 5 Esta página

Terminar intento...

Tiempo restante 1:14:50

Usted se ha identificado como EDWIN YUCE GIL BELTRAN (Salir)

CB/PRIMER BLOQUE-ESTADISTICA INFERENCIAL / Grupo[001] / 20152