final estadistica inf

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

poblaciones pueden considerarse iguales

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Verdadero

Falso

Pregunta 2

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Enunciado de la pregunta

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

pruebas de extremo superior

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Verdadero

Falso

Pregunta 3

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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

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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

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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

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