Tarea 6 Estadistica II

Tarea: # 6

Tarea: # 6

1. Cuando el valor de r se acerca a 1

1. Cuando el valor de r se acerca a 1 el patrón de los puntos en el diagrama deel patrón de los puntos en el diagrama de dispersión parece acercarse a una recta con pendiente

dispersión parece acercarse a una recta con pendiente a. 0 a. 0 b. positiva b. positiva c. negativa c. negativa d. indefinida d. indefinida

2. Si los puntos en un diagrama de dispersión forman un patrón que sube de 2. Si los puntos en un diagrama de dispersión forman un patrón que sube de izquierda a derecha, esto indica que la correlación

izquierda a derecha, esto indica que la correlación a. es positiva a. es positiva b. es negativa b. es negativa c. no existe c. no existe d. no se puede determinar  d. no se puede determinar  . Se!ala cu"l

. Se!ala cu"l NONO es una caracter#stica de un diagrama de dispersión. es una caracter#stica de un diagrama de dispersión. a. $ algunas

a. $ algunas x  x  puede que le corresponda una sola puede que le corresponda una sola y y 

b. $ algunas

b. $ algunas x  x  puede que le correspondan varias puede que le correspondan varias y y 

c. $ cada

c. $ cada y y  le pueden corresponder varias le pueden corresponder varias x  x 

d. $ algunas

d. $ algunas x  x  puede que no les corresponda ninguna puede que no les corresponda ninguna y y 

%. Cuando el valor de r se acerca a

%. Cuando el valor de r se acerca a &&_{11 el patrón de los puntos en el diagrama deel patrón de los puntos en el diagrama de}

dispersión parece acercarse a una recta con pendiente dispersión parece acercarse a una recta con pendiente

a. a. 00 b. positiva b. positiva c. negativa c. negativa d. indefinida d. indefinida

'. Cuando en el diagrama de dispersión los puntos se encuentran mu( dispersos, entonces la correlación es a. positiva b. negativa c. alta d. ba)a

*. Cuando hablan del grado de asociación entre dos variables, los estad#sticos se refieren a+

a. la magnitud de la correlación b. el coeficiente de determinación c. la covarianza

d. el coeficiente de regresión

. -u/ dos componentes tiene el coeficiente de correlación a. l signo ( la dirección

b. a dirección ( la inclinación c. l signo ( el valor absoluto d. l valor absoluto ( la inclinación

3. -u/ indica el valor absoluto de un coeficiente de correlación a. l nivel de linealidad de la correlación

b. l tipo de correlación entre las dos variables.

4. -u/ indica el signo de un coeficiente de correlación

a. l grado de asociación entre las dos variables b. l nivel de linealidad de la correlación

c. l tipo de correlación entre las dos variables.

d. a dirección en que cambian los valores de y cuando cambian los de x 10. n una correlación el grado de asociación entre las dos variables indica

a. hasta que punto cada valor de y se parea con uno ( solo un valor de x 

b. que cuando aumenta y  disminu(e x 

c. que cuando aumenta x disminu(ey 

d. que cuando cambian los valores de y  cambian los de x 

11. Si el valor absoluto del coeficiente de correlación est" cercano a 1, entonces es posible decir que ha( una tendencia a que

a. los valores de x  que corresponden a cada y  sean negativos

b. los valores de y  que corresponden a cada x  sean negativos

c. cada valor de y se paree con un solo valor de x 

d. ambos, la x  ( lay  sean negativos

12. a relación entre dos variables es perfecta si el coeficiente de correlación es a. 51

b. 0 c. 0.' d. 100

1. Cuando r 6 &0.4 es posible decir que la correlación es a. mu( alta

b. moderada c. ba)a

d. mu( ba)a

1%. -ue valor de r indica que no ha( relación entre las variables a. &1

b. 0.' c. 0 d. 1

1'. l valor absoluto de un coeficiente de correlación indica hasta que punto la relación entre las dos variables es

a. inversa b. positiva c. lineal d. curvilineal

1*. n los estudios correlacionales no se puede llegar a conclusiones sobre causa ( efecto porque

a. ninguna relación entre variables indica causa ( efecto b. en estos estudios no se manipulan las variables

c. el m/todo para recoger datos en estos estudios es deficiente d. generalmente la muestra es mu( peque!a en los estudios

1. l coeficiente de determinación representa el porciento de a. valores en y explicables por x

b. valores en x explicables por valores en y

c. la variación en y explicable por la variación en x d. la variación total en y causada por la variación en x 13. l coeficiente de determinación se expresa como

a. el cuadrado de la covarianza

b. el cuadrado del coeficiente de regresión

c. el cuadrado del coeficiente de correlación lineal d. la ra#z cuadrada del coeficiente de correlación lineal

14. -u/ s#mbolo se utiliza para representar el coeficiente de determinación a. r 

b. el cuadrado de r  c. rho

d. la ra#z cuadrada de r 

20. -u/ porciento de la varianza se explica cuando r 6 0.' a. .'

b. '*. c. ' d. 3*.

21. n la ecuación lineal ( 6 bx 7 c,

b

b. la pendiente c. el intercepto de x

d. la variable dependiente

22. n la ecuación lineal ( 6 bx 7 c,

c

b. la pendiente c. el intercepto de x

d. la variable dependiente

2. n una ecuación lineal el intercepto de y se obtiene cuando se iguala a cero a. (

b. la pendiente c. el intercepto de x d. x

2%. n una ecuación lineal el intercepto de x se obtiene cuando se iguala a cero a. (

b. la pendiente c. el intercepto de (

2'. a magnitud de la relación lineal entre dos variables num/ricas se mide por medio de a. el diagrama de dispersión

b. la pendiente c. el intercepto de y

d. el coeficiente de correlación

2*. n una ecuación de regresión de la forma ( 6 bx 7 c,

b

b. la constante de regresión c. el coeficiente de regresión d. la variable independiente

2. n una ecuación de regresión de la forma ( 6 bx 7 c,

x

b. la constante de regresión c. el intercepto de x

d. la variable independiente

23. n una ecuación de regresión de la forma ( 6 bx 7 c,

y

b. el intercepto de x

c. la variable dependiente d. la variable independiente

24. n una ecuación de regresión de la forma ( 6 bx 7 a,

a

b. el coeficiente de regresión c. la constante de regresión d. el intercepto de x

0. Cuando se toma en consideración la distribución de todos los errores de predicción, - a qu/ medida de esta distribución corresponde el error est"ndar de estimado

a. la desviación est"ndar b. el promedio

c. la varianza d. el alcance

1. n una regresión lineal si la correlación entre la variable dependiente ( la variable independiente aumenta entonces

a. el error est"ndar de estimado disminu(e b. el error est"ndar de estimado aumenta c. la precisión de la predicción decrece d. la variable dependiente aumenta