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Campus05 2013-1

 

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Act 8: Lección Evaluativa 2

1Puntos: 1El coeficiente de determinación mide la proporción de la varianza que queda explicada por la ecuación de regresión, que describe la relación establecida entre las dos variables. Se podria decir , en otras palaras que dicho coeficiente indica:

Seleccione una respuesta.

a. El grado de variación de las variables.

b. El porcentaje de explicación y confiablidad del modelo.

c. El grado de dispersión de los valores explicados por la recta de regresión.

d. El grado de correlación de dos variables.

2Puntos: 1

Se ha efectuado un estudio en que se relacionan los puntajes de aptitud con la productividad en una industria. Después de un análisis estadístico el director obtiene la siguiente ecuación de estimación y su correspondiente coeficiente de correlación.

A partir del coeficiente de correlación es correcto afirmar que la relación entre la productividad y el puntaje de aptitud es:

Seleccione una respuesta.

a. Mínima

b. Regular

c. No hay correlación

d. Aceptable

3Puntos: 1

Las medidas de dispersión permiten medir el comportamiento de una variable, dentro de ellas encontramos algunas que se dejan afectar fácilmente por valores extremos de poca frecuencia, y mide la diferencia entre el límite superior y el límite inferior de un conjunto

de datos, el tipo de medida de dispersión al que se refiere el enunciado es:

Seleccione una respuesta.

a. Desviación típica.

b. Coeficiente de variación.

c. Varianza.

d. Rango.

4Puntos: 1

Dentro del proceso de regresión, interviene una medida de dispersión que a diferencia de las varianzas puede tomar valores negativos y se define como la media del producto de las diferencias entre los valores de la variable y su media aritmética, Dicha medida recibe el nombre de:

Seleccione una respuesta.

a. Coeficiente de Variación.

b. Desviación media.

c. Covarianza

d. Coeficiente de Correlación.

5Puntos: 1

El análisis de regresión lineal permite obtener una ecuación matemática o línea de regresión la cual facilita:

Seleccione una respuesta.

a. Estimar el modelo de regresión que refleja la relación o dependencia entre dos variables.

b. Determinar el grado de relación entre dos variables.

c. Determinar la confiabilidad del modelo.

d. Determinar la dispersión de los datos respecto al promedio.

6Puntos: 1

A partir de la lectura realizada acerca del método de regresión lineal simple es correcto afirmar que:

Seleccione una respuesta.

a. Un coeficiente de correlación igual a 1 indica una relación perfecta entre las variables

b. El coeficiente de correlación se mueve entre 0 y -1

c. Un coeficiente de correlación igual a -1 indica que la línea de regresión no es la que mejor refleja las relaciones entre variables.

d. Si r es mayor que 1, la recta ajustada explica más que suficiente las relaciones entre las dos variables.

7Puntos: 1

El objeto del análisis de regresión lineal simple es investigar:

Seleccione una respuesta.

a. La relación entre una variable dependiente cuantitativa y una variable independiente cuantitativa.

b. La relación entre dos variables dependientes cuantitativas y una o más variables independiente cualitativas.

c. La relación entre una variable dependiente cualitativa y una variable independiente cualitativa.

d. La relación entre dos variables cualitativas dependientes y una cuantitativa independiente.

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Puntos: 1El metodo que examina la relación entre dos variables restringiendo una de ellas respecto a la otra, con el objeto de estudiar las variaciones de la primera cuando la otra permanece constante, se denomina:

Seleccione una respuesta.

a. Estimación por minimos cuadrados.

b. Regresión Multiple.

c. Regresion Lineal

d. Regresión No Lineal.

9Puntos: 1

Las medidas univariantes de Dispersión se clasifican en absolutas y relativas. Dos de las siguientes medidas NO son medidas de dispersión absoluta:

Seleccione al menos una respuesta.

a. Desviación Estándar.

b. Desviación Media.

c. Coeficiente de variación.

d. Varianza.

10Puntos: 1

Al cuantificar la relación lineal entre dos variables X y Y, a partir del coeficiente de correlación de Pearson (r), se obtiene r = 0. Por lo anterior se puede concluir:

Seleccione una respuesta.

a. Las variables están directamente correlacionadas.

b. No hay correlación lineal.

c. La correlación es polinomial.

d. La correlación es lineal perfecta.

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