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 Y
12 20
16 30
20 36
28 44
30 80
32 60
36 95
40 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
