Question 1
Question 2
Question
La varianza como medida de dispersión
Answer
-
Se aplicará únicamente a variables numéricas agrupadas en intervalos.
-
Siempre será aplicable.
-
No siempre será aplicable, dependerá del tipo de variables.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
Question 3
Question
La intersección entre los modelos de regresión de X/Y y de Y/X coincide con:
Answer
-
El centro de gravedad de la distribución (X(media),Ȳ)
-
No es posible saberlo si no se dispone de los datos.
-
El producto de las pendientes.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
Question 4
Question 5
Question
Una variable tipificada es tal que
Answer
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Su media es 0 y su desviación típica 1.
-
Su media es 0 y su desviación típica 0.
-
Su media es 1 y su desviación típica 1.
Question 6
Question
Para analizar el grado de relación entre dos variables en escala por ratios:
Answer
-
Hay que usar exclusivamente el coeficiente de correlación de Pearson.
-
Hay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
No es posible usar los coeficientes predictivos ג.
Question 7
Question
Para una variable estadística de tipo numérico cualquiera:
Answer
-
Se agrupe o no por intervalos, las medidas de posición siempre coincidirán.
-
Es posible el calcular cualquier tipo de medida.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Es obligatorio el agrupar por intervalos para calcular cualquier tipo de medida.
Question 8
Question
El rango es una medida de dispersión aplicable a:
Answer
-
Variables nominales o superiores.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Cualquier tipo de variables.
-
Únicamente en variables numéricas.
Question 9
Question
Si la varianza del error Sε^2 crece:
Answer
-
Aumenta el coeficiente de correlación.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Aumenta el coeficiente de determinación.
-
Disminuye el coeficiente de determinación.
Question 10
Question
El error medio en las estimaciones de un modelo de regresión múltiple es:
Question 11
Question
Para analizar el grado de relación entre dos variables ordinales:
Answer
-
Es posible usar los coeficientes predictivos ג.
-
Hay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Hay que usar el coeficiente de correlación de Pearson.
Question 12
Question
Si el coeficiente de asimetría toma valores próximos a cero, indica que:
Question 13
Question
La moda es una medida de centralización aplicable a variables:
Question 14
Question
El método de mínimos cuadrados para la estimación de modelos estocasticos
Answer
-
Minimiza la media del error
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta
-
Consigue hacer mínimos los errores en las estimaciones
-
Es tal que la varianza es mínima
Question 15
Question
Para analizar el grado de relación entre dos variables en escala por intervalos:
Answer
-
Hay que usar exclusivamente el coeficiente de correlación de Pearson.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Es posible usar los coeficientes predictivos ג.
-
Hay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer.
Question 16
Question
El rango es una medida de dispersión aplicable a:
Answer
-
Únicamente en variables numéricas.
-
Cualquier tipo de variables.
-
Variables ordinales o superiores.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
Question 17
Question
El método de mínimos cuadrados para obtener los coeficientes de regresión en un modelo:
Answer
-
Es aplicable únicamente si el modelo es de tipo lineal simple.
-
Es aplicable a cualquier tipo de modelo.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
No es aplicable si el modelo es de tipo parabólico.
Question 18
Question
La mediana como medida de posición es aplicable:
Answer
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Se puede calcular con cualquier tipo de variable.
-
Unicamente para variables en escala cuantitativa.
-
Unicamente para variables en escala cualitativa.
Question 19
Question
la mediana, como medida de centralización, es aplicable a variables
Answer
-
En escala ordinal o superior.
-
En escala por intervalos o superior.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
En escala nominal o superior
Question 20
Question
La mediana de una distribucion de datos,
Answer
-
Tiene que se un único valor.
-
Ha de coincidir con un dato de la distribucion
-
Coincide con la categoría para la que su frecuencia absoluta contiene al 50%.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
Question 21
Question
Para analizar el grado de relacion entre dos variables odinales,
Answer
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Hay que realizarlo nesesariamente por medio de la X^2 de Pearson.
-
Es posible usar la X^2 de Pearson.
-
Hay que usar el coeficiente de correlación de Pearson.
Question 22
Question
Para analizar el grado de relación entre dos variables en escala por ratios:
Answer
-
Es posible usar el coeficiente de correlación de Pearson.
-
No es posible usar los coeficientes predictivos lambda
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Hay que realizarlo necesariamente por medio de V de Cramer.
Question 23
Question
Si el coeficiente de asimetría toma valores positivos, indica que:
Question 24
Question
Dada una variable estadística medida a través de una escala por ratios:
Answer
-
Es obligatorio el agrupar por intervalos para calcular cualquier tipo de medida.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Se agrupe o no por intervalos, las medidas de posición siempre coincidirán.
-
Es posible el calcular cualquier tipo de medida.
Question 25
Question
Entre las condiciones de las variables aleatorias para aplicar el teorema central del límite:
Answer
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Pueden ser independientes e idénticamente distribuidas.
-
Deben de seguir la distribución normal.
-
Tienen que ser idénticamente distribuidas.
Question 26
Question
Entre las condiciones que han de cumplir las variables aleatorias para poder aplicar el teorema central del límite:
Answer
-
Pueden ser independientes.
-
Ninguna de las demás respuestas es correcta.
-
Deben ser independientes.
-
Deben de seguir la distribución normal.
Question 27
Question
El proceso de tipificacion de una variable estadística, consiste en:
Question 28
Question
Tipificar unas datos, consiste en.
Answer
-
Ninguna de las demas respuestas es correcta.
-
centrar los datos y dividirlos por su varianza
-
centrar los datos y dividirlos por su desviacion tipica
-
Determinar cual es el maximo y cual es el minimo.