Xenia Chavez
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ESTADISTICA 2 - 2BIM ABR- AGO 2017

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Xenia Chavez
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ESTADISTICA 2 - 2BIM

Question 1 of 150

1

El error estándar de estimación mide la cercanía entre los valores reales y la recta de regresión

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 2 of 150

1

Una correlación es perfecta cuando todas las observaciones se encuentran exactamente en la recta tanto de pendiente positiva como negativa, por eso es que siempre existirá una correlación de 1 entre la variable “X” y “Y”

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 3 of 150

1

El análisis de correlación es el estudio de la relación entre variables

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 4 of 150

1

Un intervalo de confianza se refiere a todos los casos con un valor dado de X

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 5 of 150

1

El error estándar de estimación mide la variación alrededor de la recta de regresión

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 6 of 150

1

El coeficiente de determinación puede tomar cualquier valor entre el rango 0 a 1

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 7 of 150

1

La prueba de hipótesis también se interpreta en términos de valores p. Un valor p es la probabilidad de determinar un valor del estadístico de prueba más extremo que el calculado, cuando Ho es verdadera

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 8 of 150

1

Los valores de a y b en la ecuación de regresión se les conoce como coeficientes de regresión estimada

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 9 of 150

1

El error estándar y el coeficiente de determinación son dos estadísticos que proporcionan una evaluación general de la capacidad de una ecuación de regresión para predecir una variable independiente

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 10 of 150

1

Para explorar otras relaciones no lineales, una posibilidad es transformar una variable, por ejemplo en lugar de emplear “Y” como variable dependiente, se puede emplear su logaritmo, recíproco, cuadrado o raíz cuadrada

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 11 of 150

1

La idea básica del análisis de correlación es reportar la asociación entre 4 variables

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 12 of 150

1

Cuando existe una correlación espuria se puede concluir que se tiene dos variables con fuerte correlación porque hay una relación o asociación entre ambas, no que un cambio en la una ocasiona un cambio en la otra

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 13 of 150

1

Cuando el valor t calculado se encuentra en la región de rechazo, se rechaza la Ho, esto significa que la correlación entre la población es cero

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 14 of 150

1

Cuando el error estándar es pequeño, significa que las dos variables no están muy relacionadas

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 15 of 150

1

En general es imposible que el comportamiento de Y (variable dependiente) sea explicada en gran medida por solo una variable independiente

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 16 of 150

1

El análisis de regresión se podría utilizar para predecir un amplio rango de fenómenos, desde medidas económicas hasta diferentes aspectos del comportamiento humano

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 17 of 150

1

Dos variables tienen una relación positiva cuando se ubican por arriba de la media

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 18 of 150

1

Las siguientes variables tienen una relación positiva porque la incrementar el nivel de ingresos incrementa el ahorro

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 19 of 150

1

Cuando los puntos en el diagrama de dispersión aparecen cerca de las recta, se observa que el coeficiente de correlación tiende a ser grande

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 20 of 150

1

¿Qué ocurre si se rechaza la hipótesis nula? Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población no es igual a cero, es decir existe una relación significativa entre ambas variables

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 21 of 150

1

En la siguiente función Promedio de notas de Estadística = (Base matemáticas que tiene el estudiante). La variable dependiente seria. Si el estudiante de la asignatura de estadística tiene o no bases de matemáticas

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 22 of 150

1

El consumo de margarina eleva divorcios en Ecuador, es un claro ejemplo de correlación espuria

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 23 of 150

1

Si existe una correlación de 0,76 se puede concluir que existe una asociación muy débil entre las variables ya que el valor está muy cercano a 1

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 24 of 150

1

En una regresión los valores positivos indican una relación directa y los valores negativos una relación indirecta

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 25 of 150

1

Se puede afirmar que identificar y estudiar las relaciones entre variables puede proporcionar información para: elevar ganancias, reducir los costos, predecir la demanda, etc

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 26 of 150

1

El número de grados de libertad en la regresión es igual al número de variables independientes existen en la ecuación de regresión múltiple

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 27 of 150

1

En la prueba global la Ho es: al menos un coeficiente de regresión no es cero

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 28 of 150

1

Para verificar la homocedasticidad, los residuos se trazan contra los valores ajustados de X

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 29 of 150

1

La distribución F es sesgada de manera positiva cuando aumentan los valores de X, entonces la curva se aproximará al eje horizontal

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 30 of 150

1

Cuando se agrega o elimina una variable independiente, hay un cambio drástico de los valores de los coeficientes de regresión restantes

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 31 of 150

1

En la regresión múltiple existe una relación directa entre la variable dependiente y el conjunto de variables independientes

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 32 of 150

1

Una de las suposiciones de la regresión múltiple es que las variables independientes no deberán estar correlacionadas

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 33 of 150

1

El número de variables independientes en una ecuación de regresión múltiple aumenta el coeficiente de determinación

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 34 of 150

1

En una regresión múltiple los coeficientes de regresión y los signos algebraicos también proporcionan información acerca de sus relaciones individuales con la variable dependiente

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 35 of 150

1

Cuando se realiza una prueba global, la hipótesis alternativa plantea al menos un coeficiente de regresión no es cero

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 36 of 150

1

En la práctica es posible seleccionar variables que carezcan por completo de alguna relación

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 37 of 150

1

En el siguiente ejemplo “Se tiene interés en estimar el salario de un ejecutivo con base en los años de su experiencia laboral y si se graduó de la universidad”, En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es la variable años de experiencia laboral

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 38 of 150

1

Cuando los coeficientes de las variables explicativas presentan signo positivo, significativa que existe una relación inversa con respecto a la variable dependiente

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 39 of 150

1

La multicolinealidad no afecta la capacidad de una ecuación de regresión múltiple para predecir la variable dependiente, no obstante cuando se tenga interés en evaluar la relación entre cada variable independiente y la variable dependiente, la multicolinealidad puede presentar resultados inesperados

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 40 of 150

1

Las variables cualitativas, describen una cualidad particular, como masculino o femenino

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 41 of 150

1

El salario puede depender del nivel de educación y de los años de experiencia en. En este ejemplo se está planteando un modelo de regresión lineal simple

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 42 of 150

1

Una característica positiva del promedio simple del índice de precios es que se obtendría el mismo valor para el índice sin importar las unidades de medida

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 43 of 150

1

Como en el valor de un índice agregado simple pueden influir las unidades de medición, se emplea con frecuencia

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 44 of 150

1

La desventaja principal del índice de Paasche es que se supone que las cantidades en el periodo base aún son realistas en el periodo dado

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 45 of 150

1

Cada índice tiene un periodo base

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 46 of 150

1

Un número índice consiste en dividir el precio del año seleccionado para el precio del año base

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 47 of 150

1

El término de no ponderado para un índice significa que todos los valores incluidos al calcular el índice tienen igual importancia

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 48 of 150

1

Las ventas deflacionadas son importantes para mostrar la tendencia en las ventas reales

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 49 of 150

1

Una de las razones para calcular un índice es: que si los números son pequeños, con frecuencia es más fácil comprender el cambio del índice que las cifras reales

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 50 of 150

1

Si dos o más series tienen el mismo periodo base no se pueden comparar de manera directa

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 51 of 150

1

En la práctica común se debe situar la variable dependiente en el eje vertical o Y y la variable independiente en el eje horizontal o X

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 52 of 150

1

Una recta se considera la de mejor ajuste cuando la suma de los cuadrados de las desviaciones verticales respecto de si misma es mínima

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 53 of 150

1

El coeficiente de determinación puede tomar cualquier valor entre el rango de -1 a 1

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 54 of 150

1

Los valores de a y b en la ecuación de regresión se les conoce como coeficientes de regresión estimada

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 55 of 150

1

Una de las características del coeficiente de correlación menciona que, el valor cercano a 1 indica una asociación directa o positiva entre las variables

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 56 of 150

1

Un intervalo de predicción se refiere a un caso particular de un valor dado de X

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 57 of 150

1

El error estándar de estimación mide la variación alrededor de la recta de regresión

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 58 of 150

1

El error estándar de estimación es similar a la varianza que se basa en valores cuadráticos

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 59 of 150

1

En la ecuación de regresión lineal Y = a + bX, a es la pendiente y b es la intersección con Y

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 60 of 150

1

Cuando el error estándar es pequeño, significa que las dos variables no están muy relacionadas

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 61 of 150

1

Cuando el valor t calculado se encuentra en la región de rechazo, se rechaza la Ho, esto significa que la correlación entre la población es cero

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 62 of 150

1

Un coeficiente de correlación r cercano a cero indica que la relación lineal es muy fuerte

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 63 of 150

1

Dos variables tienen una relación positiva cuando se ubican por arriba de la media

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 64 of 150

1

Si la correlación es débil, al representar los datos en un diagrama de dispersión se podrá observar una dispersión considerable respecto a la recta trazada a través del centro de los datos

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 65 of 150

1

En una correlación espuria, se incluye que, cuando hay dos variables con una fuerte correlación es que hay una relación o asociación entre ambas variables, no que un cambio en una ocasiona un cambio en la otra

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 66 of 150

1

Las siguientes variables tienen una relación positiva porque la incrementar el nivel de ingresos incrementa el ahorro

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 67 of 150

1

Cuando el valor cae en la zona de rechazo se acepta la hipótesis alternativa es decir se concluye que si hay una relación entre dos variables y no es casualidad, ya que la hipótesis alternativa plantea que la correlación es diferente de cero

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 68 of 150

1

Un ejemplo de variable dependiente es por ejemplo que se desea predecir el número esperado de productos que se venderán si un representante visita 20 micro mercados. La variable seria productos que se venden

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 69 of 150

1

Se puede afirmar que identificar y estudiar las relaciones entre variables puede proporcionar información para: elevar ganancias, reducir los costos, predecir la demanda, etc

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 70 of 150

1

En una regresión los valores positivos indican una relación directa y los valores negativos una relación indirecta

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 71 of 150

1

Si existe una correlación de 0,76 se puede concluir que existe una asociación muy débil entre las variables ya que el valor está muy cercano a 1

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 72 of 150

1

¿Qué ocurre si se rechaza la hipótesis nula? Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población no es igual a cero, es decir existe una relación significativa entre ambas variables

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 73 of 150

1

Si se obtiene un coeficiente de determinación de 0,576, se dice que el 57,6% de la variación en la variable “Y” se explica, o está representada por la variación de la variable “X”

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 74 of 150

1

La distribución F es asintótica cuando la cola de la distribución se encuentra a la derecha

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 75 of 150

1

El método de mínimos cuadrados también permite inferir o generalizar a partir de la relación de una población completa

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 76 of 150

1

El análisis de regresión múltiple sirve como técnica descriptiva o como técnica de inferencia

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 77 of 150

1

Cuando los residuos sucesivos están correlacionados, a esta condición se le conoce como homocedasticidad

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 78 of 150

1

En una distribución continua la distribución puede tomar un número infinito de valores entre 0 y el infinito positivo

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 79 of 150

1

Para probar la hipótesis nula de que todos los coeficientes de regresión múltiple son cero se emplea la distribución F

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 80 of 150

1

El coeficiente de determinación múltiple puede variar de 0 a 1

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 81 of 150

1

En la prueba global la Ho es: al menos un coeficiente de regresión no es cero

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 82 of 150

1

Una de las razones por las que se debe evitar variables independientes correlacionadas, es que pueden generar resultados erróneos en las pruebas de hipótesis para las variables independientes individuales

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 83 of 150

1

Tanto en el caso de dos variables (regresión, simple) como en el de más de dos variables (regresión, múltiple), el análisis de regresión lineal puede utilizarse para explorar y cuantificar la relación entre una variable llamada dependiente o predecida (y) y una o más variables llamadas independientes o predictoras(X1,X2,….Xn)

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 84 of 150

1

El hecho de usar más de una variable independiente de la ventaja de utilizar más información en la construcción del modelo y, consecuentemente, realizar estimaciones más precisas

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 85 of 150

1

Explicar el nivel de un contaminante en función de la densidad industrial y de las lluvias medias mensuales, e son claro ejemplo de regresión lineal múltiple

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 86 of 150

1

En el siguiente ejemplo “Se tiene interés en estimar el salario de un ejecutivo con base en los años de su experiencia laboral y si se graduó de la universidad”, En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es la variable años de experiencia laboral

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 87 of 150

1

El salario puede depender del nivel de educación y de los años de experiencia en. En este ejemplo se está planteando un modelo de regresión lineal simple

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 88 of 150

1

Cuando los coeficientes de las variables explicativas presentan signo positivo, significativa que existe una relación inversa con respecto a la variable dependiente

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 89 of 150

1

La multicolinealidad no afecta la capacidad de una ecuación de regresión múltiple para predecir la variable dependiente, no obstante cuando se tenga interés en evaluar la relación entre cada variable independiente y la variable dependiente, la multicolinealidad puede presentar resultados inesperados

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 90 of 150

1

Hay dos tipos de índice de precios: ponderados y no ponderados

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 91 of 150

1

El índice de precios al productor, mide las fluctuaciones de los precios en todas las etapas de la producción

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 92 of 150

1

Los índices permiten expresar un cambio de precio, cantidad o valor como porcentaje

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 93 of 150

1

En el método de Laspeyres se utilizan ponderaciones en el año en curso

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 94 of 150

1

El IPC se usa para ajustar salarios, pensiones, manutención, honorarios de abogados, etc

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 95 of 150

1

Las ventas deflacionadas son importantes para mostrar la tendencia en las ventas reales

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 96 of 150

1

Una de las razones para calcular un índice es: que si los números son pequeños, con frecuencia es más fácil comprender el cambio del índice que las cifras reales

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 97 of 150

1

Es correcto mencionar que solo mediante la conversión de los precios de diversos productos y servicios en un número índice, los gobiernos u otros organizaciones pueden dar seguimiento a la inflación y mantenerse informados acerca del movimiento general de los precios al consumidor

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 98 of 150

1

Si dos o más series tienen el mismo periodo base no se pueden comparar de manera directa

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 99 of 150

1

A la ecuación de la recta para estimar Y con base en X se le denomina ecuación de regresión

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 100 of 150

1

Los valores de a y b en la ecuación de regresión se les conoce como coeficientes de regresión estimada

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 101 of 150

1

Con el criterio de mínimos cuadrados se determina la ecuación de regresión

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 102 of 150

1

El intervalo de confianza también se basa en el nivel de confianza, el tamaño del error estándar de estimación, el tamaño de la muestra y el valor de la variable independiente

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 103 of 150

1

El coeficiente de determinación puede tomar cualquier valor entre el rango de 0 a 1

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 104 of 150

1

El coeficiente de determinación es una proporción de la variación total en la variable de pendiente Y que se explica, o contabiliza, por la variación en la variable X

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 105 of 150

1

En la ecuación Y= + X; y son parámetros poblacionales

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 106 of 150

1

En la práctica común se debe situar la variable dependiente en el eje vertical o Y y la variable independiente en el eje horizontal o X

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 107 of 150

1

La idea básica del análisis de correlación es reportar la asociación entre 4 variables

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 108 of 150

1

Dos variables tienen una relación positiva cuando se ubican por arriba de la media

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 109 of 150

1

La idea básica del análisis de correlación es reportar la asociación entre 4 variables

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 110 of 150

1

Dos variables tienen una relación positiva cuando se ubican por arriba de la media

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 111 of 150

1

En la regresión lineal se supone que los valores Y son estadísticamente independientes. Esto significa que, al seleccionar una muestra, una X particular no depende de ningún otro valor de X

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 112 of 150

1

En general es imposible que el comportamiento de Y (variable dependiente) sea explicada en gran medida por solo una variable independiente

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 113 of 150

1

En la ecuación de regresión lineal Y = a + bX, a es la pendiente y b es la intersección con Y

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 114 of 150

1

Cuando dos variables tienen una relación inversa, una variable estará arriba y la otra debajo de la media

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 115 of 150

1

Cuando el error estándar es pequeño, significa que las dos variables no están muy relacionadas

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 116 of 150

1

Un valor de r puede indicar que no hay una relación lineal, pero puede ser que hay una relación de alguna otra forma no lineal o curvilínea

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 117 of 150

1

Un coeficiente de correlación r cercano a cero indica que la relación lineal es muy fuerte

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 118 of 150

1

Cuando los puntos en el diagrama de dispersión aparecen cerca de la recta, se observa que el coeficiente de correlación tiende a ser grande

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 119 of 150

1

En una regresión los valores positivos indican una relación directa y los valores negativos una relación indirecta

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 120 of 150

1

¿Qué ocurre si se rechaza la hipótesis nula? Se deduce que la pendiente de la recta de regresión de la población no es igual a cero, es decir existe una relación significativa entre ambas variables

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 121 of 150

1

Si se obtiene un coeficiente de determinación de 0,576, se dice que el 57,6% de la variación en la variable “Y” se explica, o está representada por la variación de la variable “X”

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 122 of 150

1

Cuando el valor cae en la zona de rechazo se acepta la hipótesis alternativa es decir se concluye que, si hay una relación entre dos variables y no es casualidad, ya que la hipótesis alternativa plantea que la correlación es diferente de cero

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 123 of 150

1

Las siguientes variables tienen una relación positiva porque al incrementar el nivel de ingresos incrementa el ahorro

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 124 of 150

1

Un ejemplo de variable dependiente es por ejemplo que se desea predecir el numero esperado de productos que se venderán si un representante visita 20 micro mercados. La variable seria productos que se venden

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 125 of 150

1

El consumo de margarina eleva divorcios en Ecuador, es un claro ejemplo de correlación espuria

Select one of the following:

  • True
  • False

Explanation

Question 126 of 150

1

En la prueba global la Ho es: al menos un coeficiente de regresión no es cero

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  • True
  • False

Explanation

Question 127 of 150

1

Si se puede emplear una variable cualitativa con más de dos resultados posibles

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  • True
  • False

Explanation

Question 128 of 150

1

El análisis de regresión múltiple sirve como técnica de inferencia y técnica descriptiva

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  • True
  • False

Explanation

Question 129 of 150

1

El número de grados de libertad en la regresión es igual al número de variables independientes existen en la ecuación de regresión múltiple

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  • True
  • False

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Question 130 of 150

1

La distribución F es sesgada de manera positiva cuando aumentan los valores de X, entonces la curva se aproximará al eje horizontal

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  • True
  • False

Explanation

Question 131 of 150

1

En la regresión múltiple existe una relación directa entre la variable dependiente y el conjunto de variables independientes

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  • True
  • False

Explanation

Question 132 of 150

1

El coeficiente de determinación múltiple puede variar de 0 a 1

Select one of the following:

  • True
  • False

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Question 133 of 150

1

Los estadísticos, pruebas y análisis que se aplican en el análisis de regresión simple, no difieren con los del análisis de regresión múltiple

Select one of the following:

  • True
  • False

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Question 134 of 150

1

En la práctica es posible seleccionar variables que carezcan por completo de alguna relación

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  • True
  • False

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Question 135 of 150

1

Con las propiedades de las distribuciones muestrales que son iguales a los valores de los parámetros que se estimarán, es posible inferir acerca de los parámetros poblaciones

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  • True
  • False

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Question 136 of 150

1

Se da una interacción cuando una variable independiente como X2 afecta la relación con otra variable independiente X1 y la variable dependiente Y

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  • True
  • False

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Question 137 of 150

1

En el siguiente ejemplo “Se tiene interés en estimar el salario de un ejecutivo con base en los años de su experiencia laboral y si se graduó de la universidad”, En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es la variable años de experiencia laboral

Select one of the following:

  • True
  • False

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Question 138 of 150

1

Las variables cualitativas, describen una cualidad particular; como masculino o femenino

Select one of the following:

  • True
  • False

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Question 139 of 150

1

La multicolinealidad no afecta la capacidad de una ecuación de regresión múltiple para predecir la variable dependiente, no obstante cuando se tenga interés en evaluar la relación entre cada variable independiente y la variable dependiente, la multicolinealidad puede presentar resultados inesperados

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  • True
  • False

Explanation

Question 140 of 150

1

El incremento de los precios en los productos depende de la inflación y el desempleo. Es un ejemplo de regresión lineal simple

Select one of the following:

  • True
  • False

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Question 141 of 150

1

Cuando los coeficientes de las variables explicativas presentan signo positivo, significativa que existe una relación inversa con respecto a la variable dependiente

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  • True
  • False

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Question 142 of 150

1

Las entidades públicas, instituciones financieras, entidades educativas entre otras elaboran índices, esto significa que la mayoría de los índices responden a un propio interés

Select one of the following:

  • True
  • False

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Question 143 of 150

1

El ingreso deflacionado y el ingreso real son lo mismo

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  • True
  • False

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Question 144 of 150

1

Los índices no ponderados permiten combinar varios artículos y elaborar un índice para comparar el costo de este agregado de artículos en dos periodos distintos

Select one of the following:

  • True
  • False

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Question 145 of 150

1

Los índices permiten expresar un cambio de precio, cantidad o valor como porcentaje

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  • True
  • False

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Question 146 of 150

1

El concepto de ingreso real algunas veces se denomina ingreso de deflación, y el IPC se denomina índice de deflación

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  • True
  • False

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Question 147 of 150

1

Una de las razones para calcular un índice es: que, si los números son pequeños, con frecuencia es más fácil comprender el cambio del índice que las cifras reales

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  • True
  • False

Explanation

Question 148 of 150

1

La conversión de datos en índices también facilite la evaluación de la tendencia en una serie compuesta de números muy grandes

Select one of the following:

  • True
  • False

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Question 149 of 150

1

Es correcto mencionar que solo mediante la conversión de los precios de diversos productos y servicios en un número índice, los gobiernos u otros organizaciones pueden dar seguimiento a la inflación y mantenerse informados acerca del movimiento general de los precios al consumidor

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  • True
  • False

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Question 150 of 150

1

Si dos o más series tienen el mismo periodo base no se pueden comparar de manera directa

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  • True
  • False

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