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Se ha medido el contenido de oxigeno en m/litro de un lago a una profundidad en metros, con el siguiente resultado. Oxigeno Profundidad 6.5 15 5.6 20 5.4 30 5 40 4.6 50 1.4 60 0.1 70 Considerando los datos como una muestra.Calcular: Media de Y Respuesta 1 Pendiente de regresión Respuesta 2 Covarianza Respuesta 3 Constante de regresión Respuesta 4 Suma X*Y Respuesta 5 Coeficiente de correlación de Pearson Respuesta 6 Se ha realizado una encuesta preguntando por el número de personas que habitan en el hogar familiar y el número de habitaciones que tiene la casa. La tabla siguiente recoge la siguiente información: Nº de personas habitaciones 3 2 5 3 4 4 6 4 5 3 4 3 Considerando los datos como una población. Calcular: 40.71 -7.986 -38.847 73.345 892.5 -0.928

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Page 1: 222

Se ha medido el contenido de oxigeno en m/litro de un lago a una profundidad en metros, con el siguiente resultado.

Oxigeno Profundidad6.5 155.6 205.4 305 40

4.6 501.4 600.1 70

Considerando los datos como una muestra.Calcular:

Media de Y Respuesta 1Pendiente de regresión Respuesta 2Covarianza Respuesta 3Constante de regresión Respuesta 4Suma X*Y Respuesta 5Coeficiente de correlación de Pearson Respuesta 6

Se ha realizado una encuesta preguntando por el número de personas que habitan en el hogar familiar y el número de habitaciones que tiene la casa. La tabla siguiente recoge la siguiente información:

Nº de personas Nº habitaciones3 25 34 46 45 34 3

Considerando los datos como una población. Calcular:

Coeficiente de correlación de Pearson

Respuesta 1

Covarianza Respuesta 2

Constante de regresión Respuesta 3

40.71

-7.986

-38.847

73.345

892.5

-0.928

0.633

0.417

1.121

Page 2: 222

Pendiente de regresión Respuesta 4

X Respuesta 5

Y Respuesta 6

Los siguientes datos corresponden a la inversión neta (X) y la taza de interés (Y) de 7 empresas tomadas al azar

X Y12 48 510 67 76 85 95 10

Considerando los datos como una población.Calcular:

Constante de regresión Respuesta 1Suma X*Y Respuesta 2Pendiente de regresión Respuesta 3Coeficiente de correlación de Pearson Respuesta 4

Covarianza Respuesta 5Media de Y Respuesta 6

Si tenemos una nube de puntos como el de la siguiente figura

¿Por quién no puedo representar esta nube de puntos?

0.455

Variable independiente

Variable dependiente

12.627

340

-0.743

-0.907

-4.429

7

Page 3: 222

Seleccione una:a. Linea rectab. Circunferenciac. Parábolad. Diagrama de dispersióne. Función cuadrática

A medida que aumentan los valores de X, disminuyen los valores de Y.En esa situación se dice que tenemos una:

Seleccione una o más de una:a. Covarianza es mayor que cerob. Correlación nulac. Correlación inversad. Correlación directae. Covarianza es menor que ceroA medida que disminuyen los valores de X también disminuyen los valores de Y.En esa situación se dice que tenemos una:

Seleccione una:a. Correlación directab. Correlación nulac. linea recta decreciented. linea recta crecientee. Correlación inversaToda nube de puntos se puede representar por una linea recta.¿Qué debemos calcular para saber si esa recta nos sirve o no para poder predecir?

Seleccione una:a. Coeficiente de determinaciónb. Varianzac. Coeficiente de correlación de Pearsond. Covarianza

Page 4: 222

e. Coeficiente de variaciónA medida que aumentan los valores de X también aumentan los valores de Y.En esa situación se dice que tenemos una:

Seleccione una:a. linea recta crecienteb. linea recta decrecientec. Correlación nulad. Correlación directae. Correlación inversaSupongamos que existe una relación entre las edades de un grupo de máquinas en una fábrica y las eficiencias de las máquinasEntonces la variable independiente es representada por:

Seleccione una:a. Grupo de máquinasb. Eficiencia de las máquianasc. Las ventasd. Las edades de un grupo de máquinas de una fábricae. Las edadesEn la ecuación de la recta de regresión Y = a + b X.¿Cómo se le conoce a la letra "b"?

Seleccione una o más de una:a. Intercepto de la recta con el eje yb. intercepto de la recta con le eje xc. Pendiente de regresiónd. Coeficiente de regresióne. Constante de regresiónSupongamos que existe una relación entre las variables ventas y la publicidad,Entonces la variable independiente es representada por:

Seleccione una:a. Y

Page 5: 222

b. Las ventasc. No hay relación entre las variablesd. Xe. La publicidad