09/11/13 Campus05 2013-2

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1

Puntos: 1

Seleccione al menos

una respuesta.

a. General.

b. Poblacional.

c. Modal.

d. Muestral.

varianza es la media aritmética de los cuadrados de las desviaciones, indica la desviación de los datos respecto a la media, se usa para

compara dos distribuciones para determinar cuál es más homogénea o heterogénea, podemos encontrar los siguientes tipos de varianza:

2

Puntos: 1

Seleccione una

respuesta.

a. Regresion Lineal

b. Regresión Multiple.

c. Estimación por minimos cuadrados.

d. Regresión No Lineal.

El 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:

3

Puntos: 1

Seleccione una

respuesta.

a. Rango.

b. Coeficiente de variación.

c. Desviación típica.

d. Varianza.

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:

4

Puntos: 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

Act 8: Lección Evaluativa 2

ESTADISTICA DESCRIPTIVA Perfil Salir

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Seleccione una

respuesta.

a. Mínima

b. Regular

c. Aceptable

d. No hay correlación

el puntaje de aptitud es:

5

Puntos: 1

Seleccione una

respuesta.

a. Buena

b. Minima.

c. Excelente.

d. Aceptable.

A partir del diagrama de dispersión y el coeficiente de determinación que refleja la relación entre la distancia recorrida y el tiempo de

entrega de un producto, podemos afirmar que dicha relación es :

6

Puntos: 1

Seleccione una

respuesta.

a. No hay correlación lineal.

b. La correlación es lineal perfecta.

c. Las variables están directamente correlacionadas.

d. La correlación es polinomial.

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:

7

Puntos: 1

Seleccione una

respuesta.

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

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

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

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

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

que:

8

Puntos: 1

Seleccione una

respuesta.

a. Indice de Laspeyres.

b. Índice de Fisher.

c. Índice de Paashe.

El índice de precios que se calcula como la relación entre los precios actuales de una canasta de bienes o servicios del período, y los

precios de esos mismos artículos o servicios en el periodo base, manteniéndose constante como ponderación las cantidades del período

base se le denomina:

Tiempo restante

0:22:42

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d. Índice de Keynes.

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Puntos: 1

Seleccione una

respuesta.

a. Publicidad Invertida.

b. Número de vendedores.

c. Las ventas.

d. La temperatura.

El jefe de ventas de la zona sur de un concesionario, desea estimar la relación entre las ventasen los últimos 25 días del mes de Octubre a partir de: la publicidad invertida, el número devendedores, la línea del producto y la temperatura. En dicha situación la variable dependientees:

10

Puntos: 1

Seleccione una

respuesta.

a. Las variables tienen una relación fuerte.

b. Las variables tienen una relación débil.

c. Es mayor la variación de la variable dependiente.

d. El modelo no logra explicar la variación de los datos.

Al estimar la relación entre dos variables se encontró que el coeficiente de determinación es igual a -1, esto se interpreta como:

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