Estadistica Descriptiva

El objeto del análisis de regresión lineal simple es investigar:

Seleccione una respuesta.

a. La relación entre dos variables dependientes cuantitativas y una o más variables independiente cualitativas.

b. La relación entre dos variables cualitativas dependientes y una cuantitativa independiente.

c. La relación entre una variable dependiente cuantitativa y una variable independiente cuantitativa.

d. La relación entre una variable dependiente cualitativa y una variable independiente cualitativa.

2

Las medidas univariantes de Dispersión se clasifican en absolutas y relativas. Dos de las siguientes medidas NO son medidas de dispersión absoluta:

Seleccione al menos una respuesta.

a. Varianza.

b. Desviación Media.

c. Desviación Estándar.

d. Coeficiente de variación.

3

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:

Seleccione una respuesta.

a. Indice de Laspeyres.

b. Índice de Keynes.

c. Índice de Paashe.

d. Índice de Fisher.

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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:

Seleccione al menos una respuesta.

a. Poblacional.

b. Muestral.

c. Modal.

d. General.

5

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:

Seleccione una respuesta.

a. Las variables están directamente correlacionadas.

b. La correlación es lineal perfecta.

c. La correlación es polinomial.

d. No hay correlación lineal.

6

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

Seleccione una respuesta.

a. Las variables tienen una relación fuerte.

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

c. Es mayor la variación de la variable dependiente.

d. Las variables tienen una

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