2
do
parcial de Estadística II
1. Supuesta una prueba de independencia de dos variables categóricas, el rechazo de la
hipótesis nula se producirá si:
A) Las frecuencias observadas son todas distintas.
B) Las frecuencias observadas se ajustan a las frecuencias esperadas para la
independencia.
C) Las frecuencias esperadas no son las que garantizan la independencia de ambas
variables.
D) +Las frecuencias observadas no se ajustan a las frecuencias que representan la
independencia.
E) Las frecuencias observadas son todas iguales
2. La hipótesis nula de una prueba de bondad de ajuste dice que:
A) La dispersión entre grupos es menor a la dispersión dentro de los grupos.
B) Las medias poblacionales son iguales.
C) La distribución de frecuencias muestral es igual a la distribución teórica.
D) Ambas variables son independientes.
E) +La distribución de frecuencias real se ajusta a una distribución teórica.
3. Basándose en la tabla mostrada a continuación, diga cual será el valor crítico de la
prueba de bondad de ajuste que plantee una significación de un 10%:
Io
25
43
50
32
20
Ie
20
45
55
30
20
A) 0,297
B) +7,779
C) 9,488
D) 13,277
E) 1,064
4. En base a los datos del ejercicio anterior, diga cual será el valor calculado e la prueba
de bondad de ajuste:
A) 3,42
B) 2,23
C) 1,71
D) 0,41
E) +1,93
5. Conteste cual de las siguientes afirmaciones es falsa:
A) En una prueba de independencia de dos variables categóricas se plantea como H1
que ambas variables son dependientes.
B) Los grados de libertad de una prueba de bondad de ajuste se calculan como la
cantidad de categorías menos la cantidad de variables estimadas menos uno.
C) Los grados de libertad de una prueba de independencia se calculan como el
producto de la cantidad de filas menos uno por la cantidad de columna menos uno.
D) En una prueba de independencia de dos variables categóricas, la cantidad de
renglones y columnas están dados por la cantidad de valores que puede tomar cada
variable respectivamente.
E) +El no rechazo de la Ho de una prueba de bondad de ajuste es un indicador fiable de
un buen ajuste.
6. En un análisis de varianza diga cual de las siguientes afirmaciones es siempre
correcta:
A) Si la dispersión total es mayor que la dispersión entre grupos se rechaza Ho.
B) Si la dispersión entre grupos es mayor a la dispersión dentro de grupos, se acepta
Ho.
C) Si la dispersión entre grupos es igual a la dispersión dentro de grupos, se rechaza
Ho.
D) Si la dispersión total es mayor que la dispersión dentro de grupos se acepta Ho.
E) +Si la dispersión dentro de grupos es mayor que la dispersión entre grupos se acepta
Ho.
7. En un análisis de varianza:
A) Ho declara que todas la medias muestrales son iguales.
B) H1 declara que todas la medias poblacionales son distintas.
C) H1 declara que al menos una media muestral es distinta a las otras.
D) +H1 declara que al menos una media poblacional es distinta a las otras.
E) H0 declara que al menos una media poblacional es distinta a las otras.
8. En un análisis de varianza la suma de cuadrados totales es:
A) La suma de los cuadrados de la diferencia entre la media de las medias muestrales y
la media poblacional.
B) +La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de todas
las muestras.
C) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de cada
muestra.
D) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada media muestral y la media
de la medias muestrales, multiplicados por los tamaños de cada muestra.
E) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada media muestral y cada
media poblacional.
9. En un análisis de varianza, la suma de cuadrados entre grupos es:
A) La suma de los cuadrados de la diferencia entre la media de las medias muestrales y
la media poblacional.
B) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de todas las
muestras.
C) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de cada
muestra.
D) +La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada media muestral y la media
de las medias muestrales, multiplicados por los tamaños de cada muestra.
E) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada media muestral y cada
media poblacional.
10. En un análisis de varianza, la suma de cuadrados dentro de un grupo es:
A) La suma de los cuadrados de la diferencia entre la media de las medias muestrales y
la media poblacional.
B) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de todas las
muestras.
C) +La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de cada
muestra.
D) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada media muestral y la media
de las medias muestrales, multiplicados por los tamaños de cada muestra.
E) La suma de los cuadrados de las diferencias entre cada media muestral y cada
media poblacional.
11. La distribución F es el cociente:
A) MSA / MST
B) SSA / SSW
C) SSA / SST
D) MSW / MSA
E) +MSA / MSW
12. La prueba de Tukey Kramer sirve para:
A) Aceptar la Ho de ANOVA.
B) Rechazar la Ho de ANOVA.
C) Aceptar la H1 de ANOVA.
D) +Detectar medias distintas.
E) Rechazar la H1 de ANOVA.
Sobre la base de los datos mostrados a continuación, realice los siguientes 7 puntos:
MUESTRA 1
MUESTRA 2
MUESTRA 3
15
26
28
32
15
24
17
18
35
25
32
12
20
20
16
13. El valor de MSW es:
A) 26,4
B) 7,2
C) 51,1
D) +59,3
E) 1,86
14. El valor de MST es:
A) 26,4
B) 7,2
C) +51,1
D) 59,3
E) 1,86
15. El valor de MSA es:
A) 26,4
B) 7,2
C) 51,1
D) 59,3
E) +1,86
16. El valor crítico de F para una significación de un 5% es:
A) 4,26
B) 3,49
C) 19,41
D) +3,89
E) 8,74
17. El valor calculado de F es:
A) 7,09
B) 0,12
C) 31,88{
D) +0,03
E) 1,16
18. Diga cual de las siguientes afirmaciones es siempre correcta en un análisis de
regresión lineal simple:
A) Los errores explicados son la diferencia entre los errores no explicados y los errores
totales.
B) Los errores no explicados son la suma entre los errores totales y los errores debidos
a la regresión.
C) +Los errores explicados son la diferencia entre los errores totales y los errores no
explicados.
D) Los errores totales son la diferencia entre los errores no explicados y los errores
debidos a la regresión.
E) Los errores no explicados son la diferencia entre los errores explicados y los errores
totales.
19. el Método de Mínimos Cuadrados en un análisis de Regresión Lineal Simple sirve
para:
A) Obtener la recta que más se acerque a los puntos que satisfacen la hipótesis de
linealidad.
B) Obtener la recta que toque mayor cantidad de puntos.
C) Obtener la recta que toque todos los puntos.
D) +Obtener la recta más cercana a todos los puntos.
E) Obtener la recta más cercana a la mayoría de los puntos.
20. la hipótesis de normalidad en un análisis de regresión lineal simple implica que:
A) Los valores de la variable dependiente siguen un patrón razonablemente lineal con
respecto a los valores de la variable independiente.
B) Los errores no explicados no aumentan ni disminuyen en función de la variable
independiente.
C) Los errores no explicados aumentan o disminuyen en función de la variable
independiente.
D) Los valores de la variable independiente se distribuyen normalmente para cada valor
de la variable dependiente.
E) +Los valores de la variable dependiente se distribuyen normalmente para cada valor
de la variable independiente.
En base a la tabla mostrada a continuación realice los siguientes 5 puntos:
X
Y
0,1
6,9
3,2
5,5
5,1
3,4
1,1
6,4
1,9
5,9
21. Diga cual es el valor aproximado de b0:
A) +7
B) 1,5
C) –6
D) –0,4
E) 0
22. Diga cual es el valor aproximado de b1:
A) +–0,7
B) –1,4
C) 1,5
D) 0,7
E) 0,2
23. Diga cual es el valor aproximado del coeficiente de determinación:
A) 0,52
B) +0,95
C) –0,97
D) –0,54
E) 0
24. Diga cual es el valor aproximado del coeficiente de correlación:
A) 0,1
B) 0,53
C) 0,97
D) +–0,97
E) –0,52
25. Diga cual será la estimación aproximada del valor x = 4:
A) 1
B) +4,5
C) 7
D) –1
E) –4,5
26. La prueba de bondad de ajuste:
A) Se usa para probar la desviación estándar muestral.
B) Utiliza la distribución normal.
C) +Se usa para probar frecuencias muestrales.
D) Utiliza la distribución t.
E) Se usa para probar diferencias entre medias muestrales.
27. En una prueba de independencia de dos variables categóricas:
A) El valor crítico surge de considerar que ambas variables son dependientes.
B) Los grados de libertad son siempre n-1.
C) +Se comparan los valores observados y esperados mediante una distribución x
2
.
D) No es necesario calcular los grados de libertad, ya que suponen variables
independientes.
E) Se utiliza la distribución normal como distribución de confiabilidad.
28. En una prueba de independencia de dos variables categóricas:
A) La H1 plantea diferencias de frecuencias en ambas variables.
B) La H1 plantea que las variables no tienen relación entre si.
C) +La Ho plantea que las variables no tienen relación entre sí.
D) La Ho plantea que las variables tienen relación entre sí.
E) La Ho plantea igualdad de frecuencias en ambas variables.
29. En ANOVA la dispersión dentro de grupos es:
A) El promedio de cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media
poblacional.
B) +El promedio de cuadrados de las diferencias entre cada valor y la meda de cada
muestra.
C) El promedio de cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de las
medias muestrales.
D) El promedio de cuadrados de las diferencias entre cada media muestral y la media
de las medias muestrales.
E) El promedio de cuadrados de las diferencias entre la media poblacional y la media
de las medias muestrales.
30. Suponga que se realiza un análisis ANOVA en base a 4 muestras de 5 individuos cada
una, y se pretende una significación del 1%, diga cual será el valor F crítico que deberá
emplearse:
A) 4,77
B) 14,20
C) +5,29
D) 26,87
E) 12,25
31. La distribución F para ANOVA es:
A) El cociente entre la dispersión total y la dispersión dentro de grupos.
B) +El cociente entre la dispersión entre grupos y la dispersión dentro de grupos.
C) El cociente entre la dispersión dentro de grupos y la dispersión entre grupos.
D) El cociente entre la dispersión entre grupos y la dispersión total.
E) El cociente entre la dispersión entre grupos y la dispersión total.
32. En ANOVA para calcular los grados de libertad de la dispersión entre grupos se toma:
A) La sumatoria de tamaños de muestra menos 1.
B) La cantidad de muestras.
C) +La cantidad de muestras menos 1.
D) La sumatoria de tamaños de muestra menos la cantidad de muestras.
E) La sumatoria de tamaños de muestra.
33. En ANOVA para calcular los grados de libertad de la dispersión dentro de grupos se
toma:
A) La sumatoria de tamaños de muestra menos 1.
B) La cantidad de muestras.
C) La cantidad de muestras menos 1.
D) +La sumatoria de tamaños de muestra menos la cantidad de muestras.
E) La sumatoria de tamaños de muestra.
34. En ANOVA para calcular los grados de libertad de la dispersión total se toma:
A) +La sumatoria de tamaños de muestra menos 1.
B) La cantidad de muestras.
C) La cantidad de muestras menos 1.
D) La sumatoria de tamaños de muestra menos la cantidad de muestras.
E) La sumatoria de tamaños de muestra.
35. Diga Cual de las siguientes expresiones es correcta en ANOVA:
A) Si no hay dispersión entre muestras la dispersión total es cero.
B) La dispersión entre medias muestrales es siempre igual a la dispersión dentro de las
muestras.
C) La dispersión entre medias muestrales es siempre menor a la dispersión dentro de
las muestras.
D) La dispersión entre medias muestrales es siempre mayor o igual a la dispersión
dentro de las muestras.
E) +La dispersión total es la suma entre dispersión entre muestras y dispersión dentro
de las muestras.
36. El ANOVA sirve para:
A) Evaluar el comportamiento de las desviaciones estándares poblacionales analizando
las medias.
B) Evaluar el comportamiento de las medias poblacionales analizando las medias.
C) Evaluar el comportamiento de las varianzas poblacionales analizando las
desviaciones estándares.
D) +Evaluar el comportamiento de las medias poblacionales analizando las varianzas.
E) Evaluar el comportamiento de las varianzas poblacionales analizando las medias.
37. En un análisis de regresión de dos variables independientes es coeficiente r será:
A) –1
B) –0,5
C) +0
D) 0,5
E) 1
38. En un análisis de regresión el valor de r
2
mide:
A) Los errores explicados.
B) Las diferencias entre la media de la variable dependiente y los valores estimados de
la variable dependiente.
C) Las diferencias entre la media de la variable dependiente y los valores relevados de
la variable dependiente.
D) Las diferencias entre el valor estimado de la variable dependiente y los valores
relevados de la variable dependiente.
E) +Los errores debido a la regresión.
39. la presunción de homoscedasticidad para una análisis de regresión implica:
A) Que el coeficiente r
2
es muy bajo.
B) Que las diferencias entre la media de la variable dependiente y el valor estimado de
la variable dependiente aumenten o disminuyan en promedio a medida que aumenta
la variable independiente.
C) Que los valores de la variable dependiente se distribuyen normalmente para un valor
de la variable independiente.
D) Que los errores no explicados aumenten o disminuyan en promedio a medida que
aumenta la variable independiente.
E) +Que los errores no explicados ni aumenten ni disminuyan en promedio a medida
que aumenta la variable independiente.
40. En una prueba ANOVA:
A) H1 plantea la igualdad de medias muestrales.
B) +Ho plantea la igualdad de medias poblacionales.
C) Ho plantea la igualdad de medias muestrales.
D) H1 plantea la diferencia de medias muestrales.
E) Ho plantea la diferencia entre medias poblacionales.
41. El análisis de correlación se usa principalmente para:
A) Realizar estimaciones de una variable dependiente de acuerdo al comportamiento
de otra variable independiente.
B) +Medir el grado de relación existente entre dos variables.
C) Evaluar el error de estimación de la variable independiente con respecto a la
variable dependiente.
D) Dar respuesta a los errores cometidos en el relevamiento de los datos.
E) Verificar si ambas variables son independientes.
42. Basándose en la tabla mostrada a continuación, diga cual será el valor calculado de
la distribución que corresponda si se quiere probar la hipótesis nula de una prueba de
bondad de ajuste con una significación del 5%:
Io
42
35
43
45
20
Ie
40
30
40
50
25
A) 0,59
B) 0,62
C) 1,25
D) 2,82
E) +2,66
43. Tomando los datos del ejercicio anterior, diga cual será el valor crítico de la
distribución correspondiente a comparar con el valor crítico a la misma significación:
A) 11,97
B) +9,49
C) 7,81
D) 14,06
E) 10,75
44. En base a la siguiente tabla, diga cual será el valor crítico de la distribución que
corresponda si se quiere probar la hipótesis nula de una prueba de independencia de
ambas variables con una significación del 5%:
Variables
B1
B2
B3
TOTAL
A1
30
40
50
120
A2
70
40
50
160
TOTAL
100
80
100
280
A) +5,99
B) 5,02
C) 1,18
D) 1,10
E) 0,58
45. En base a los datos del ejercicio anterior, diga cual será el valor calculado de la
distribución correspondiente a comparar con el valor crítico a la misma significación:
A) +10,58
B) 11,55
C) 1,18
D) 1,10
E) 0,58
46. En ANOVA la dispersión entre grupos es:
A) La media de cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de cada
muestra.
B) La media de cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media de las medias
muestrales.
C) +La media de cuadrados de las diferencias entre cada media muestral y la media de
las medias muestrales, ponderada con el tamaño de cada muestra.
D) La media de cuadrados de las diferencias entre la media poblacional y la media de
las medias muestrales.
E) La media de cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media poblacional.
47. Diga cual de los siguientes casos será siempre apropiado aceptar la hipótesis nula en
ANOVA:
A) la dispersión entre grupos es distinta a la dispersión total.
B) +La dispersión dentro de los grupos es igual a la dispersión total.
C) La dispersión dentro de los grupos es distinta a la dispersión total.
D) La dispersión dentro de los grupos es cero.
E) La dispersión entre los grupos es mayor a la dispersión dentro de los grupos.
48. La prueba de Tukey Kramer en ANOVA permite:
A) Detectar las medias que posibilitan la aceptación de Ho de ANOVA.
B) +Detectar las medias que posibilitan la aceptación de H1 de ANOVA.
C) Detectar las medias que posibilitan el rechazo de H1 de ANOVA.
D) Detectar las medias muestrales de igual valor en un ANOVA.
E) Detectar las medias muestrales de distinto valor en un ANOVA.
49. Se pretende vincular mediante un análisis de regresión simple dos variables, pero
una vez revisados los datos, el analista dice que no es viable debido a que no se cumple
la hipótesis de homoscedasticidad. Diga cual de las siguientes situaciones pudo provocar
esta decisión:
A) La gráfica de los datos en un sistema de ejes cartesianos octogonales sigue una línea
curva.
B) El relevamiento de los datos ocurrió en distintos períodos de tiempo que
modificaron la dificultad en la recolección de los mismos.
C) +La dispersión de los datos relevados sufre variaciones apreciables a medida que
aumenta la variable independiente.
D) Los valores de la variable independiente toman valores iniciados de la recta de
regresión en todo el intervalo de datos relevados.
E) La gráfica de los datos en un sistema de ejes cartesianos octogonales sigue una línea
recta.
El siguiente listado de valores es aplicable a los siguientes ejercicios:
X
Y
1
3
2
4
4
6
6
8
50. El coeficiente b1 es aproximadamente:
A) –2
B) –1
C) 0
D) +1
E) 2
51. El coeficiente b0 es aproximadamente:
A) –2
B) –1
C) 0
D) 1
E) +2
52. El coeficiente de determinación es aproximadamente:
A) 0
B) 0,2
C) 0,4
D) 0,6
E) +1
53. Para disminuir los grados de libertad en una prueba de bondad de ajuste es
necesario:
A) Disminuir la cantidad de individuos muestreados.
B) Disminuir la cantidad de parámetros estimados.
C) +Disminuir la cantidad de categorías.
D) Aumentar la cantidad de categorías.
E) Aumentar la cantidad de individuos muestreados.
54. La prueba de independencia de dos variables categóricas es una prueba de bondad
de ajuste donde:
A) Las frecuencias esperadas son las necesarias para que ambas variables sean
independientes.
B) +Las frecuencias observadas son las necesarias para que ambas variables sean dependientes.
C) Las frecuencias esperadas son las necesarias para que ambas variables sean dependientes.
D) Las frecuencias observadas son las necesarias para que ambas variables sean independientes.
E) Las frecuencias observadas no son las necesarias para que ambas variables sean dependientes.
55. En una prueba de independencia de dos variables categóricas disminuirán los grdos
de libertad si:
A) Disminuye la cantidad de casos relevados.
B) Aumenta la cantidad de categorías de cada variable.
C) +Disminuye la cantidad de categorías de cada variable.
D) Aumenta la cantidad de variables.
E) Aumenta la cantidad de parámetros estimados.
56. En un análisis de varianza se plantea la hipótesis alternativa acerca de:
A) la igualdad de medias muestrales.
B) +La diferencia de por lo menos de una media poblacional.
C) La igualdad de todas las medias poblacionales.
D) La igualdad de la dispersión entre grupos y la dispersión dentro de grupos.
E) Que la dispersión entre de grupos es menor que la dispersión dentro de grupos.
57. La hipótesis nula de un análisis de varianza nunca podrá ser rechazada si se cumple
que:
A) Todas las medias poblacionales son iguales.
B) La dispersión entre grupos es mayor que la dispersión dentro de grupos.
C) Las varianzas poblacionales de los grupos son iguales.
D) +La dispersión dentro de grupos es mayor a la dispersión entre grupos.
E) Las varianzas muestrales de los grupos son iguales.
58. En un análisis de varianza el cálculo del alcance crítico servirá para:
A) Ver la igualdad de medias poblacionales habiendo aceptado Ho en ANOVA.
B) +Ver la diferencia entre medias poblacionales habiendo rechazado ANOVA.
C) Ver la diferencia entre medias muestrales habiendo aceptado Ho en ANOVA.
D) Ver la igualdad de medias muestrales habiendo rechazando ANOVA.
E) Ver la diferencia entre medias muestrales habiendo rechazado ANOVA.
Sobre la base de los datos mostrados a continuación, realice los siguientes puntos:
MUESTRA 1
MUESTRA 2
MUESTRA 3
4
6
2
5
8
3
8
9
4
7
7
3
59. La dispersión dentro de grupos será:
A) 1
B) 21
C) +1,9
D) 3,4
E) 0,4
60. La dispersión entre grupos será:
A) 13,8
B) 24,3
C) +21
D) 3,4
E) 0,4
61. El valor de F calculado será:
A) 6,2
B) 24,3
C) +11,1
D) 4,1
E) 2,4
62. Para una significación de un 5% el valor crítico de F será:
A) 3,86
B) 10,11
C) 8,02
D) 5,71
E) +4,26
63. En un análisis de regresión, diga que ocurre con la siguiente nube de puntos:
25,65
19,32
13,00
6,67
0,35
0,45 3,48 6,50 9,53 12,55
A) No cumple la premisa de Homoscedasticidad.
B) No cumple la premisa de independencia de error.
C) No cumple la premisa de linealidad.
D) No cumple la premisa de normalidad.
E) +Cumple con todas las premisas necesarias para un análisis de regresión.
64. en un análisis de regresión diga que ocurre con la siguiente nube de puntos:
25,65
19,32
13,00
6,67
0,35
0,45 3,48 6,50 9,53 12,55
A) No cumple la premisa de Homoscedasticidad.
B) No cumple la premisa de independencia de error.
C) +No cumple la premisa de linealidad.
D) No cumple la premisa de normalidad.
E) Cumple con todas las premisas necesarias para un análisis de regresión.
65. El coeficiente de determinación en un análisis de regresión enuncia:
A) Que porcentaje de la dispersión no se explica.
B) Si la relación entre variables es positiva o negativa.
C) El porcentaje de errores no explicados.
D) +Que porcentaje de la dispersión se debe la regresión.
E) La relación entre los errores no explicados y los errores explicados.
66. De acuerdo al gráfico mostrado a continuación, el coeficiente de determinación será
aproximadamente:
8,70
6,27
3,85
1,42
1,00
0,45 3,48 6,50 9,53 12,55
A) r
2
= 1
B) r
2
= 0,5
C) +r
2
= 0
D) r
2
= -0,5
E) r
2
= -1
67. En el caso de un análisis de regresión, la distancia existente entre cada punto y la
recta de regresión representa:
A) El error explicado por la regresión.
B) +El error no explicado por la regresión.
C) El error total.
D) La pendiente de la recta de regresión.
E) El valor promedio de la ordenada al origen.
68. La hipótesis nula de una prueba de bondad de ajuste siempre sostiene
conceptualmente que:
A) Dos variables categóricas son independientes.
B) Dos variables categóricas son dependientes.
C) +La distribución de frecuencias en estudio se asemeja a una determinada
distribución de frecuencias teóricas.
D) La distribución de frecuencias en estudio no se asemeja a una determinada
distribución de frecuencias teórica.
E) La distribución de frecuencias en estudio no se asemeja a ninguna distribución de
frecuencias teórica.
69. La hipótesis alternativa en ANOVA dice que:
A) Todas las medias poblacionales de los distintos grupos en estudio son iguales.
B) Todas las medias muestrales de los distintos grupos en estudio son iguales.
C) Todas las medias poblacionales de los distintos grupos en estudio son distintas.
D) +Al menos una media poblacional de los distintos grupos en estudio es distinto a las
demás.
E) Al menos una media muestral de los distintos grupos en estudio es distinta a las
demás.
70. La prueba de Tukey Kramer será aplicable si:
A) Las medias muestrales son todas iguales.
B) Se acepta que las medias poblacionales son todas iguales.
C) Las medias muestrales son todas distintas.
D) Al menos una media muestral es distinta a las otras.
E) +Se acepta que al menos una media poblacional es distinta al resto.
71. Si en un análisis de regresión lineal simple el error no explicado por la regresión
disminuye a medida que aumenta la variable independiente:
A) La hipótesis de normalidad no se cumple.
B) Se cumple la hipótesis de homoscedasticidad.
C) Se cumple con la hipótesis de linealidad.
D) No se cumple la hipótesis de linealidad.
E) +No se cumple la hipótesis de homoscedasticidad.
72. La hipótesis nula de un análisis ANOVA se rechazará cuando:
A) La dispersión entre grupos sea mucho mayor que la dispersión total.
B) La dispersión dentro de los grupos sea mayor que la dispersión total.
C) La dispersión entre grupos sea mucho menor que la dispersión total.
D) +La dispersión dentro de los grupos sea mucho menor que la dispersión entre los
grupos.
E) La dispersión dentro de los grupos sea mucho mayor que la dispersión entre los
grupos.
73. En la prueba de independencia de dos variables categóricas, los grados de libertad se
calculan como:
A) La cantidad de categorías menos uno.
B) +El producto de la cantidad de filas menos uno por la cantidad de columnas menos
uno.
C) La cantidad de individuos muestreados ajenos a la cantidad de categorías.
D) La cantidad de individuos muestreados menos uno.
E) El producto de la cantidad de individuos muestreados menos uno por la cantidad de
categorías menos uno.
El siguiente listado de valores es aplicable a los siguientes ejercicios:
X
Y
5,9
0,1
0
6,1
4,9
1,1
3
2,9
74. Diga cual será el valor correcto del coeficiente b1 de la recta de regresión:
A) 0,51
B) –0,51
C) 1,03
D) –1,51
E) +–1,03
75. Diga cual será el valor correcto del coeficiente b0 de la recta de regresión:
A) +6,07
B) –6,07
C) 3,03
D) –3,03
E) 0,03
76. Estime el valor de la variable dependiente para un valor de la variable
independiente igual a 2,5:
A) +3,502
B) –4,775
C) 5,555
D) 6,805
E) 2,495
77. Diga cual es el coeficiente de determinación:
A) +1,00
B) 0,92
C) 0,85
D) 1,23
E) 2,23
78. Basándose en la tabla mostrada a continuación, diga cual será el valor crítico de la
distribución que corresponda si se quiere probar la hipótesis con una significación del
5%:
Io
16
21
24
22
17
Ie
20
20
20
20
20
A) +9,49
B) 11,07
C) 3,84
D) 7,81
E) 5,99
79. En base a los datos del ejercicio anterior, diga cual será el valor calculado de la
distribución correspondiente a comparar con el valor crítico a la misma significación:
A) 1,6
B) 1,2
C) +2,3
D) 1
E) 0,6
80. Suponga que se realiza un análisis ANOVA en base a 3 muestras de 4 individuos cada
una, y se pretende una significación del 5%. Diga cual será el valor f crítico que deberá
emplearse:
A) 8,81
B) 4,89
C) +4,26
D) 6,00
E) 3,01
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