Estadística Inferencial

1. La ecuación de regresión lineal modela una línea recta que mejor ajusta a un conjunto de datos X e Y, y que:
A. :-) Minimiza la suma de cuadrados de las distancias desde los puntos observadoshasta la línea.
B. ? Minimiza el producto de cuadrados de las distancias desde los puntos hasta la línea.
C. ? Maximiza el producto de cuadrados de las distancias desde los puntos hasta la línea.D. ? Maximiza el producto de cuadrados de las distancias desde los puntos hasta la línea.
2. El significado de los términos de β0 y β1 en la ecuación yi = β0 + β1 xi es:
A. ? Las coordenadas de unpunto que pasa por la línea recta.
B. :-) La ordenada al origen y la pendiente de la recta ajustada.
C. ? La ordenada y una observación de β 1.
D. ? La ordenada en β1 y la resta entre los puntosβ0 y β1.
3. El coeficiente de correlación mide el grado de:
A. ? Inclinación de la pendiente.
B. ? Asimetría entre X e Y.
C. :-) Relación lineal entre dos variables.
D. ? Confiabilidad entre β0y β1.
4. El pronóstico de Y es:
A. ? La única aplicación de la regresión lineal.
B. X Una transformación para realizar un buen ajuste.
C. X Un método alternativo para el ajuste de una línearecta.
D. :-) Una de las aplicaciones de la regresión lineal.
5. El modelo de regresión lineal permite estimar intervalos de confianza para los siguientes parámetros excepto:
A. :-) F
B. ? β1
C. ?β0
D. ? yi
6. El coeficiente de determinación mide:
A. :-) La variabilidad explicada de Y.
B. ? La variabilidad explicada de la variable F.
C. X La variabilidad explicada de los errores.
D.X La variabilidad explicada de la variable X.
7. Rechazar la hipótesis nula, Ho: β1 = 0, significa que:
A. X El valor de βo siempre es cero.
B. ? La relación entre las variables no es buena.
C.? El modelo ajustado no es bueno.
D. :-) Las variables tienen relación significativa.
8. La variabilidad total de Y es igual a:
A. X La variabilidad de β1 más el coeficiente de variación.
B....