Estadistica - PEC6 2017 PDF

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Moodle UOCPágina Principal ►Cursos ►Miscellaneous ►162_75_568_01 : Estadística aula 1 ►PEC6 ► Cuestionario de la PEC6. Hasta el 29/5 a las 24h.Pregunta 1Finalizado Puntúa 5,00 sobre 5, Marcar preguntaComenzado el Thursday, 25 de May de 2017, 17: Estado Finalizado Finalizado en Thursday, 25 de May de...

Description

Moodle UOC

Página Principal ► Cursos ► Miscellaneous ► 162_75_568_01 : Estadística aula 1 ► PEC6 ► Cuestionario de la PEC6. Hasta el 29/5 a las 24h.

Comenzado el

Thursday, 25 de May de 2017, 17:18

Estado

Finalizado

Finalizado en

Thursday, 25 de May de 2017, 17:41

Tiempo empleado

23 minutos 3 segundos

Calificación

100,00 de un máximo de 100,00

Comentario -

Pregunta 1

¡Muy bien, un resultado excelente!

En el modelo de regresión lineal

tenemos que

Finalizado Puntúa 5,00 sobre

es

la ordenada en el origen

es

la pendiente de la recta de regresión

5,00 Marcar pregunta

es

la variable dependiente

es

el valor esperado de y segun la recta de regresión

es

la variable independiente es el residuo

Muy bien, conoces el significado de la notación La respuesta correcta es: es – la ordenada en el origen, es – la pendiente de la recta de regresión, es – la variable dependiente, es – el valor esperado de y segun la recta de regresión, es – la variable independiente, es – el residuo

Pregunta 2

Indicad cada fórmula el resultado que produce

Finalizado Puntúa 5,00 sobre

la ordenada en el origen

5,00 Marcar

el coeficiente de determinación

pregunta

el coeficiente de correlación

la pendiente de la recta de regresión

Perfecto, conoces como calcular los principales indicadores y parámetros. La respuesta correcta es:

– la ordenada en el origen,

– el coeficiente de determinación,

– el coeficiente de correlación,

– la pendiente de la recta de regresión

Pregunta 3

Se ha tomado una muestra de

parejas de datos en la siguiente tabla:

Finalizado Puntúa 20,00 sobre 20,00 Marcar pregunta

Calculad la recta de regresión de  sobre en la forma y escribid los siguientes valores redondeando al tercer decimal. También podéis escribir el resultado con operaciones en la casilla que tiene la marca del editor Wiris; por ejemplo 12/(1+6)... (21+3)/4 ... Para acceder al editor podéis hacer intro en la casilla mencionada. Recordad que el separador decimal es el punto "." Respuesta:

0.667 1.762

0.333 0.416

Recordad al cálculo de la covarianza

y recordad que

es la ordenada en el origen tal como se ha calculado en la pregunta anterior. Es un problema típico de cálculo de la recta de regresión. Hay que procurar no equivocarse en los cálculos de las medias y las desviaciones típicas. Es recomendable hacer los cálculos a mano y luego comprobarlos con R o la calculadora.

La respuesta correcta es:

Pregunta 4 Finalizado Puntúa 20,00 sobre

Se ha tomado una muestra de empresas, de las que se ha obtenido el número de empleados y el gasto en formación continua (en euros). La siguiente tabla muestra las principales estadísticas obtenidas de los datos: Variable

20,00

Variable

Media

Marcar

Varianza

pregunta

También se sabe que el coeficiente de correlación entre

e

es igual a

.

Utilizando un modelo de regresión lineal de la forma indicad los siguientes valores y la predicción de gasto en formación continua de una empresa con empleados. Como siempre se pide redondear a tres decimales o bien indicar los cálculos en el editor Wiris Respuesta:

17.685 4.786 166.060

A partir de la fórmula del coeficiente de correlación y las desviaciones estándar de las variables se puede deducir el valor de alguno de los coeficientes de la recta. El valor predicho por la recta se obtiene sustituyendo. Es importante relacionar el coeficiente de correlación con alguno de los coeficientes de la recta de regresión. También hay que entender como usar la recta para hacer predicciones de los valores de la y

La respuesta correcta es:

Pregunta 5 Finalizado

Se quiere estudiar la relación entre la variable X y la variable Y y disponemos de los siguientes datos correspondientes a observaciones:

Puntúa 20,00 sobre

,

20,00 Marcar pregunta

Calculad la recta de regresión de Y sobre X en la forma

.

Podéis escribir el resultado redondeando a tres decimales o bien con operaciones en forma de fracción en la casilla que tiene la marca del editor Wiris; por ejemplo 12/(1+6)... (21+3)/4 ... Para acceder al editor podéis hacer intro en la casilla mencionada. El separador decimal es el punto. Respuesta:

45.659 1.497

Para las varianzas os puede ser útil la siguiente fórmula:

. En

las notas de estudio encontraréis otra que relaciona la covarianza con el sumatorio

Es importante ver la relación entre estos sumatorios y las medias, desviaciones típicas y covarianzas de las variables. La respuesta correcta es:

Pregunta 6 Finalizado Puntúa 20,00 sobre

Se ha tomado una muestra de empresas, de las que se ha obtenido el número de trabajadores (X) y el gasto en formación continua Y (en euros). La siguiente tabla muestra las principales estadísticas obtenidas de los datos: Variable X Variable Y

20,00

Media

Marcar

Varianza

pregunta

Sabiendo además que la covarianza de X e Y es

, calculad el coeficiente

de correlación (r) y el coeficiente de determinación ( ). Dad los resultados redondeando a SEIS decimales (ja que pueden salir valores muy pequeños) o usando el editor Wiris. Como siempre el separador decimal es el punto. Respuesta:

0.032322 0.001045

Simplemente tenéis que aplicar las fórmulas de los coeficientes que se piden a partir de los datos suministrados. Atención porque en la fórmula se usan las desviaciones estándar, no las varianzas. La respuesta correcta es:

Pregunta 7 Finalizado Puntúa 10,00 sobre 10,00 Marcar

Hemos obtenido el siguiente modelo de regresión por mínimos cuadrados donde representa la cantidad de ECTS matriculados (en ECTS) y la variable representa la cantidad de ECTS aprobados (en ECTS). Si suponemos que el ajuste es bueno y que las siguientes frases son ciertas, calcula el valor de A, B, C, D a) Si aumentamos la cantidad de ECTS matriculados en un ECTS, la cantidad de ECTS aprobados aumenta en A unidades

pregunta

b) Si la cantidad de ECTS matriculados fuese 0 ECTS, entonces la cantidad de ECTS aprobados sería B (hay que indicar el valor predicho por la recta aunque no tenga sentido por el contexto) c) Si la cantidad de ECTS matriculados fuese ECTS aprobados sería C ECTS

ECTS, entonces la cantidad de

d) El residuo correspondiente al punto observado

sería D

Respuesta:

0.7000 2.0000 16.000 3.500

En cada caso hay que interpretar los coeficientes de la recta, ver qué se puede predecir y como calcular el residuo. Observad que en algunos casos la ordenada en el origen puede no tener interpretación real. En el caso del residuo hay que distinguir entre el valor observado y el valor estimado por la recta de regresión; estos dos valores os permitirán calcular el residuo.

La respuesta correcta es:

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NAVEGACIÓN POR EL CUESTIONARIO 1

2

3

4

5

6

7

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Usted se ha identificado como Manuel Andrés Mora del Pozo (Salir) 162_75_568_01 : Estadística aula 1...