200912013pac2pc13
30 Questions
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Prueba de control de lectura del Capitulo 13
Questions and Answers
- 1.La ventaja principal de la regresión múltiple respecto a la regresión simple es que nos permite usar más de la información disponible para estimar la variable dependiente.
- A.
V
- B.
F
- 2.Suponga que en la ecuación de regresión múltiple Ŷ = 24.4 + 5.6X1 + 6.8X2, Ŷ es el peso (en libras) y X2 es la edad (en años). Por cada año adicional en la edad, entonces, se puede esperar que el peso aumente en 24.4 libras.
- A.
V
- B.
F
- 3.Aunque en teoría es posible hacer cálculos de regresión múltiple a mano, muy pocas veces lo hacemos.
- A.
V
- B.
F
- 4.Suponga que intenta establecer un intervalo de confianza para un valor de Y a partir de una ecuación de regresión múltiple. Si existen 20 elementos en la muestra y se utilizan cuatro variables independientes en la regresión, deberá usar 16 grados de libertad cuando obtenga un valor de la tabla t.
- A.
V
- B.
F
- 5.El error estándar del coeficiente b2 en una regresión múltiple se denota con s2.
- A.
V
- B.
F
- 6.Suponga que deseamos probar si los valores de Y en una regresión múltiple realmente dependen de los valores de X1. La hipótesis nula para nuestra prueba será B1 = 0.
- A.
V
- B.
F
- 7.Para determinar si una regresión es significativa como un todo, se calcula un valor observado de F y se compara con un valor obtenido de una tabla.
- A.
V
- B.
F
- 8.Si se conoce la suma de cuadrados total y la suma de cuadrados de la regresión para una regresión múltiple, siempre se puede calcular la suma de cuadrados de error.
- A.
V
- B.
F
- 9.Ciertos patrones en los signos de los residuos de un modelo de regresión de segundo grado indican que sería mejor utilizar un modelo lineal.
- A.
V
- B.
F
- 10.Las regresiones simples de Y sobre X1 y de Y sobre X2 muestran que X1, y X2 son ambas variables explicativas significativas de Y. Pero una regresión múltiple de Y sobre X1, y X2 nos dice que ni X1 ni X2 son variables explicativas significativas para Y. Claramente, éste es un caso de multicolinealidad.
- A.
V
- B.
F
- 11.Las variables ficticias constituyen una técnica que puede utilizarse para incorporar datos cualitativos en las regresiones múltiples.
- A.
V
- B.
F
- 12.Cuando se utiliza una variable ficticia con valores 0 y 1, es muy importante asegurarse de que los ceros y unos se usen de acuerdo con la práctica estándar. Invertir la codificación destruirá completamente los resultados de la regresión múltiple.
- A.
V
- B.
F
- 13.Podemos formar un modelo de regresión de segundo grado si multiplicamos por 2 los valores observados de una variable independiente.
- A.
V
- B.
F
- 14.Agregar variables adicionales a una regresión múltiple siempre reducirá el error estándar de la estimación.
- A.
V
- B.
F
- 15.Suponga que una regresión múltiple ha producido la siguiente ecuación: Ŷ = 5.6 + 2.8X1 – 3.9X2 + 5.6X3. Si X1, X2 y X3 tienen valor de cero, entonces se esperaría que Y tuviera el valor de 5.6.
- A.
V
- B.
F
- 16.1. El análisis de residuos en un modelo de regresión lineal se hace para determinar el valor correcto de se.
- A.
V
- B.
F
- 17.Aunque es posible hacer inferencias acerca de la regresión como un todo, no es posible hacer inferencias acerca de los coeficientes de regresión estimados.
- A.
V
- B.
F
- 18.Si existe un alto nivel de correlación entre las variables explicativas, por lo general es posible separar las contribuciones de estas variables en una regresión.
- A.
V
- B.
F
- 19.El error estándar de los datos de la población se denota por se.
- A.
V
- B.
F
- 20.Si una regresión incluye a todos los factores explicativos relevantes, los residuos serán aleatorios.
- A.
V
- B.
F
- 21.Una relación lineal entre variables explicativas con toda seguridad producirá multicolinealidad en el modelo de regresión.
- A.
V
- B.
F
- 22.Hemos dicho que el error estándar de una estimación tiene n – k – 1 grados de libertad. ¿Qué significa k en esta expresión?
- A.
El número de elementos de la muestra.
- B.
El número de variables independientes en la regresión múltiple.
- C.
La media de los valores de la muestra de la variable dependiente.
- D.
Todos los anteriores.
- E.
Ninguno de los anteriores.
- 23.Suponga que ha realizado una regresión múltiple y encuentra que el valor de b, es 1.66. Sin embargo, los datos obtenidos a partir de la experiencia pasada indican que el valor de B1 , debería ser 1.34. Usted desea probar, al nivel de significancia de 0.05, la hipótesis nula de que B, sigue siendo 1.34. Suponiendo que tiene acceso a todas las tablas que pueda necesitar, ¿qué otra información requiere para poder realizar la prueba?
- A.
Grados de libertad.
- B.
Sbi.
- C.
Se.
- D.
A) y b), pero no c).
- E.
A) y c), pero no b).
- 24.Suponga que un fabricante de juguetes desea determinar si sus juguetes rojos se venden más que sus juguetes azules. Recolecta datos concernientes a los niveles de ventas, color, precio y edad promedio de las personas a las que van dirigidos. Introduce todos estos datos en un paquete estadístico; la ecuación de regresión múltiple resultante es Ŷ = 70,663 – 713X1 – 59.6X2 + 66.4X3, donde Ŷ representa los niveles de ventas en unidades, X1 es el color (0 para azul, 1 para rojo), X2 es el precio al menudeo (en dólares) y X3 la edad promedio (en años). ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones son verdaderas si las variables correspondientes al precio y la edad se mantienen constantes?
- A.
Deben venderse 713 unidades más de juguetes rojos que de juguetes azules.
- B.
Deben venderse 713 unidades menos de juguetes rojos que de juguetes azules.
- C.
Los niños siempre preferirán un juguete azul a uno rojo.
- D.
B) y c), pero no a).
- E.
Ninguna de las anteriores
- 25.En la ecuación Y = A = B1X1 + B2X2, Y es independiente de X1 si:
- A.
B2 = 0.
- B.
B2 = –1.
- C.
B1 = 1.
- D.
Todos los anteriores
- E.
Ninguno de los anteriores
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