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Examen final - Semana 8

Fecha límite 9 de jul en 23:55

Puntos 100

Disponible 6 de jul en 0:00-9 de jul en 23:55 4 días Intentos permitidos 2

Instrucciones

Preguntas 10 Tiempo límite 90 minutos

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Historial de intentos

ÚLTIMO

Intento

Tiempo

Puntaje

Intento 1

39 minutos

80 de 100

 Las respuestas correctas estarán disponibles del 10 de jul en 0:00 al 10 de jul en 23:55. Calificación para este intento: 80 de 100 Presentado 8 de jul en 16:24 Este intento tuvo una duración de 39 minutos. Pregunta 1

10 / 10 ptos.

En la ecuación Y = A + BX , la B representa

El valor en que se incrementa la variable Y por cada unidad en que aumenta la variable X.

El valor Y con el cual se comparan otros para determinar el “mejor ajuste” Alteraciones aleatorias desde la línea de regresión de población. La intersección X de los datos observados

Pregunta 2

10 / 10 ptos.

Para que la ecuación de estimación sea un estimador perfecto de la variable dependiente, de lo siguiente, ¿Qué tendría que ser cierto?

Todos los puntos de datos están en la línea de regresión El coeficiente de determinación es -0,90 El coeficiente de determinación es 0,90 El error estándar de la estimación es cero.

Incorrecto

Pregunta 3

0 / 10 ptos.

Una aplicación importante del análisis de regresión en las finanzas, es paraestimar los costos. Al reunir datos sobre cantidad (en unidades) y costo (en miles de pesos), y aplicar el método de mínimos cuadrados, para formar una ecuación de regresión donde se relaciona la cantidad y el costo, un financiero puede estimar el costo asociado con determinada operación de manufactura. Se obtuvo la siguiente ecuación: Y = 1246,7 + 7.6X ; coeficiente de correlación r = 0.98 Con respecto al coeficiente de determinación para interpretar este resultado se puede decir que:

96.04% de los costos, se relacionan con el 96.04% de la producción.

El efecto de cada unidad producida, es un aumento del 96.04% en los costos de producción.

96.04% de la variabilidad de los costos, se explica por la variabilidad de la producción.

La varianza de la cantidad de producción depende de la varianza del costo total, en un 96.04%.

Pregunta 4

10 / 10 ptos.

Con propósitos de tomar decisiones financieras un analista recopila los datos de las ventas y las utilidades de Almacenes Éxito S.A. para el periodo comprendido entre el año 2000 y el año 2014. La idea del analista es analizar la relación de la utilidad neta anual (miles de millones de pesos colombianos) en función de las ventas anuales (billones de pesos colombianos). Los datos analizados han sido extraídos de los informes anuales de gestión del presidente de la cadena disponibles en www.grupoexito.com.co. Se muestran enseguida algunos resultados de cálculos estadísticos que hizo el analista:

En el modelo de regresión lineal de las utilidades en función de las ventas, el parámetro A, también llamado intercepto, es -134,4. ¿Cuál es la interpretación correcta de esta cifra?

Son las utilidades estimadas si no hubiese ventas durante un año.

Es la estimación de las utilidades cuando las ventas se equiparan a las utilidades.

Es la estimación del valor de las utilidades cuando las ventas son de un billón de pesos.

Es el punto de equilibro entre las ventas y las utilidades.

10 / 10 ptos.

Pregunta 5

En los datos siguientes, y corresponde a los salarios mensuales y x es el promedio obtenido por los estudiantes que terminaron la licenciatura de administración con especialidad en sistemas de información. Promedio

Salario mensual ($)

2.6

3300

3.4

3600

3.6

4000

3.2

3500

3.5

3900

2.9

3600

Halle la ecuación de la recta estimada con estos datos:

Ŷ =1790.5 + 581.1X Ŷ =1790.5 - 581.1X Ŷ =-1790.5 + 581.1X Ŷ =-1790.5 - 581.1X

10 / 10 ptos.

Pregunta 6

En los datos siguientes, y corresponde a los salarios mensuales y x es el promedio obtenido por los estudiantes que terminaron la licenciatura de administración con especialidad en sistemas de información.

x_i

y_i

3

55

12 40 6

55

20

10

14

15

Calcular el coeficiente de correlación

0.831 -0.831 -0.936 0.936

10 / 10 ptos.

Pregunta 7

Se quiere medir la relación que existe entre el número de empleados (X) y las ventas semanales (en millones de $) (Y), para un grupo de almacenes del sector de los alimentos en una ciudad. Los datos obtenidos son los siguientes:

X 12

16

20 28 30 32 36

40

Y 20

30

36 44 80 60 95

98

El mejor modelo de regresión lineal: Y = A + BX es:

Ŷ =-18.763 - 2.8649X Ŷ =18.763 + 2.8649X Ŷ =18.763 - 2.8649X Ŷ =-18.763 + 2.8649X

Pregunta 8

10 / 10 ptos.

En los datos siguientes, y corresponde a los salarios mensuales y x es el promedio obtenido por los estudiantes que terminaron la licenciatura de administración con especialidad en sistemas de información.

x_i

y_i

3

55

12 40 6

55

20

10

14

15

Halle la ecuación de la recta estimada con estos datos:

Ŷ =68 + 3X

Ŷ =-68 - 3X Ŷ =-68 + 3X Ŷ =68 - 3X

10 / 10 ptos.

Pregunta 9

En los datos siguientes, y corresponde a los salarios mensuales y x es el promedio obtenido por los estudiantes que terminaron la licenciatura de administración con especialidad en sistemas de información. Promedio

Salario mensual ($)

2.6

3300

3.4

3600

3.6

4000

3.2

3500

3.5

3900

2.9

3600

Calcular el coeficiente de determinación

0.654 0.863 0.983 0.746

Incorrecto

Pregunta 10

0 / 10 ptos.

Considérense los datos siguientes que corresponden a la variable dependiente y Y a las dos variables independientes X1 y X2 .

X1 X2

Y

30 12 94 47 10 108 25 17 112 51 16 178 40 5

94

51 19 175 74 7 170 36 12 117 59 13 142 76 16 211 Obtenga una ecuación de regresión estimada que relacione y con X1 y X2 . Estime y si X1 = 45 y X2 = 15.

Ŷ = -18.37 - 2.01X1+ 4.74X2 para el valor de X1 y X2 tenemos Ŷ = -37.72

Ŷ = 18.37 + 2.01X1+ 4.74X2 para el valor de X1 y X2 tenemos Ŷ = 179.92

Ŷ = -18.37 + 2.01X1+ 4.74X2 para el valor de X1 y X2 tenemos Ŷ =143.18

Ŷ = 18.37 + 2.01X1 - 4.74X2 para el valor de X1 y X2 tenemos Ŷ = 37.72

Calificación de la evaluación: 80 de 100

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