examen final final final, Essays (university) of Materials science

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Typology: Essays (university)

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Evaluación Consolidado 2 (A) 2020 -20-A
Semipresencial – Programa Gente que Trabaja
Asignatura
Docente :
Facultad :
Instrucciones:
1. La empresa AUTOMATISOFT produce harina de diferentes granos y frutas. Los datos de la
producción de trigo en toneladas (X) y el precio del kilo de harina en soles (Y) en la última
década fueron:
Producción de trigo: 30 28 32 25 25 25 22 24 35 40
Precio de la harina: 25 30 27 40 42 40 50 45 30 25
a) Determine la correlación y la recta de regresión usando la tabla de frecuencias y
detallando sus fórmulas procedimientos (no usar software). (2 puntos)
b) Calcula un intervalo de confianza al 95% para la pendiente de la recta de regresión y
realice un flujograma para explicar los procedimientos su respuesta (2 puntos)
c) Contrasta la hipótesis de que el precio de la harina depende linealmente de la producción
de trigo, usando un nivel de significancia del 0.05 (2 puntos)
d) Formular un flujograma o mapa mental donde explica dos procedimientos (para uno
considere el Pvalor) para probar la hipótesis sobre un intervalo de confianza al 95% para
para el intercepto de la recta de regresión con los datos del problema; es decir, los pasos
a seguir, desde el cálculo de la correlación, su prueba de hipótesis, regresión, su prueba
de hipótesis, intervalo de confianza y su prueba de hipótesis (5 puntos)
e) ¿Cuál es el intervalo para el precio del kilo de harina al 95% de confianza cuando la
producción de trigo es de 50 toneladas? (2 puntos)
2. El objetivo principal del modelo de correlación lineal simple es: (1 punto)
A) averiguar la fuerza de la relación entre X e Y;
B) predecir los valores de Y (variable criterio) a partir de los valores de X (variable predictora);
C) valorar las diferencias entre variables que miden las mismas características;
D) determinar la varianza y la desviación típica.
3. Cuando se dice que dos variables están correlacionadas positivamente, se tiene que
interpretar que: (1 punto)
A) un aumento en una variable provoca un aumento en la otra;
B) un aumento en una variable se relaciona con una disminución en la otra;
C) las dos variable, en promedio, aumentan o disminuyen su valor conjuntamente
D) un aumento de cantidades de las variables mejora la relación.
ESTADÍSTICA APLICADA
El examen tendrá una duración de 90 minutos.
El procedimiento y respuesta se tomará en cuenta para la calificación.
Desarrolla en forma ordenada y con letra legible, evite borrones y/o enmendaduras.
Debe subir evaluación en un solo archivo, en formato PDF o Word (no comprimido,
no fotos).
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Evaluación Consolidado 2 (A) 2020 -20-A

Semipresencial – Programa Gente que Trabaja

Asignatura

Docente :

Facultad :

Instrucciones:

1. La empresa AUTOMATISOFT produce harina de diferentes granos y frutas. Los datos de la producción de trigo en toneladas (X) y el precio del kilo de harina en soles (Y) en la última década fueron: Producción de trigo: 30 28 32 25 25 25 22 24 35 40 Precio de la harina: 25 30 27 40 42 40 50 45 30 25 a) Determine la correlación y la recta de regresión usando la tabla de frecuencias y detallando sus fórmulas procedimientos (no usar software). (2 puntos) b) Calcula un intervalo de confianza al 95% para la pendiente de la recta de regresión y realice un flujograma para explicar los procedimientos su respuesta (2 puntos) c) Contrasta la hipótesis de que el precio de la harina depende linealmente de la producción de trigo, usando un nivel de significancia del 0.05 (2 puntos) d) Formular un flujograma o mapa mental donde explica dos procedimientos (para uno considere el Pvalor) para probar la hipótesis sobre un intervalo de confianza al 95% para para el intercepto de la recta de regresión con los datos del problema; es decir, los pasos a seguir, desde el cálculo de la correlación, su prueba de hipótesis, regresión, su prueba de hipótesis, intervalo de confianza y su prueba de hipótesis (5 puntos) e) ¿Cuál es el intervalo para el precio del kilo de harina al 95% de confianza cuando la producción de trigo es de 50 toneladas? (2 puntos)

  1. El objetivo principal del modelo de correlación lineal simple es: (1 punto) A) averiguar la fuerza de la relación entre X e Y; B) predecir los valores de Y (variable criterio) a partir de los valores de X (variable predictora); C) valorar las diferencias entre variables que miden las mismas características; D) determinar la varianza y la desviación típica.
  2. Cuando se dice que dos variables están correlacionadas positivamente, se tiene que interpretar que: (1 punto) A) un aumento en una variable provoca un aumento en la otra; B) un aumento en una variable se relaciona con una disminución en la otra; C) las dos variable, en promedio, aumentan o disminuyen su valor conjuntamente D) un aumento de cantidades de las variables mejora la relación.

ESTADÍSTICA APLICADA

El examen tendrá una duración de 90 minutos.El procedimiento y respuesta se tomará en cuenta para la calificación.Desarrolla en forma ordenada y con letra legible, evite borrones y/o enmendaduras.Debe subir evaluación en un solo archivo, en formato PDF o Word (no comprimido, no fotos).

ESTADÍSTICA APLICADA

  1. Si la correlación entre dos variables cuantitativas está próxima a -1, significa que las variables: (1 punto) A) No están relacionadas. B) presentan una relación lineal fuerte C) presentan una relación no lineal D) presentan poca relación negativa
  2. En la tabla siguiente se muestran las puntuaciones de 5 niños en las variables X (cociente intelectual) e Y (calificaciones en una prueba de matemáticas) Niño X Y A 92’50 0’ B 77’50 3’ C 100’00 5’ D 107’50 6’ E 122’50 9’ La covarianza entre las variables X e Y vale: ( 1 punto) A) 36 B) 45 C) 63 D) 26
  3. ¿Cuándo pueden ser iguales el coeficiente de correlación de Pearson y la covarianza?(1 punto) A) nunca; B) cuando las desviaciones típicas de las dos variables coinciden; C) cuando las desviaciones típicas de las dos variables son iguales a 1; D) cuando la significancia es 0.
  4. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones representa una de las características de la covarianza como índice de relación entre variables cuantitativas? (1 punto) A) puede tomar cualquier valor; B) es un número adimensional que permite la comparación de la intensidad de la relación entre distintas variables; C) no puede tomar valores negativos; D) puede tomar solo valores racionales;
  5. Un investigador encuentra un coeficiente de correlación igual a -0,98 entre las variables X: notas en una asignatura e Y: puntuaciones en un test de ansiedad antes del examen. Se puede inferir que: ( 1 punto) A) la ansiedad es causa de las malas notas; B) las malas notas generan ansiedad; C) las notas influyen negativamente a la ansiedad; D) simplemente que existe una relación entre la ansiedad y las malas notas. “La filosofía se basa en el conocimiento de los fenómenos, pero para obtener algún beneficio Evaluación Consolidado 2- 2020 –20-A Página 2