Examen Final - Semana 8_ Cb_segundo Bloque-estadistica Ii-[grupo3] Estadistica 2.pdf 6p4b35
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18/12/2017
Examen final - Semana 8: CB/SEGUNDO BLOQUE-ESTADISTICA II-[GRUPO3]
Examen final - Semana 8 Hora límite 18 dic en 23:59 Puntos 100 Disponible 15 dic en 0:00-18 dic en 23:59 4 días Intentos permitidos 2
Preguntas 10 Tiempo límite 90 minutos
Instrucciones
Volver a realizar la evaluación
Las respuestas correctas estarán disponibles el 19 dic en 0:00. Calificación para este intento: 80 de 100 Presentado 18 dic en 11:55 https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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Examen final - Semana 8: CB/SEGUNDO BLOQUE-ESTADISTICA II-[GRUPO3]
Este intento tuvo una duración de 29 minutos.
Pregunta 1
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.
La varianza de la cantidad de producción depende de la varianza del costo total, en un 96.04%.
96.04% de la variabilidad de los costos, se explica por la variabilidad de la producción.
El efecto de cada unidad producida, es un aumento del 96.04% en los costos de producción.
Pregunta 2
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 https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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colombianos). Los datos analizados han sido extraídos de los informes anuales de gestión del presidente de la cadena disponibles en www.grupoexito.com.co (http://www.grupoexito.com.co) . Se muestran enseguida algunos resultados de cálculos estadísticos que hizo el analista:
LaTeX: n=15 La lectura correcta del coeficiente de correlación es la siguiente::
Es la medición del grado de asociación exponencial entre la utilidad y las ventas
Indica el nivel de asociación que hay entre las utilidades y las ventas cuando se asume una relación lineal entre ellas.
Es el porcentaje de las utilidades que depende del valor de las ventas.
Mide el porcentaje de variación de las utilidades que es explicado por el modelo de regresión lineal entre las utilidades y las ventas.
Pregunta 3
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 https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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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 (http://www.grupoexito.com.co) . Se muestran enseguida algunos resultados de cálculos estadísticos que hizo el analista:
LaTeX: n=15 El coeficiente de correlación entre la utilidad y las ventas es:
45% 55% 87% 93%
Pregunta 4
0 / 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 https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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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:
LaTeX: n=15 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?
Es el punto de equilibro entre las ventas y las utilidades.
Es la estimación de las utilidades cuando las ventas se equiparan a las utilidades.
Son las utilidades estimadas si no hubiese ventas durante un año.
Es la estimación del valor de las utilidades cuando las ventas son de un billón de pesos.
Pregunta 5
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 istración con especialidad en sistemas de información. https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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x_i
y_i
3
55
12 40 6
55
20
10
14
15
Calcular el coeficiente de determinación
0.654 0.876 0.983 0.746
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 istración con especialidad en sistemas de información. Promedio
Salario mensual ($)
2.6
3300
3.4
3600
3.6
4000
3.2
3500
3.5
3900
2.9
3600
Halle la ecuación de la recta estimada con estos datos:
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LaTeX: b_{1}=\frac{\sum(x_{i}-\bar x)(y_{i}-\bar y)}{\sum(x_{i}-\bar x)^2} LaTeX: b_{0}=\bar y-b_{1}\bar x LaTeX: \hat{y}=b_{1}x+b_{0}
Ŷ =1790.5 - 581.1X
Ŷ =-1790.5 - 581.1X
Ŷ =1790.5 + 581.1X
Ŷ =-1790.5 + 581.1X
10 / 10 ptos.
Pregunta 7
Wageweb realiza estudios sobre datos salariales y presenta resúmenes de éstos en su sitio de la Red. Basándose en datos salariales desde el 1 de octubre de 2002 Wageweb publicó que el salario anual promedio de los vicepresidentes de ventas era 142111 dólares con una gratificación anual promedio de 15 432 dólares (Wageweb.com, 13 de mazo de 2003). Suponga que los datos siguientes sean una muestra de salarios y bonos anuales de 10 vicepresidentes de ventas. Los datos se dan en miles de dólares. Vicepresidente Salario Gratificación 1
135
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2
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Halle la ecuación de la recta estimada con estos datos: LaTeX: b_{1}=\frac{\sum(x_{i}-\bar x)(y_{i}-\bar y)}{\sum(x_{i}-\bar x)^2} LaTeX: b_{0}=\bar y-b_{1}\bar x LaTeX: \hat{y}=b_{1}x+b_{0}
Ŷ =-10.1641 - 0.1843X
Ŷ = 10.1641 + 0.1843X
Ŷ = 10.1641 - 0.1843X
Ŷ =-10.1641 + 0.1843X
10 / 10 ptos.
Pregunta 8
En los datos siguientes, y corresponde a los salarios mensuales y x es el promedio obtenido por los estudiantes que terminaron la licenciatura de istración con especialidad en sistemas de información. Promedio
Salario mensual ($)
2.6
3300
3.4
3600
3.6
4000
3.2
3500
3.5
3900
2.9
3600
Calcular el coeficiente de determinación
0.863
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0.654 0.983 0.746
10 / 10 ptos.
Pregunta 9
Wageweb realiza estudios sobre datos salariales y presenta resúmenes de éstos en su sitio de la Red. Basándose en datos salariales desde el 1 de octubre de 2002 Wageweb publicó que el salario anual promedio de los vicepresidentes de ventas era 142111 dólares con una gratificación anual promedio de 15 432 dólares (Wageweb.com, 13 de mazo de 2003). Suponga que los datos siguientes sean una muestra de salarios y bonos anuales de 10 vicepresidentes de ventas. Los datos se dan en miles de dólares. Vicepresidente Salario Gratificación 1
135
12
2
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14
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146
16
4
167
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5
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7
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Halle la ecuación de la recta estimada con estos datos, ¿Cuál será la gratificación de un vicepresidente que tenga un salario anual de $120 000? LaTeX: b_{1}=\frac{\sum(x_{i}-\bar x)(y_{i}-\bar y)}{\sum(x_{i}-\bar x)^2} LaTeX: b_{0}=\bar y-b_{1}\bar x LaTeX: \hat{y}=b_{1}x+b_{0} https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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Ŷ =9.35 miles de dólares
Ŷ =13.12 miles de dólares
Ŷ =10.21 miles de dólares
Ŷ =11.95 miles de dólares
Pregunta 10
10 / 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 X2 . Estime y si X2 = 15.
Ŷ = -85.22 - 4.32X2 para el valor de X2 tenemos Ŷ =-20.42
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Ŷ = -85.22 - 4.32X2 para el valor de X2 tenemos Ŷ =-150.02
Ŷ = 85.22 - 4.32X2 para el valor de X2 tenemos Ŷ = 20.42
Ŷ = 85.22 + 4.32X2 para el valor de X2 tenemos Ŷ =150.02
Calificación de la evaluación: 80 de 100
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Examen final - Semana 8 Hora límite 18 dic en 23:59 Puntos 100 Disponible 15 dic en 0:00-18 dic en 23:59 4 días Intentos permitidos 2
Preguntas 10 Tiempo límite 90 minutos
Instrucciones
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Las respuestas correctas estarán disponibles el 19 dic en 0:00. Calificación para este intento: 80 de 100 Presentado 18 dic en 11:55 https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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Este intento tuvo una duración de 29 minutos.
Pregunta 1
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.
La varianza de la cantidad de producción depende de la varianza del costo total, en un 96.04%.
96.04% de la variabilidad de los costos, se explica por la variabilidad de la producción.
El efecto de cada unidad producida, es un aumento del 96.04% en los costos de producción.
Pregunta 2
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 https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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colombianos). Los datos analizados han sido extraídos de los informes anuales de gestión del presidente de la cadena disponibles en www.grupoexito.com.co (http://www.grupoexito.com.co) . Se muestran enseguida algunos resultados de cálculos estadísticos que hizo el analista:
LaTeX: n=15 La lectura correcta del coeficiente de correlación es la siguiente::
Es la medición del grado de asociación exponencial entre la utilidad y las ventas
Indica el nivel de asociación que hay entre las utilidades y las ventas cuando se asume una relación lineal entre ellas.
Es el porcentaje de las utilidades que depende del valor de las ventas.
Mide el porcentaje de variación de las utilidades que es explicado por el modelo de regresión lineal entre las utilidades y las ventas.
Pregunta 3
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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 https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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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 (http://www.grupoexito.com.co) . Se muestran enseguida algunos resultados de cálculos estadísticos que hizo el analista:
LaTeX: n=15 El coeficiente de correlación entre la utilidad y las ventas es:
45% 55% 87% 93%
Pregunta 4
0 / 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 https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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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:
LaTeX: n=15 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?
Es el punto de equilibro entre las ventas y las utilidades.
Es la estimación de las utilidades cuando las ventas se equiparan a las utilidades.
Son las utilidades estimadas si no hubiese ventas durante un año.
Es la estimación del valor de las utilidades cuando las ventas son de un billón de pesos.
Pregunta 5
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En los datos siguientes, y corresponde a los salarios mensuales y x es el promedio obtenido por los estudiantes que terminaron la licenciatura de istración con especialidad en sistemas de información. https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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x_i
y_i
3
55
12 40 6
55
20
10
14
15
Calcular el coeficiente de determinación
0.654 0.876 0.983 0.746
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 istración 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:
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LaTeX: b_{1}=\frac{\sum(x_{i}-\bar x)(y_{i}-\bar y)}{\sum(x_{i}-\bar x)^2} LaTeX: b_{0}=\bar y-b_{1}\bar x LaTeX: \hat{y}=b_{1}x+b_{0}
Ŷ =1790.5 - 581.1X
Ŷ =-1790.5 - 581.1X
Ŷ =1790.5 + 581.1X
Ŷ =-1790.5 + 581.1X
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Pregunta 7
Wageweb realiza estudios sobre datos salariales y presenta resúmenes de éstos en su sitio de la Red. Basándose en datos salariales desde el 1 de octubre de 2002 Wageweb publicó que el salario anual promedio de los vicepresidentes de ventas era 142111 dólares con una gratificación anual promedio de 15 432 dólares (Wageweb.com, 13 de mazo de 2003). Suponga que los datos siguientes sean una muestra de salarios y bonos anuales de 10 vicepresidentes de ventas. Los datos se dan en miles de dólares. Vicepresidente Salario Gratificación 1
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Halle la ecuación de la recta estimada con estos datos: LaTeX: b_{1}=\frac{\sum(x_{i}-\bar x)(y_{i}-\bar y)}{\sum(x_{i}-\bar x)^2} LaTeX: b_{0}=\bar y-b_{1}\bar x LaTeX: \hat{y}=b_{1}x+b_{0}
Ŷ =-10.1641 - 0.1843X
Ŷ = 10.1641 + 0.1843X
Ŷ = 10.1641 - 0.1843X
Ŷ =-10.1641 + 0.1843X
10 / 10 ptos.
Pregunta 8
En los datos siguientes, y corresponde a los salarios mensuales y x es el promedio obtenido por los estudiantes que terminaron la licenciatura de istración 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
0.863
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0.654 0.983 0.746
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Pregunta 9
Wageweb realiza estudios sobre datos salariales y presenta resúmenes de éstos en su sitio de la Red. Basándose en datos salariales desde el 1 de octubre de 2002 Wageweb publicó que el salario anual promedio de los vicepresidentes de ventas era 142111 dólares con una gratificación anual promedio de 15 432 dólares (Wageweb.com, 13 de mazo de 2003). Suponga que los datos siguientes sean una muestra de salarios y bonos anuales de 10 vicepresidentes de ventas. Los datos se dan en miles de dólares. Vicepresidente Salario Gratificación 1
135
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Halle la ecuación de la recta estimada con estos datos, ¿Cuál será la gratificación de un vicepresidente que tenga un salario anual de $120 000? LaTeX: b_{1}=\frac{\sum(x_{i}-\bar x)(y_{i}-\bar y)}{\sum(x_{i}-\bar x)^2} LaTeX: b_{0}=\bar y-b_{1}\bar x LaTeX: \hat{y}=b_{1}x+b_{0} https://poli.instructure.com/courses/1309/quizzes/6848
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Ŷ =9.35 miles de dólares
Ŷ =13.12 miles de dólares
Ŷ =10.21 miles de dólares
Ŷ =11.95 miles de dólares
Pregunta 10
10 / 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 X2 . Estime y si X2 = 15.
Ŷ = -85.22 - 4.32X2 para el valor de X2 tenemos Ŷ =-20.42
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Ŷ = -85.22 - 4.32X2 para el valor de X2 tenemos Ŷ =-150.02
Ŷ = 85.22 - 4.32X2 para el valor de X2 tenemos Ŷ = 20.42
Ŷ = 85.22 + 4.32X2 para el valor de X2 tenemos Ŷ =150.02
Calificación de la evaluación: 80 de 100
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