Ejemplo parte test

Parte test
1. Contesta con una V o F (Cada afirmación correctamente contestada
suma 0.15 puntos y cada afirmación incorrectamente contestada
resta 0.15 puntos)
1.El coeficiente de variación de 0.5 nos indica que los datos no son
representativos.
2.Unos datos cross-section son datos de diversos individuos a lo largo del
tiempo
Se realiza la descomposición temporal de una serie mensual y se
obtienen los siguientes coeficientes estacionales:
Período
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Índice
0.57236
0.83611
0.88007
1.04658
1.16788
1.14471
1.77840
1.69724
1.10556
0.94320
0.88195
X
Análisis de componente para Catalunya
Datos con tendencia invertida
2000
2.0
1500
1.5
1000
1.0
500
0.5
1
19
38
57
Índice
76
95
1
19
38
57
Índice
76
95
Datos con elim. de tend. y ajuste estac.
500
2000
1500
0
1000
500
-500
1
19
38
57
Índice
76
95
1
6. Se trata de una serie aditiva.
7. El último mes tendrá un coeficiente menor a 0.7.
19
38
57
Índice
76
95
8. Si el gráfico superior izquierda es el gráfico de la serie original, el gráfico inferior
izquierda es el gráfico de la serie desestacionalizada.
9. Con los datos de publicidad y cuota de mercado vistos en clase (Wipp express) se
obtuvo una fuerte evidencia a favor de que la asociación entre publicidad y ventas no
existe.
10.El dato desestacionalizado del mes 6 sería inferior al dato original.
Se pretende conocer la asociación entre el hecho de que un piso disponga de
ascensor y de que sea exterior o no
Estadísticas tabuladas: ascensor; extint
Filas: ascensor
Columnas: extint
0
1
Todo
0
220
240
1.6483
1391
1371
0.2884
1611
1611
*
1
378
358
1.1041
2027
2047
0.1932
2405
2405
*
598
598
*
3418
3418
*
4016
4016
*
Todo
Contenido de la celda:
Conteo
Conteo esperado
Contribución a chi-cuadrada
Chi-cuadrada de Pearson = 3.234;
V-cuadrada de Cramer
0.0008053
16. Ambas variables están muy débilmente asociadas.
17. El valor del sumando de la Chi-cuadrado para los pisos interiores (extint=0) y con
ascensor (ascensor=1) es de 0.2884
18. Cuando pretendemos explicar la decisión de comprar o no un producto en
función de unas variables explicativas, se debe estimar una recta de regresión pues
las predicicones están acotadas entre 0 y 1.
19. En el modelo de precios hedónicos con el que podemos saber cuál es la
característica que más se valora de una vivienda, se base en que la vivienda es un
bien heterogéneo.
20. Las instrucciones “Cada
afirmación correctamente contestada suma 0.15 puntos y
cada afirmación incorrectamente contestada resta 0.15 puntos” son estadísticamente
correctas