Pregunta: 19. En un análisis de regresión lineal simple, el coeficiente de correlación (a) y la pendiente (b) _____ tienen el mismo signo. R. Siempre B. A veces C. Nunca 20. La línea de regresión de mínimos cuadrados minimiza la suma de los A. Diferencias entre los valores Y reales y predichos B. Desviaciones absolutas entre los valores Y reales y previstos C.

19. En un análisis de regresión lineal simple, el coeficiente de correlación (a) y la pendiente (b) _____ tienen el mismo signo.
R. Siempre
B. A veces
C. Nunca

20. La línea de regresión de mínimos cuadrados minimiza la suma de los
A. Diferencias entre los valores Y reales y predichos
B. Desviaciones absolutas entre los valores Y reales y previstos
C. Desviaciones absolutas entre los valores X reales y previstos
D. Diferencias al cuadrado entre los valores de Y reales y predichos
E. Diferencias al cuadrado entre los valores X reales y predichos

21. Cuanto ___________ la R ² y __________ la s (error estándar), más fuerte es la relación entre la variable dependiente y la variable independiente.
A. Más alto, más bajo
B. Más bajo, más alto
C. Más bajo, más bajo
D. Más alto, más alto

22. En el análisis de regresión simple, la cantidad que da la cantidad por la cual Y (variable dependiente) cambia por una unidad de cambio en X (variable independiente) se llama el
A. Coeficiente de determinación
B. Pendiente de la línea de regresión
C. Intersección Y de la línea de regresión
D. Coeficiente de correlación
E. Error estándar

23. Un análisis de regresión bivariado simple con 21 observaciones produciría ________ grados de error de libertad y _________ grados de libertad en total.
R. 1, 20
B 18, 19
C 19, 20
D. 1, 19
E 18, 20

24. El coeficiente de correlación puede asumir cualquier valor entre
A. 0 y 1
Banda
C. 0 y 8
D.-1 y 1
E.-1 y 0

25. En el análisis de regresión simple, si el coeficiente de correlación es un valor positivo, entonces
A. La intersección Y también debe ser un valor positivo
B. El coeficiente de determinación puede ser positivo o negativo, dependiendo del valor de la pendiente
C. La ecuación de regresión de mínimos cuadrados podría tener una pendiente positiva o negativa
D. La pendiente de la línea de regresión también debe ser positiva.
E. El error estándar de estimación puede tener un valor positivo o negativo