Análisis multivariante - Examen
A) Análisis de una sola variable B) Análisis simultáneo de múltiples variables C) Análisis de variables continuas únicamente D) Análisis de dos variables
A) Prueba Chi-cuadrado B) Análisis de componentes principales C) Prueba T D) ANOVA
A) Análisis de regresión B) Análisis de correlación C) Análisis de conglomerados D) ANOVA
A) Para determinar los coeficientes de correlación B) Para determinar los valores atípicos C) Determinar las estadísticas descriptivas D) Determinar qué variables discriminan entre dos o más grupos
A) Para trazar puntos de datos B) Para mostrar los coeficientes de correlación C) Identificar valores atípicos D) Para determinar el número de factores que deben retenerse en el análisis factorial
A) Para realizar el análisis factorial B) Para detectar valores atípicos C) Comprender las relaciones y variaciones entre múltiples variables D) Para determinar el tamaño de la muestra
A) Cuando hay valores atípicos B) Cuando sólo se traten datos categóricos C) Cuando las variables están muy correlacionadas D) Cuando las variables son independientes
A) Para realizar el análisis de conglomerados B) Predecir la pertenencia a un grupo en función de variables predictoras C) Para encontrar valores atípicos D) Para determinar las correlaciones
A) El número de factores a retener B) La importancia de las variables C) La desviación típica de las variables D) La correlación entre las variables
A) Identificar valores atípicos en los datos B) Realizar un análisis factorial C) Prueba de correlaciones D) Determinar qué variables predicen mejor la pertenencia a un grupo
A) Agrupación de observaciones similares en clusters B) Pruebas de diferencias entre grupos C) Realización de análisis factoriales D) Trazado de datos bivariantes
A) Realizar pruebas de hipótesis B) Determinar la relación entre dos conjuntos de variables C) Para determinar los valores atípicos D) Para determinar las cargas factoriales
A) Probar las hipótesis B) Para realizar el análisis de regresión C) Encontrar la correlación entre una variable y sí misma D) Examinar las relaciones entre dos conjuntos de variables
A) MANOVA se utiliza para el análisis de datos categóricos, mientras que ANOVA se utiliza para el análisis de datos continuos. B) ANOVA utiliza modelos de efectos mixtos, mientras que MANOVA utiliza modelos de efectos fijos. C) ANOVA es apropiado para muestras de pequeño tamaño, mientras que MANOVA lo es para muestras de gran tamaño. D) MANOVA considera múltiples variables dependientes simultáneamente, mientras que ANOVA se centra en una única variable dependiente.
A) STATISTICA B) JMP C) SPSS D) MiniTab
A) Distribución T al cuadrado de Hotelling B) Distribución inversa de Wishart C) Distribución normal multivariada D) Distribución de Wishart
A) Crear variables sintéticas. B) Asignar objetos a grupos. C) Explorar datos multivariados. D) Identificar relaciones lineales entre variables.
A) JMP B) MiniTab C) NCSS D) SPSS
A) JMP B) MiniTab C) SPSS D) MATLAB
A) Distribución de Wishart B) Distribución de Hotelling al cuadrado C) Distribución inversa de Wishart D) Distribución normal multivariante
A) MiniTab B) SPSS C) SciPy D) JMP
A) Descubrimiento de estructuras latentes B) Regresión lineal simple C) Estadística descriptiva D) Análisis univariado
A) Stata B) MiniTab C) SPSS D) JMP
A) JMP B) DataPandit C) SPSS D) MiniTab
A) SPSS B) SAS C) MiniTab D) JMP
A) Eviews B) JMP C) SPSS D) MiniTab
A) Disimilaridades euclidianas. B) Disimilaridades de Mahalanobis. C) Disimilaridades de Manhattan. D) Disimilaridades basadas en el chi-cuadrado.
A) C.R. Rao B) Karl Pearson C) R.A. Fisher D) Anderson
A) MiniTab B) SPSS C) SIMCA D) JMP
A) Reducción de la dimensionalidad B) Estadística descriptiva C) Análisis univariado D) Regresión lineal simple
A) SPSS B) MiniTab C) JMP D) R
A) Inferencia frecuentista B) Inferencia bayesiana C) Inferencia predictiva D) Inferencia descriptiva
A) Distribución normal multivariada B) Distribución inversa de Wishart C) Distribución multivariada de Student-t D) Distribución de Wishart
A) Interpolación B) Regresión C) Imputación D) Extrapolación
A) Estadística descriptiva B) Análisis univariado C) Regresión lineal simple D) Agrupamiento (o clustering) |
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