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