Homocedasticidad, Homogeneidad

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Homocedasticidad, Homogeneidad y transformaciones Box-Cox

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Fausto Noé Jiménez

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Homocedasticidad, Homogeneidad


Homocedasticidad, HomogeneidadVersión en línea Homocedasticidad, Homogeneidad y transformaciones Box-Cox por Fausto Noé Jiménez 1 ¿Es necesario contrastar la hipótesis de homocedasticidad? a Si muy importante, y ésto se dá cuando, la varianza de los residuos es constante y no varía en los diferentes niveles del factor. b Si muy importante, y ésto se dá cuando, la varianza de los residuos no es constante y varía en los diferentes niveles del factor. c No lo sé d No me interesa 2 ¿A la falta de homocedasticidad se denomina? a heterocedasticidad b Homogeneidad c Varíanza d Datos atípicos 3 Para estudiar si se verifica la homocedasticidad de modelo se pueden hacer los siguientes análisis descriptivos y gráficos: (Seleccione unicamente los correctos) Escoge una o varias respuestas a El gráfico de cajas múltiple proporciona una idea de la distribución de los residuos según los niveles del factor. b Cálculo de la varianza (o desviación típica) de los residuos según los niveles del factor. c El gráfico de los residuos frente a las predicciones. 4 El gráfico de los residuos frente a las predicciones es interesante porque: a En muchas situaciones, la varianza de los residuos por niveles aumenta con las predicciones. b En muchas situaciones, la varianza de los residuos por niveles disminuye con las predicciones. c En muchas situaciones, la varianza de los residuos por niveles es constante con las predicciones. d En muchas situaciones, la varianza de los residuos por niveles no cambia con las predicciones. 5 Existen contrastes para detectar heterocedasticidad: ¿Cuales son? Escoge una o varias respuestas a El contraste de Cochran b El contraste de Bartlett o el Contraste de Hartley c El contraste de Levene d El contraste de Romero y Zúnica 6 Se utiliza si todos los tamaños muestrales son iguales y es útil si la varianza de un tratamiento es mucho mayor que en los otros. a El contraste de Cochran b El contraste de Bartlett o el Contraste de Hartley c El contraste de Levene d El contraste de Romero y Zúnica 7 Son más generales y más utilizados. Estos contrastes son muy conservadores y muy sensibles a la ausencia de normalidad. a El contraste de Cochran b El contraste de Bartlett o el Contraste de Hartley c El contraste de Levene d El contraste de Romero y Zúnica 8 Es muy utilizado, en esencia, consiste en efectuar un análisis de la varianza sobre las diferencias en valor absoluto entre las observaciones y la mediana (u otra medida de tendencia central) manteniendo el diseño original. a El contraste de Cochran b El contraste de Bartlett o el Contraste de Hartley c El contraste de Levene d El contraste de Romero y Zúnica 9 Se basa en una idea análoga, se realiza un análisis de la varianza sobre los cuadrados de los residuos del modelo ajustado con el mismo factor en estudio. Ahora la hipótesis básica a contrastar es que la varianza en todos los grupos es la misma. a El contraste de Cochran b El contraste de Bartlett o el Contraste de Hartley c El contraste de Levene d El contraste de Romero y Zúnica 10 La familia de transformaciones más utilizada para resolver los problemas de falta de normalidad y de heterocedasticidad es: a La familia de Box-Cox b La familia de Levene c La familia de Barlett d Ninguna respuesta es correcta 11 Es un registro mayor o menor de lo esperado que se detecta por tener un residuo que es un valor “inusual”, muy grande o muy pequeño en relación con la distribución asociada a los residuos. a Un dato atípico (outlier) b Alpha c Un dato típico d No me interesa 12 ¿ Como se denomina el siguiente diagrama ? a Gráfico de cajas múltiple de los residuos estandarizados frente al factor. b Diagrama de dispersión de los residuos. c Gráfico de dispersión una vez que se corrigió el error.

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Homocedasticidad, HomogeneidadVersión en línea

por Fausto Noé Jiménez

¿Es necesario contrastar la hipótesis de homocedasticidad?

¿A la falta de homocedasticidad se denomina?

Para estudiar si se verifica la homocedasticidad de modelo se pueden hacer los siguientes análisis descriptivos y gráficos: (Seleccione unicamente los correctos)

Escoge una o varias respuestas

El gráfico de los residuos frente a las predicciones es interesante porque:

Existen contrastes para detectar heterocedasticidad: ¿Cuales son?

Escoge una o varias respuestas

Se utiliza si todos los tamaños muestrales son iguales y es útil si la varianza de un tratamiento es mucho mayor que en los otros.

Son más generales y más utilizados. Estos contrastes son muy conservadores y muy sensibles a la ausencia de normalidad.

Es muy utilizado, en esencia, consiste en efectuar un análisis de la varianza sobre las diferencias en valor absoluto entre las observaciones y la mediana (u otra medida de tendencia central) manteniendo el diseño original.

Se basa en una idea análoga, se realiza un análisis de la varianza sobre los cuadrados de los residuos del modelo ajustado con el mismo factor en estudio. Ahora la hipótesis básica a contrastar es que la varianza en todos los grupos es la misma.

La familia de transformaciones más utilizada para resolver los problemas de falta de normalidad y de heterocedasticidad es:

Es un registro mayor o menor de lo esperado que se detecta por tener un residuo que es un valor “inusual”, muy grande o muy pequeño en relación con la distribución asociada a los residuos.

¿ Como se denomina el siguiente diagrama ?