Sea la variable bidimensional (X, Y ) de la que se han obtenido 25 pares de valores, con los siguientes resultados : sus covarianza es : Seleccione una : a. Sxy = 153, 85. B. Sxy = 158, 35. C. Sxy = 156, 85. D. Sxy = 135, 58.
En resumen
Adjunto la información del ejercicio como imagen. El ejercicio indica queΣxi = 238 (de n = 1 hasta 25) yΣyi = 138 (de n = 1 hasta 25), calcularemos la media mediante la fórmula : Total de datos : 25 Σxi / n = 238 / 25 = 9. 52 Σyi / n = 138 / 25 = 5.
Adjunto la información del ejercicio como imagen.
El ejercicio indica queΣxi = 238 (de n = 1 hasta 25) yΣyi = 138 (de n = 1 hasta 25), calcularemos la media mediante la fórmula :
Total de datos : 25
Σxi / n = 238 / 25 = 9.
52
Σyi / n = 138 / 25 = 5.
52
La varianza se define como se aprecia en la imagen adjunta (para evitar confusiones en transcripción de fórmula), la calcularemos tanto para x como y :
Sx² = (12678 / 25) - (9.
52)² = 416.
5
Sx = √416.
5 = 20.
41
Sy² = (2732 / 25) - (5.
52)² = 78.
81
Sy = √78.
81 = 8.
88
Fórmula decoeficiente de correlación de Pearson :
<img src="https://tex.z-dn.net/?f=r%3D%20%5Cfrac%7BSxy%7D%7BSxSy%7D%20" />, donde sabemos que r = 0.
65
Despejamos Sxy :
Sxy = r× Sx× Sy
Sxy = 0.
65× 20.
41× 8.
88
Sxy = 117.
81.
Esta es una medida utilizada en la estadística que se conoce como el Coeficiente de Correlación de Pearson. Es la relación lineal que existe entre dos variables aleatorias cuantitativas. Por otro lado la covarianza es…
Respuesta : cExplicaciónporque la variable dependiente, es la que se obtiene a travez de realizar algo.
Respuesta d. Es una propiedad de la covarianza que : Cov(aX ; bY) = a. B. Cov(X ; Y) es decir que al multiplicar a las variables por 2 y por 3, la covarianza de las nuevas variables será 6 veces la covarianza de las…
Si lo que te piden es sus varianzas, la respuesta es la siguiente. La respuesta correcta es : = 518, 3, = 108, 08.
Se sabe que : n va desde 1 hasta 25 Resolviendo las sumatorias con i = 1 hasta 25 se obtiene que : Σ Σ Σ Σ Dividiendo la sumatoriaentre el mayor valor de n, es decir n = 25 se tiene : Σ Σ La varianza esta definida como…