1. 1. Considere un experimento multinomial con n = 307 y k = 4. La hiptesis nula a probar es H0 :
p1 = p2 = p3 = p4 = 0.25. Las frecuencias observadas resultantes del experimento son: (Puede
que le resulte til hacer referencia a la tabla adecuada: tabla de chi-cuadrado o tabla F)
a. Elija la hiptesis alternativa apropiada.
No todas las proporciones de poblacin son iguales a 0,25.
Todas las proporciones de poblacin difieren de 0,25.
b-1. Calcule el valor del estadstico de prueba. (Redondee los clculos intermedios a por lo menos
4 lugares decimales y la respuesta final a 3 lugares decimales).
b-2. Encuentre el valor p .
p -valor < 0.01
C. Con un nivel de significacin del 10%, cul es la conclusin de la prueba de hiptesis?
Rechace H0 ya que el valor p es menor que el nivel de significancia.
Rechace H0 ya que el valor p es mayor que el nivel de significancia.
No rechace H0 ya que el valor p es mayor que el nivel de significancia.
No rechace H0 ya que el valor p es menor que el nivel de significancia.
2. Un analista est tratando de determinar si los precios de ciertas acciones en NASDAQ son
independientes de la industria a la que pertenecen. Ella examina cuatro industrias y clasifica los
precios de las acciones en estas industrias en una de tres categoras (precio alto, precio medio,
precio bajo).
a. Elija las hiptesis contrapuestas para determinar si el precio de las acciones depende de la
industria.
H0 : El precio de las acciones es independiente de la industria.; H A : El precio de las acciones
depende de la industria.
H0 : El precio de las acciones depende de la industria; H A : El precio de las acciones es
independiente de la industria.
b-1. Calcule el valor del estadstico de prueba. (Redondee los clculos intermedios a por lo menos
4 lugares decimales y la respuesta final a 3 lugares decimales).

2. b-2. Encontrar el valor p .
p -valor < 0.01
0,01 p -valor < 0,025
C. Con un nivel de significancia del 1%, qu puede concluir el analista?
No rechace H0 ; no hay suficiente evidencia para respaldar la afirmacin de que el precio de las
acciones depende de la industria.
Rechazar H0 ; hay suficiente evidencia para respaldar la afirmacin de que el precio de las
acciones depende de la industria.
Rechazar H0 ; no hay suficiente evidencia para respaldar la afirmacin de que el precio de las
acciones depende de la industria.
No rechace H0 ; hay suficiente evidencia para respaldar la afirmacin de que el precio de las
acciones depende de la industria.
3. Utilizando 20 observaciones, se estim el modelo de regresin mltiple y = 0 + 1x1 + 2x2 + .
Una parte de los resultados de la regresin se muestra en la tabla adjunta:
a. Con un nivel de significancia del 5%, las variables explicativas son conjuntamente
significativas?
No, ya que el valor p de la prueba correspondiente es inferior a 0,05.
S, ya que el valor p de la prueba correspondiente es superior a 0,05.
S, ya que el valor p de la prueba correspondiente es inferior a 0,05
No, ya que el valor p de la prueba correspondiente es superior a 0,05.
b. Con un nivel de significancia del 5%, cada variable explicativa es individualmente
significativa?
S, ya que ambos valores p de la prueba correspondiente son inferiores a 0,05.
S, ya que ambos valores p de la prueba correspondiente son superiores a 0,05.
No, ya que ambos valores p de la prueba correspondiente no son inferiores a 0,05.
No, ya que ambos valores p de la prueba correspondiente no superan el 0,05.
C. Cul es el problema probable con este modelo?
Multicolinealidad ya que los errores estndar estn sesgados.
Multicolinealidad ya que las variables explicativas son individual y conjuntamente

3. significativas.
Multicolinealidad ya que las variables explicativas son individualmente significativas pero
conjuntamente insignificantes.
Multicolinealidad ya que las variables explicativas son individualmente insignificantes pero
conjuntamente significativas.
4. La siguiente tabla enumera una parte de los principales lanzadores de Major League Baseball
(MLB), el salario de cada lanzador (en millones de dlares) y el promedio de carreras ganadas
(ERA) para 2008.
a-1. Estime el modelo: Salary=Salary^= 0 + 1 ERA + . (Los valores negativos deben indicarse
con un signo menos. Ingrese sus respuestas, en millones, redondeadas a 2 decimales).
a-2. Interpreta el coeficiente de ERA.
Un aumento de una unidad en ERA, disminuciones salariales previstas en $2.89 millones.
Un aumento de una unidad en ERA, aumentos salariales previstos por $2.89 millones.
Un aumento de una unidad en ERA, disminuciones salariales pronosticadas en $11.48 millones.
Un aumento de una unidad en ERA, aumentos salariales previstos por $ 11,48 millones.
b. Utilice el modelo estimado para predecir el salario de cada jugador, dada su efectividad. Por
ejemplo, use la ecuacin de regresin de muestra para predecir el salario de J. Santana con ERA =
2.31. (Redondee las estimaciones de coeficientes a al menos 4 decimales y las respuestas finales,
en millones, a 2 decimales).
C. Derive los residuos correspondientes. (Los valores negativos deben indicarse con un signo
menos. Redondee las estimaciones de coeficientes a al menos 4 decimales y las respuestas
finales, en millones, a 2 decimales).
Categora 1 2 3 4 Frecuencia 85 58 89 75