El [x] está acotado entre 0 y 1
El x es positivo ,la correlación entre las variables es directa ,es decir, cuando una aumenta la otra aumenta
Si dos variables son aleatorias la media de la intensidad de la asociación nos la da r
Si no hay relación entre dos variables podemos asegurar que x no es la causa de las variaciones de y .
Si no hay relación entre dos variables podemos asegurar que x puede ser utilizada para predecir los valores de y
Si no hay relación entre dos variables podemos asegurar que el coeficiente de Pearson =0
El coeficiente de correlación viene expresado en las mismas unidades que la covarianza
Si y = 2+4x es la recta de regresión de y sobre x tiene que ser positiva
Si x= 1,25y+2 es la recta de regresión de x sobre y , el r tiene que ser negativo
La desviación típica es invariante por transformaciones lineales de la forma y= a+x (a constante)
Un estimador eficiente es insesgado y de varianza máxima
La potencia de contraste es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa
El análisis de la varianza es un contraste de hipótesis unilateral
La variabilidad dentro de los grupos en un análisis de la varianza es un estimador insesgado de varianza poblacional siempre
La variabilidad entre los grupos en un análisis de la varianza es un estimador insesgado de la varianza poblacional siempre en el caso de que las poblaciones tengan la misma media.
Se puede aceptar una hipótesis al nivel de significación del 5% y rechazarla al 1%
Si con un test determinado, llegamos a la conclusión de que hay que rechazar la hipótesis nula al nivel de significacoón del 5% también rechazaremos la hipótesis al 1 %
Si con un test determinado , llegamos a la conclusión de que hay que aceptar la hipótesis nula al nivel de significación del 5% también aceptaremos la hipótesis al 1%
Si se esta interesado en rechazar la hipótesis se se preferira un riesgo tipo I grande y un riesgo tipo II pequeño
Con un riesgo tipo I pequeño se evita la aceptación de una hipótesis alternativa falsa y mediante un riesgo tipo II grande ,se permite que se pueda mantener erróneamente la hipótesis nula .
Trabajar con un nivel de significación igual a cero significaría aceptar indefinidamente la hipótesis nula
Un mismo nivel de significación y con los resultados que proporcionan dos muestras extraidas de una misma población se pueden aceptar dos hipótesis nulas distintas
Un mismo nivel de significación y con los resultados que proporcionan dos muestras extraidas de una misma población se pueden rechazar dos hipótesis nulas distintas
Un mismo nivel de significación y con los resultados que proporcionan dos muestras extraidas de una misma población se pueden aceptar con una muestra la hipótesis y con la otra aceptar la alternativa
Con una sola muestra se pueden aceptar dos hipótesis nulas distintas
Con una sola muestra se pueden rechazar dos hipótesis nulas
Con una sola muestra se pueden aceptar una hipótesis nula y no encontrar razones para rechazar la alternativa
Las desviaciones después de la regresión representan el error
El error en sentido estadistico es el conjunto de variaciones no controladas en una serie de determinaciones
El coeficiente de correlación es invariante por transformaciones lineales
Si el coeficiente de regrasión es negativo la variable dependiente decrece cuando la variable independiente decrece
Si la naturaleza de la investigación sugiere que debe aceptarse la hipótesis nula debe emplearse un nivel de significación pequeño
Si la naturaleza de la investigación sugiere que debe aceptarse la hipótesis nula debe emplearse un nivel de confianza pequeño
Si la naturaleza de la investigación sugiere que debe aceptarse la hipótesis nula debe elegirse un test de máxima potencia
Si estudios previos sugieren que la hipótesis nula debe ser rechazada , hemos de elegir un nivel de significación grande
