Regresión lineal: Aprende y evalúa tus conocimientos

Question 1

En el modelo de regresión lineal simple, ¿cuál es la ecuación de la recta de regresión que minimiza la suma de los cuadrados de los residuos?

Accepted Answer

Yi = β0 + β1Xi + εi

Answer

Yi = εi + β0Xi + β1

Answer

Yi = β1 + β0Xi + εi

Answer

Xi = β0 + β1Yi + εi

Question 2

¿Cuál de los siguientes supuestos es necesario para la inferencia estadística en el modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Los residuos deben ser independientes e idénticamente distribuidos con media cero.

Answer

Las variables independientes deben estar altamente correlacionadas.

Answer

La variable dependiente debe ser normalmente distribuida.

Question 3

¿Qué estadístico de prueba se utiliza para probar la significación global del modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Prueba F

Answer

Prueba t de Student

Answer

Prueba de chi-cuadrado

Answer

Prueba de Kruskal-Wallis

Question 4

¿Cuál de las siguientes es una medida de bondad de ajuste para el modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Coeficiente de determinación (R2)

Answer

Prueba de Shapiro-Wilk

Answer

Coeficiente de correlación simple

Answer

Error estándar de la estimación

Question 5

¿En qué situación se puede utilizar la regresión lineal múltiple?

Accepted Answer

Cuando la variable dependiente está influenciada por dos o más variables independientes.

Answer

Cuando la relación entre las variables es no lineal.

Answer

Cuando la variable dependiente es cualitativa.

Question 6

¿Qué técnica se puede utilizar para detectar la presencia de heterocedasticidad en el modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Prueba de Breusch-Pagan

Answer

Prueba de Kolmogorov-Smirnov

Answer

Prueba de Shapiro-Wilk

Answer

Prueba de Durbin-Watson

Question 7

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de una variable dependiente en un modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Salario anual

Answer

Lugar de residencia

Answer

Sexo

Answer

Nivel educativo

Question 8

¿Qué valor del coeficiente de correlación indica que existe una fuerte correlación positiva entre las variables?

Accepted Answer

Cerca de 1

Answer

Cerca de 0,5

Answer

Cerca de -1

Answer

Cerca de 0

Question 9

¿Cuál de los siguientes es un uso apropiado de la regresión lineal?

Accepted Answer

Predecir el precio de una vivienda en función de su tamaño y ubicación.

Answer

Determinar si una determinada enfermedad es genética.

Answer

Clasificar a las personas en diferentes grupos de ingresos.

Question 10

¿Qué valor del error estándar de la estimación indica que el modelo de regresión lineal es preciso?

Accepted Answer

Bajo

Answer

Negativo

Answer

Alto

Answer

Positivo

Question 11

¿Cuál de las siguientes ecuaciones representa el modelo de regresión lineal simple?

Accepted Answer

Y = β0 + β1X + ε

Answer

Y = β0 + β1X^2 + ε^2

Answer

Y = α + βX^2 + γ

Question 12

En un modelo de regresión lineal, ¿qué parámetro representa la intersección de la recta de regresión con el eje Y?

Accepted Answer

β0

Answer

α

Answer

ε

Answer

γ

Question 13

Para estimar los parámetros del modelo de regresión lineal, se utiliza el método de:

Accepted Answer

Mínimos cuadrados ordinarios

Answer

Estimación por intervalos de confianza

Answer

Análisis de varianza

Answer

Máxima verosimilitud

Question 14

¿Cuál de las siguientes pruebas se utiliza para determinar si la pendiente de la recta de regresión es significativamente diferente de cero?

Accepted Answer

Prueba t para la pendiente

Answer

Prueba F para la varianza

Answer

Prueba de chi-cuadrado para la independencia

Answer

Prueba ANOVA para la media

Question 15

El coeficiente de correlación lineal (r) mide:

Accepted Answer

La fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables

Answer

El error estándar de la estimación

Answer

La pendiente de la recta de regresión

Question 16

El error estándar de la estimación mide:

Accepted Answer

La dispersión de los puntos de datos alrededor de la recta de regresión

Answer

La pendiente de la recta de regresión

Answer

El valor de Y predicho

Question 17

En un modelo de regresión lineal con una variable independiente, ¿cuál es la ecuación que la representa?

Accepted Answer

Y = a + bX

Answer

Y = b/X

Answer

Y = X/a

Answer

Y = abX

Question 18

¿Cuál es el método empleado para estimar los parámetros de un modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Mínimos cuadrados ordinarios

Answer

Máxima verosimilitud

Answer

Regresión no paramétrica

Answer

Análisis de componentes principales

Question 19

¿Qué representa el coeficiente de determinación (R²)?

Accepted Answer

La proporción de varianza en la variable dependiente explicada por la(s) variable(s) independiente(s)

Answer

La pendiente de la línea de regresión

Question 20

¿Qué prueba estadística se utiliza para determinar si la pendiente de una línea de regresión es significativamente diferente de cero?

Accepted Answer

Prueba t

Answer

Prueba de Kolmogorov-Smirnov

Answer

Prueba de chi-cuadrado

Answer

Prueba F

Question 21

¿Qué tipo de gráfico se emplea para visualizar la relación entre la variable dependiente y la(s) variable(s) independiente(s) en una regresión lineal?

Accepted Answer

Diagrama de dispersión

Answer

Histograma

Answer

Gráfico circular

Answer

Gráfico de barras

Question 22

¿Cuál es una limitación del modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Puede ser inadecuado para relaciones no lineales

Answer

No requiere supuestos

Answer

Siempre es fácil de interpretar

Answer

Permite predecir valores fuera del rango de los datos observados

Question 23

¿En qué consiste la extrapolación en el contexto de la regresión lineal?

Accepted Answer

Predecir valores más allá del rango de los datos observados

Answer

Ajuste de una línea a los datos

Answer

Estimación de parámetros

Question 24

¿Cuál de las siguientes es una variable dicotómica adecuada para incluir en un modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Sexo (hombre/mujer)

Answer

Edad

Answer

Altura

Answer

Peso