Regresión y correlación: Aprende modelos de regresión lineal y correlación

Question 1

¿Qué tipo de relación representa un modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Lineal simple

Answer

Exponencial

Answer

Parabólica

Answer

Hiperbólica

Question 2

¿Qué valor de R² sugiere un buen ajuste de un modelo de regresión?

Accepted Answer

Superior a 0,9

Answer

Inferior a 0,5

Answer

Entre 0,5 y 0,7

Answer

Entre 0,7 y 0,9

Question 3

¿Qué tipo de gráfica se utiliza normalmente para visualizar la correlación entre dos variables?

Accepted Answer

Diagrama de dispersión

Answer

Histograma

Answer

Polígono de frecuencias

Answer

Gráfico de barras

Question 4

En un modelo de regresión lineal simple, la ecuación de la recta de regresión es:

Accepted Answer

ŷ = a + bx

Answer

ŷ = x + a

Answer

ŷ = c + dx

Answer

ŷ = bc + ad

Question 5

Cuando el coeficiente de correlación entre dos variables es -0,8, la relación entre ellas es:

Accepted Answer

Fuerte y negativa

Answer

Moderada y positiva

Answer

Débil y negativa

Answer

No se puede determinar a partir de la información dada

Question 6

En un modelo de regresión múltiple, el término 'coeficiente de regresión' representa:

Accepted Answer

El efecto individual de una variable independiente sobre la variable dependiente

Answer

El efecto combinado de todas las variables independientes sobre la variable dependiente

Answer

La intersección de la línea de regresión con el eje y

Answer

La pendiente de la línea de regresión

Question 7

Si la R cuadrado de un modelo de regresión es 0,4, entonces:

Accepted Answer

El 40% de la variación de la variable dependiente es explicada por el modelo

Answer

El 60% de la variación de la variable dependiente es explicada por el modelo

Answer

El 80% de la variación de la variable dependiente es explicada por el modelo

Answer

El 100% de la variación de la variable dependiente es explicada por el modelo

Question 8

La técnica de 'selección hacia delante' se utiliza para:

Accepted Answer

Construir un modelo de regresión agregando variables independientes una por una

Answer

Construir un modelo de regresión eliminando variables independientes una por una

Answer

Identificar variables irrelevantes en un modelo de regresión

Answer

Seleccionar el mejor subconjunto de variables independientes para un modelo de regresión

Question 9

En un modelo de regresión logística, la probabilidad de un evento se modela mediante:

Accepted Answer

Función logística

Answer

Función lineal

Answer

Función exponencial

Answer

Función gaussiana

Question 10

Para visualizar la relación entre dos variables categóricas, se utiliza un:

Accepted Answer

Tabla de contingencia

Answer

Diagrama de dispersión

Answer

Histograma

Answer

Gráfico de barras

Question 11

En un análisis de correlación, un valor de correlación de 0,8 indica:

Accepted Answer

Una fuerte correlación positiva

Answer

Una fuerte correlación negativa

Answer

Una débil correlación positiva

Answer

Una correlación no significativa

Question 12

¿Cuál de las siguientes afirmaciones **NO** es un supuesto del modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

Las variables independientes deben ser aleatorias

Answer

Los errores tienen media cero

Answer

La relación entre las variables es lineal

Answer

La varianza de los errores es constante

Question 13

Un coeficiente de determinación (R²) de 0,85 indica que:

Accepted Answer

El 85% de la variación de la variable dependiente es explicada por las variables independientes

Answer

La correlación entre las variables independientes y la variable dependiente es 0,85

Answer

El 15% de la variación de la variable dependiente no es explicada por las variables independientes

Question 14

La correlación entre dos variables X e Y es de -0,75. Esta correlación indica que:

Accepted Answer

Existe una relación lineal negativa entre X e Y

Answer

Existe una relación lineal positiva entre X e Y

Answer

Las variables X e Y no están relacionadas

Answer

La relación entre X e Y es no lineal

Question 15

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

Accepted Answer

Prueba t de Student

Answer

Prueba de Kolmogorov-Smirnov

Answer

Prueba de ANOVA

Answer

Prueba de chi-cuadrado

Question 16

Un modelo de regresión múltiple incluye las variables independientes X1, X2 y X3. El estadístico F de la prueba ANOVA de este modelo es de 10,5. Este resultado indica que:

Accepted Answer

El modelo es estadísticamente significativo

Answer

El modelo no es estadísticamente significativo

Answer

El coeficiente de determinación es alto

Answer

Las variables independientes no son significativas

Question 17

Una variable ficticia (dummy) se utiliza para representar:

Accepted Answer

Una variable categórica

Answer

Una variable independiente

Answer

Una variable continua

Answer

Una variable dependiente

Question 18

El error estándar de la regresión mide:

Accepted Answer

La desviación estándar de los errores de predicción

Answer

La media de los errores de predicción

Answer

La varianza de los errores de predicción

Question 19

En el modelo de regresión lineal simple, la pendiente representa:

Accepted Answer

El cambio esperado en la variable dependiente por cada unidad de cambio en la variable independiente

Answer

La media de la variable dependiente

Answer

La correlación entre las variables

Question 20

El coeficiente de correlación (r) mide:

Accepted Answer

La fuerza y dirección de la asociación lineal entre dos variables

Answer

La probabilidad de que las variables sean independientes

Answer

El número de puntos de datos en el conjunto de datos

Question 21

En un diagrama de dispersión, ¿qué valor de r indica una correlación lineal positiva perfecta?

Accepted Answer

1

Answer

0,5

Answer

0

Answer

-1

Question 22

En un diagrama de dispersión que muestra una correlación lineal negativa, los puntos tienden a:

Accepted Answer

Formar una línea descendente de izquierda a derecha

Answer

Agruparse en el centro del gráfico

Answer

Formar una línea ascendente de izquierda a derecha

Answer

Formar un patrón aleatorio

Question 23

¿Cuál de los siguientes factores NO influye en la fuerza de la correlación lineal?

Accepted Answer

El número de puntos de datos en el conjunto de datos

Answer

La presencia de valores atípicos

Answer

La variación de las variables

Question 24

La recta de regresión predice:

Accepted Answer

El valor promedio de la variable dependiente para un valor dado de la variable independiente

Answer

El valor exacto de la variable dependiente para un valor dado de la variable independiente

Answer

El rango de valores posibles de la variable dependiente

Question 25

¿Qué representa el coeficiente de determinación (R²) en un modelo de regresión lineal?

Accepted Answer

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

Answer

La pendiente de la recta de regresión

Question 26

En un análisis de regresión, un valor p estadísticamente significativo indica:

Accepted Answer

Que existe una relación estadísticamente significativa entre las variables

Answer

Que la relación entre las variables no es lineal

Answer

Que el modelo de regresión es un buen ajuste para los datos