LOS MODELOS LINEALES

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Un cuestionario para poner en práctica lo aprendido con el blog sobre el tema. ¡Muchos éxitos!

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LOS MODELOS LINEALES


LOS MODELOS LINEALESVersión en línea Un cuestionario para poner en práctica lo aprendido con el blog sobre el tema. ¡Muchos éxitos! por Juana 1 En regresión lineal, ¿qué método se usa para estimar los coeficientes? a Regresión robusta b Mínimos relativos c Máximos parciales d Mínimos cuadrados 2 ¿Qué indica la significancia global en un modelo lineal? a Que no hay multicolinealidad b Todas las variables son significativamente distintas a cero c Que el modelo es perfecto d Que al menos una variable es significativa 3 ¿Qué prueba evalúa la significancia individual de un coeficiente? a Prueba de hipótesis de chi-cuadrado b Prueba t c Prueba de Durbin-Watson d Prueba F 4 El método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) encuentra los estimadores de los parámetros minimizando: a La suma de los errores absolutos del modelo. b La varianza total de la variable dependiente Y c La suma de los cuadrados de los residuos (errores estimados) d El producto de los residuos por las variables explicativas 5 ¿Qué contiene una tabla ANOVA en regresión? a Coeficientes beta y p-values b Residuals y predicciones sin descomposición c Coeficientes estimados y errores estándar d Fuentes de variación, grados de libertad y suma de cuadrados 6 ¿Qué significa la regresión en términos de predicción? a Prueba causal directa b No se usa para predicción c Calcula solo promedios d Relaciona una variable dependiente con una o más independientes 7 ¿Qué se asume sobre los residuos en el modelo lineal clásico? a Independencia total pero no normalidad b Linealidad de Y con X sin ruido c Normalidad, homocedasticidad e independencia d Heterocedasticidad, autocorrelación y sesgo 8 ¿Qué indica la normalidad de errores en estimaciones? a Impide uso de ANOVA b Permite multicolinealidad c Permite validación de intervalos y pruebas t d No es relevante para estimaciones 9 ¿Qué es la multicolinealidad? a Impide cálculo de mínimos cuadrados b Depende de la homocedasticidad c Es lo mismo que heterocedasticidad d Alta correlación entre variables independientes 10 ¿Qué se verifica al validar coeficientes del modelo? a Que no haya residuos b Que R^2 sea 1 c Solo la magnitud de coeficientes d Significancia, errores estándar y supuestos 11 ¿Qué describe el significado de la regresión simple? a Y depende linealmente de una variable X b Y depende de todas las variables c Y es independiente de X d Es una regresión no lineal 12 ¿Cuál de los siguientes enunciados describe correctamente el supuesto de homocedasticidad en un modelo de regresión lineal? a La varianza de los errores es constante para todos los niveles de las variables independientes. b Los errores siguen una distribución normal con media distinta de cero. c Existe una relación lineal perfecta entre las variables independientes del modelo. d Los errores del modelo están correlacionados entre sí a lo largo del tiempo. Explicación 1 Los coeficientes se obtienen optimizando la suma de residuos al cuadrado. 2 Prueba F global evalúa si el conjunto de coeficientes es diferente de cero. 3 La prueba t evalúa si un coeficiente es significativamente distinto de cero. 5 ANOVA descompone la variabilidad total en variabilidad explicada y no explicada. 6 La regresión modela Y ~ f(X) para predecir Y a partir de X. 7 Asunciones típicas: normalidad, varianza constante y residuos independientes. 8 Normalidad facilita inferencia con intervalos y pruebas de hipótesis. 9 Multicolinealidad dificulta estimar efectos individuales. 10 Se evalúan coeficientes, intervalos y supuestos del modelo. 11 Regresión simple: una sola variable explicativa.

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por Juana

En regresión lineal, ¿qué método se usa para estimar los coeficientes?

¿Qué indica la significancia global en un modelo lineal?

¿Qué prueba evalúa la significancia individual de un coeficiente?

El método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) encuentra los estimadores de los parámetros minimizando:

¿Qué contiene una tabla ANOVA en regresión?

¿Qué significa la regresión en términos de predicción?

¿Qué se asume sobre los residuos en el modelo lineal clásico?

¿Qué indica la normalidad de errores en estimaciones?

¿Qué es la multicolinealidad?

¿Qué se verifica al validar coeficientes del modelo?

¿Qué describe el significado de la regresión simple?

¿Cuál de los siguientes enunciados describe correctamente el supuesto de homocedasticidad en un modelo de regresión lineal?

Explicación