Desafío: Correlación y Regresión

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Quiz sobre correlación y regresión

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Fernando Alonso

México

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Desafío: Correlación y Regresión


Desafío: Correlación y RegresiónVersión en línea Quiz sobre correlación y regresión por Fernando Alonso 1 ¿Qué mide principalmente la correlación entre dos variables? a La pendiente de la recta de regresión b La dirección y la intensidad de la relación lineal c La variabilidad de una sola variable d La causalidad entre variables 2 ¿Qué coeficiente se usa para medir la relación lineal entre dos variables cuantitativas? a Coeficiente de Spearman b Coeficiente de regresión simple c Coeficiente de Pearson d R^2 3 Si el coeficiente de correlación es -0.85, ¿qué se puede decir? a Existe una fuerte relación lineal inversa b La relación es causal c Relación débil positiva d No hay relación 4 En regresión lineal simple, ¿qué representa la pendiente de la recta? a Intersección en Y b Cambio esperado en Y por cada unidad de X c La varianza de X d Cambio en X por cada unidad de Y 5 ¿Qué indica R^2 en un modelo de regresión? a La pendiente de la recta b La significancia de la prueba de hipótesis c La correlación entre residuos y X d Proporción de la variabilidad de Y explicada por X 6 ¿Qué supuesto NO es propio de la regresión lineal clásica? a Linealidad entre X e Y b Homoscedasticidad de los errores c Normalidad de los errores d Relación no lineal entre X y Y 7 ¿Qué se entiende por causalidad respecto a la correlación? a La correlación no implica causalidad, pueden existir terceros factores b La causalidad se deduce del tamaño del coeficiente de correlación c La causalidad siempre existe cuando hay correlación d La correlación prueba que X causa Y 8 ¿Qué función describe la ecuación de regresión lineal simple? a Y = b + aX b Y = a - bX c Y = a + bX d Y = aX + b 9 ¿Qué indica un residuo alejado del eje horizontal en un gráfico de regresión? a Mala medida de X b Posible mal ajuste o presencia de outliers c Que la pendiente es igual a 0.5 d Que R^2 es 1 10 ¿Qué método común se usa para estimar los coeficientes en regresión lineal? a Mínimos cuadrados b Análisis de varianza c Máxima verosimilitud d Regresión ridge Explicación 1 La correlación indica si existe relación y cuán fuerte es; no prueba causalidad ni describe una sola variable. 2 Pearson evalúa asociación lineal entre variables continuas. 3 Valores cercanos a -1 indican fuerte correlación lineal negativa. 4 Pendiente indica cuánto cambia Y cuando X aumenta una unidad. 5 R^2 cuantifica cuánta variabilidad de Y se explica por el modelo. 6 La regresión lineal asume relación aproximadamente lineal; la no linealidad es un problema si no se transforma. 7 La correlación no demuestra causalidad; puede haber confusores. 8 La forma estándar es Y = intercepto (a) más pendiente (b) por X. 9 Residuos grandes señalan que el modelo no explica bien Y en ese X. 10 Los mínimos cuadrados buscan minimizar la suma de errores al cuadrado.

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¿Qué mide principalmente la correlación entre dos variables?

¿Qué coeficiente se usa para medir la relación lineal entre dos variables cuantitativas?

Si el coeficiente de correlación es -0.85, ¿qué se puede decir?

En regresión lineal simple, ¿qué representa la pendiente de la recta?

¿Qué indica R^2 en un modelo de regresión?

¿Qué supuesto NO es propio de la regresión lineal clásica?

¿Qué se entiende por causalidad respecto a la correlación?

¿Qué función describe la ecuación de regresión lineal simple?

¿Qué indica un residuo alejado del eje horizontal en un gráfico de regresión?

¿Qué método común se usa para estimar los coeficientes en regresión lineal?

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