Tema 15 Estadística y Pronósticos

Es la situación en la cual las variables independientes de una ecuación de regresión múltiple están sumamente intercorrelacionadas, es decir, existe una relación lineal entre dos o más variables independientes

• Multicolinealidad

• Correlación

• Autocorrelación

• Ninguna de las anteriores

la multicolinealidad se refiere a

• a que las variables son la misma

• a que son lo opuesto

• a que no estan relacionadas

• a que dos o más variables pueden contener información repetida

Que significa VIF

• Variación independiente de F

• factor inferencial F

• factor de inflación de la varianza

• Varianza independiente de inflación

Para que sirve esta fórmula

• Para nada

• Para calcular la regresión lineal múltiple

• para medir el impacto que tiene la multicolinealidad en las variables

• para realizar un pronóstico

Si R² = 0

• VIF es menor que 1

• VIF es igual a 1

• entonces la variable j-esima está relacionada con el resto de las variables independientes

• VIFj > 1

SI VIF es igual a 1

• la variable j-esima está relacionada con el resto de las variables independientes

• Existe multicolinealidad

• No puede valer eso

• la variable j-esima no está relacionada con el resto de las variables independientes

Qué valor de VIF implica una multicolinealidad alta?

• menor a 1

• cercano a 0

• mayor a 10

• cuando obtenermos -1

Si el coeficiente de determinación entre dos variables independientes es 0.50, ¿cuál es el valor del factor de inflación de varianza VIF?

• 2

• 1

• 0.5

• 15

Si el coeficiente de determinación entre dos variables independientes es 0.50, ¿Existe multicolinealidad fuerte?

• No se sabe

• No

• Si

• puede ser

De que otra forma podemos saber si un análisis de regresión exhibe multicolinealidad?

• el valor de R² es grande

• el valor de R² es pequeño

• el valor de R² es cero

• Cuando no podemos saber el valor de R²