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Heterocedasticidad

Authored by Pedro Caceres

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Heterocedasticidad
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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué es la heterocedasticidad?

a) La heterocedasticidad se refiere a la presencia de varianzas diferentes entre los errores de la regresión.

b) La heterocedasticidad se refiere a la presencia de medias diferentes entre las variables de la regresión

c) La heterocedasticidad se refiere a la presencia de sesgo en los coeficientes de la regresión.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Por qué la heterocedasticidad puede ser un problema en la regresión?

La heterocedasticidad puede aumentar la precisión de las estimaciones de los coeficientes de regresión.

La heterocedasticidad puede disminuir la precisión de las estimaciones de los coeficientes de regresión.

La heterocedasticidad no tiene ningún efecto en la precisión de las estimaciones de los coeficientes de regresión

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cómo NO se detecta la heterocedasticidad en la regresión?

Se puede detectar la heterocedasticidad a través de gráficos de vectores.

Se puede detectar la heterocedasticidad a través de pruebas estadísticas específicas.

Se puede detectar la heterocedasticidad a través de la inspección visual de los datos.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Cuáles son las pruebas estadísticas más utilizadas para detectar la heterocedasticidad?

La prueba de regresión lineal, la prueba de ANOVA y la prueba de correlación.

La prueba de t de Student, la prueba de F y la prueba de chi-cuadrado.

La prueba de Breusch-Pagan, la prueba de White y la prueba de Goldfeld-Quandt.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Qué es la transformación de datos en la regresión?

La transformación de datos se refiere a cambiar la escala de las variables para hacerlas comparables.

La transformación de datos se refiere a cambiar la forma funcional de las variables para mejorar la ajuste de la regresión.

La transformación de datos se refiere a eliminar los valores atípicos en la muestra.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 1 pt

¿Por qué es importante corregir la heterocedasticidad en un modelo de regresión?

Porque la heterocedasticidad afecta la interpretación de los coeficientes de regresión

Porque la heterocedasticidad puede llevar a conclusiones erróneas sobre la significancia estadística de las variables explicativas

Ambas respuestas anteriores son correctas

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