Quizz 9. Regresión Lineal

En un estudio de mercado, se desea investigar la relación entre la inversión publicitaria (en miles de dólares) y las ventas de un producto (en miles de unidades). Se recopilaron datos de 10 períodos y se realizó un análisis de regresión lineal simple. El coeficiente de correlación obtenido fue 0.85. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?

• a) Existe una relación positiva fuerte entre la inversión publicitaria y las ventas.

• b) Existe una relación negativa fuerte entre la inversión publicitaria y las ventas.

• c) No hay relación entre la inversión publicitaria y las ventas.

• d) El coeficiente de correlación es incorrecto, no se puede determinar la relación.

Después de realizar un análisis de regresión lineal simple, se obtuvo una ecuación de la recta de regresión de ventas (Y) en función de la inversión publicitaria (X): Y = 50 + 3X. ¿Cuál es la interpretación del coeficiente de pendiente (3)?

• b) Por cada unidad adicional de inversión publicitaria, las ventas disminuyen en 3 unidades.

• a) Por cada unidad adicional de inversión publicitaria, las ventas aumentan en 3 unidades.

• c) El valor de 3 no tiene una interpretación específica.

• d) El coeficiente de pendiente es incorrecto, no se puede determinar su interpretación.

Después de realizar un análisis de regresión lineal simple, se obtuvo un coeficiente de determinación (R^2) de 0.75. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?

• b) El 75% de la variabilidad de la variable independiente se explica por la variable dependiente.

• c) El 75% de los errores de la regresión se explica por la variable independiente.
  

• a) El 75% de la variabilidad de la variable dependiente se explica por la variable independiente.

• d) El coeficiente de determinación es incorrecto, no se puede determinar su interpretación.

Después de realizar un análisis de regresión lineal simple, se obtuvo un valor del error estándar de la estimación de 5. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?

• d) El error estándar de la estimación es incorrecto, no se puede determinar su interpretación.

• c) El error estándar de la estimación indica que todas las observaciones están dentro de un rango de 5 unidades.

• b) El modelo de regresión lineal tiene un error de 5 unidades.

• a) La diferencia promedio entre los valores reales y los valores estimados es de 5.

Después de realizar un análisis de regresión lineal simple, se obtuvo un valor de p igual a 0.032 para el coeficiente de regresión. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?

• a) El coeficiente de regresión es significativo al nivel de significancia del 0.05.

• b) El coeficiente de regresión no es significativo al nivel de significancia del 0.05.

• c) No se puede tomar una decisión sin conocer el coeficiente de determinación.

• d) El valor de p no es relevante para tomar una decisión.

En un análisis de regresión lineal simple, si el coeficiente de correlación es 0.95, ¿cuál es la interpretación correcta?

• 6. d) El coeficiente de correlación es incorrecto, no se puede determinar la relación.

• c) No hay relación entre las variables.

• b) Existe una relación negativa fuerte entre las variables.

• a) Existe una relación positiva fuerte entre las variables.

Después de realizar un análisis de regresión lineal simple, se obtuvo un valor de p igual a 0.001 para el coeficiente de regresión. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?

• b) El coeficiente de regresión no es significativo al nivel de significancia del 0.01.

• a) El coeficiente de regresión es significativo al nivel de significancia del 0.01.

• c) No se puede tomar una decisión sin conocer el coeficiente de correlación.

• 6. d) El valor de p no es relevante para tomar una decisión.

En un análisis de regresión lineal simple, si el coeficiente de determinación es 0.80, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?

• a) El 80% de la variabilidad de la variable independiente se explica por la variable dependiente.

• c) El 80% de los errores de la regresión se explica por la variable independiente.
  

• b) El 80% de la variabilidad de la variable dependiente se explica por la variable independiente.

• 6. d) El coeficiente de determinación es incorrecto, no se puede determinar su interpretación.

En un análisis de regresión lineal, los análisis residuales se utilizan para:

• a) Evaluar la variabilidad de la variable independiente.

• b) Evaluar la relación lineal entre las variables.

• c) Evaluar la distribución normal de los datos.

• 1. d) Evaluar la precisión del modelo de regresión.

En un análisis de regresión lineal, el error estándar de la estimación (SEE) se utiliza para:

• a) Medir la precisión del modelo de regresión.

• b) Medir la variabilidad de la variable independiente.

• c) Medir la relación lineal entre las variables.

• 2. d) Medir la precisión de los coeficientes de regresión.