Regresión

En el modelo Y = m(X) + ε, la variable X recibe el nombre de:

• Respuesta
• Explicativa

Este gráfico se denomina:

• Gráfico de regresión
• Gráfico de correlación
• Gráfico de asociación
• Gráfico de dispersión

Si el coeficiente de correlación lineal entre dos variables es positivo:

• Existe correlación lineal perfecta
• A mayor valor de una variable, menor valor de la otra
• A mayor valor de una variable, mayor valor de la otra
• Existe alto grado de correlación

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el modelo Y=2-5X+ε es FALSA?

• El valor esperado de la respuesta cuando la explicativa vale 0 es 2
• El valor esperado de la respuesta cuando la explicativa vale 1 es -3
• El valor medio de Y aumenta 5 unidades por cada unidad de incremento de X
• Existe una asociación lineal negativa entre X e Y

Si la covarianza entre dos variables vale cero, las variables son independientes

• Verdadero

• Falso

Si el coeficiente de correlación lineal entre dos variables vale 1.5 dirías que:

• Existe un alto grado de correlación entre las variables
• Las variables son incorreladas
• La covarianza es positiva
• Es imposible que tome ese valor

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN es cierta?

• Toma valores entre -1 y 1
• Valores próximos a 0 indican un buen ajuste
• Si es negativo, la pendiente de la recta también lo será
• Coincide con el cuadrado del coeficiente de correlación

Gráfico de dispersión y recta de regresión del peso (Y) sobre la altura (X). ¿Cuál es la observación peor ajustada?

• La nº 7
• La nº 3
• La nº 13
• La nº 1

Identifica entre las siguientes afirmaciones aquella que puede NO SER CIERTA cuando R² = 0.81

• El modelo explica el 81% de la variabilidad de Y
• Existe una relación lineal positiva entre las variables
• |r|=0.9, siendo r el coeficiente de correlación
• La varianza no explicada de Y representa el 19% del total

En el modelo Y=β₀+β₁X+ε, ¿cuál de las siguientes afirmaciones sobre el contraste H₀: β₁=0 frente H1: β₁≠0 es INCORRECTA?

• Aceptar H₀ quiere decir que el coeficiente no es significativo

• Rechazar H₀ implica que existe relación lineal significativa entre X e Y

• Aceptar H₀ quiere decir que Y no depende de X

• Rechazar H₀ quiere decir que el coeficiente es significativo