Conceptos de Regresión Lineal

La regresión lineal simple se utiliza para analizar la relación entre una variable dependiente y una sola variable independiente. V o F?

• La regresión lineal simple solo se usa para predecir valores categóricos.

• V

• La regresión lineal simple no se puede aplicar a datos cuantitativos.

• La regresión lineal simple utiliza múltiples variables independientes.

En una regresión lineal simple, el punto de intersección de la línea de regresión con el eje Y se llama pendiente. V o F?

• F

• El punto de intersección se llama coeficiente.

• La pendiente es el valor en el eje X.

• El punto de intersección se llama intercepto.

La regresión lineal simple puede predecir valores de la variable dependiente para valores de la variable independiente que no se encuentran en los datos originales. V o F?

• La regresión lineal simple no puede predecir valores fuera de la muestra de datos.

• F

• V

• La regresión lineal simple solo puede predecir valores dentro del rango de los datos originales.

Una asociación entre dos variables implica que una variable causa cambios en la otra. V o F?

• Las dos variables son independientes

• V

• F

• Una variable siempre causa cambios en la otra

Si el precio de un producto y el número de ventas están asociados, no necesariamente significa que el cambio en precio causa un cambio en las ventas. V o F?

• F

• No hay relación entre precio y ventas

• V

• El precio siempre afecta las ventas

La regresión lineal simple se representa mediante una ecuación de la forma Y = a + bX. V o F?

• V

• Y = aX + b

• Y = b + aX

• Y = a - bX

El coeficiente de determinación (R²) indica la proporción de la variabilidad de la variable dependiente que se puede explicar por la variable independiente. V o F?

• V

• R² indica la media de la variable dependiente.

• R² siempre es igual a 1.

• R² mide la correlación entre dos variables.

En la regresión lineal, los residuos son las diferencias entre los valores observados y los valores predichos. V o F?

• Los residuos son las diferencias entre los valores predichos y los valores esperados.

• Los residuos son siempre positivos en la regresión lineal.

• V

• Los residuos son las diferencias entre los valores observados y los valores reales.

La multicolinealidad se refiere a la correlación entre múltiples variables independientes en un modelo de regresión. V o F?

• V

• La multicolinealidad es un tipo de regresión lineal simple.

• La multicolinealidad implica la relación entre una variable independiente y una variable dependiente.

• La multicolinealidad se refiere a la correlación entre variables dependientes.

Un modelo de regresión lineal simple siempre proporciona una relación causal entre las variables. V o F?

• La regresión lineal simple solo se aplica a datos categóricos.

• F

• V

• La regresión lineal simple siempre es precisa.