S12 Regresion Múltiple

¿Qué es la regresión múltiple?

• Un método de predicción que utiliza solo datos cualitativos.

• La regresión múltiple es un análisis estadístico que relaciona una variable dependiente con varias variables independientes.

• Una técnica que relaciona múltiples variables dependientes entre sí.

• Un análisis que solo considera una variable dependiente.

¿Cuál es la diferencia entre regresión simple y múltiple?

• La regresión simple se aplica solo a datos categóricos; la regresión múltiple se aplica a datos numéricos.

• La regresión simple utiliza múltiples variables independientes; la regresión múltiple usa una sola.

• La regresión simple es más compleja que la regresión múltiple.

• La regresión simple usa una variable independiente; la regresión múltiple usa varias.

¿Qué supuestos se deben cumplir en la regresión múltiple?

• Linealidad, dependencia, homocedasticidad, normalidad, no multicolinealidad.

• Independencia, homocedasticidad, no linealidad, normalidad, multicolinealidad.

• Linealidad, independencia, homocedasticidad, normalidad, no multicolinealidad.

• No linealidad, dependencia, heterocedasticidad, no normalidad, multicolinealidad.

¿Cómo se interpreta el coeficiente de determinación (R²)?

• El coeficiente de determinación se utiliza para calcular la media aritmética.

• R² indica la relación entre dos variables sin considerar la variabilidad.

• R² mide la cantidad total de datos en un conjunto.

• El coeficiente de determinación (R²) se interpreta como la proporción de la variabilidad de la variable dependiente que es explicada por la variable independiente.

¿Qué es la multicolinealidad y por qué es un problema?

• La multicolinealidad solo afecta a los modelos de regresión lineal.

• La multicolinealidad mejora la precisión de los modelos.

• La multicolinealidad es un método de análisis de datos.

• La multicolinealidad es un problema porque dificulta la interpretación de los coeficientes y puede hacer que el modelo sea inestable.

¿Cómo se puede detectar la multicolinealidad en un modelo?

• Regresión lineal simple

• Análisis de varianza (ANOVA)

• Prueba t de Student

• Se puede detectar mediante el VIF, matriz de correlación y cambios en coeficientes de regresión.

¿Qué es el análisis de residuos en regresión múltiple?

• El análisis de residuos en regresión múltiple es la evaluación de las diferencias entre los valores observados y los predichos para validar el modelo.

• El análisis de residuos es la comparación de dos modelos de regresión.

• El análisis de residuos es la evaluación de la correlación entre variables.

• El análisis de residuos se refiere a la recolección de datos para el modelo.

¿Qué papel juegan las variables independientes en un modelo de regresión múltiple?

• Las variables independientes son el resultado de la variable dependiente.

• Las variables independientes son irrelevantes en el análisis de regresión.

• Las variables independientes solo se utilizan para describir datos sin relación.

• Las variables independientes son las que se utilizan para predecir la variable dependiente en un modelo de regresión múltiple.

¿Cómo se elige el modelo adecuado en regresión múltiple?

• El modelo se elige basándose en la longitud de los datos.

• Se elige el modelo adecuado solo por intuición.

• La elección del modelo depende únicamente del software utilizado.

• Se elige el modelo adecuado mediante análisis de correlación, selección de variables, y validación del modelo.

¿Qué es la regularización y cómo se aplica en regresión múltiple?

• La regularización es una técnica para aumentar el sobreajuste en regresión múltiple.

• La regularización se utiliza para eliminar variables en regresión múltiple sin penalización.

• La regularización es un método para mejorar la precisión de los datos de entrenamiento.

• La regularización es una técnica para prevenir el sobreajuste en regresión múltiple, aplicando una penalización a la función de costo.