Search Header Logo

S12 Regresion Múltiple

Authored by Jaime Torres

Business

University

Used 2+ times

S12 Regresion Múltiple
AI

AI Actions

Add similar questions

Adjust reading levels

Convert to real-world scenario

Translate activity

More...

    Content View

    Student View

11 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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.

Access all questions and much more by creating a free account

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Google

Continue with Google

Email

Continue with Email

Classlink

Continue with Classlink

Clever

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Microsoft

Apple

Apple

Others

Others

Already have an account?