Semana 3. Regresión Lineal Simple y multiple

¿Cuál es el nombre de los parámetros 0 y 1 en el modelo de regresión lineal?

• Varianza y ordenada en el origen

• Ordenada en el origen y pendiente

• Intercepto y pendiente

• Pendiente y varianza

¿Cuál es la expresión matricial del modelo de regresión lineal simple?

• y = 0 + 1x + ε

• y = 0 + ε1x

• y = 1 + ε0x

• y = 1 + 0x + ε

¿Qué medida se utiliza para evaluar la bondad del ajuste en la regresión lineal?

• Coeficiente de correlación (r)

• Coeficiente de determinación (R^2)

• Error estándar de la regresión

• Varianza residual

¿Cuál es el contraste de hipótesis para la significancia de la regresión?

• Z-test

• F-test

• Chi-square test

• T-test

¿Qué representa el coeficiente de correlación en un modelo de regresión lineal?

• La varianza residual

• La media de las observaciones

• La varianza explicada por la regresión

• La dependencia lineal entre las variables

¿Cuál es la fórmula para calcular el error estándar de la regresión?

• σ = (1-r^2)Sy / (n-2)

• σ = SCR / (n-2)

• σ = (1-r^2)Sxy / (n-2)

• σ = (1-r^2)Sx / (n-2)

¿Qué medida se utiliza para cuantificar la relación lineal entre las variables en un modelo de regresión?

• Varianza residual

• Coeficiente de correlación (r)

• Coeficiente de determinación (R^2)

• Error estándar de la regresión

¿Cuál es el intervalo de confianza para la pendiente en un modelo de regresión lineal?

• β1 ± t(n-2) * (σ^2 / (1/n + (x0 - x̄)^2 / Sy))

• β1 ± t(n-2) * (σ^2 / Sx)

• β1 ± t(n-2) * (σ^2 / Sy)

• β1 ± t(n-2) * (σ^2 / (1/n + (x0 - x̄)^2 / Sx))

¿Cuál es el estimador del parámetro 1 en el modelo de regresión simple?

• β1 = Σ y_i / Σ x_i^2

• β1 = Σ x_i y_i / Σ x_i

• β1 = Σ x_i y_i / Σ x_i^2

• β1 = Σ y_i / Σ x_i

¿Cuál es la hipótesis de normalidad que se puede utilizar para construir intervalos de confianza en regresión lineal?

• H0: β0 = 0

• H0: β1 = 1

• H0: β2 = 0

• H0: β1 = 0