Actividad 3: Análisis de Correlación y Visualización de Datos

1. ¿Qué representa un coeficiente de correlación de Pearson r = 1?

• A. Relación negativa perfecta

• B. No hay relación

• C. Relación positiva perfecta

• D. Relación aleatoria

2. ¿Cuál es la fuerza de la relación si r = -0.85?

• A. Fuerte y positiva

• B. Fuerte y negativa

• C. Moderada

• D. Débil

3. ¿Qué representa un valor de r cercano a 0?

• A. No hay relación lineal clara

• B. Relación no lineal fuerte

• C. Relación positiva perfecta

• D. Correlación inversa

4. En un gráfico de dispersión, ¿cómo se ve una relación negativa fuerte?

• A. Puntos agrupados en una línea ascendente

• B. Puntos dispersos sin patrón

• C. Puntos que descienden de izquierda a derecha

• D. Puntos formando una curva parabólica

5. ¿Cuál es la dirección de la relación si r = 0.62?

• A. Positiva

• B. Negativa

• C. Nula

• D. No se puede determinar

6. ¿Qué tipo de aprendizaje busca agrupar datos sin etiquetas?

• A. Supervisado

• B. No supervisado

• C. Por refuerzo

• D. Automatizado

7. ¿Cuál es la utilidad del diagrama de dispersión?

• A. Determinar valores faltantes

• B. Predecir el valor exacto de r

• C. Visualizar la relación entre dos variables

• D. Analizar histogramas

8. Si r = 0.49, ¿cómo se clasifica la fuerza de la relación?

• A. Débil

• B. Moderada

• C. Fuerte

• D. Muy fuerte

9. ¿Qué podría ocurrir si un modelo se entrena con muy pocos datos?

• A. Mejora su generalización

• B. Aprende con mayor profundidad

• C. Tiene bajo rendimiento y no generaliza bien

• D. Obtiene precisión perfecta

10. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA?

• A. r indica la fuerza y dirección de una relación lineal

• B. Un gráfico de dispersión permite identificar patrones visuales

• C. Si ya tenemos r, no necesitamos hacer el gráfico

• D. El valor de r puede verse afectado por valores atípicos