Regresión Múltiple

¿Cuál de los siguientes elementos representa a la variable dependiente en la fórmula de regresión múltiple?

• β₀

• X₁

• ε

• Y

¿Qué diferencia principal tiene la regresión lineal múltiple respecto a la regresión simple?

• Analiza solo dos variables.

• No necesita supuestos estadísticos.

• Considera varias variables independientes al mismo tiempo.

• Solo predice, no explica.

¿Cuál es uno de los principales objetivos de la regresión lineal múltiple?

• Crear gráficos estadísticos.

• Estimar el valor de una variable según varios factores.

• Eliminar datos irrelevantes.

• Encontrar relaciones no lineales.

¿Cuál es uno de los principales objetivos de la regresión lineal múltiple?

• Crear gráficos estadísticos.

• Estimar el valor de una variable según varios factores.

• Eliminar datos irrelevantes.

• Encontrar relaciones no lineales.

¿Qué ventaja ofrece la regresión lineal múltiple?

• Permite ignorar los residuos.

• Solo predice una variable a la vez.

• Analiza grandes datos con precisión.

• No requiere modelos matemáticos.

¿Qué supuestos debe cumplir un modelo de regresión lineal múltiple?

• Relación lineal entre variables

• Independencia de errores

• Distribución normal de los residuos

• Correlación fuerte entre variables independientes

¿Qué elementos componen la fórmula de la regresión lineal múltiple?

• Variable dependiente (Y)

• Variables independientes (X₁, X₂, ..., Xₙ)

• Coeficientes β₀, β₁, ..., βₙ

• Término de error (ε)

¿Qué condiciones deben cumplirse para que los resultados de una regresión múltiple sean estadísticamente confiables?

• Los errores deben ser independientes y distribuirse normalmente

• Las variables independientes no deben presentar multicolinealidad severa

• Los coeficientes deben ser iguales entre sí

• Debe existir una relación lineal entre la variable dependiente e independientes

En un estudio donde se desea explicar el rendimiento académico de estudiantes considerando factores como horas de estudio, nivel socioeconómico y asistencia, ¿por qué sería preferible utilizar regresión lineal múltiple en lugar de regresión simple?

• Porque permite calcular la media directamente desde los datos sin supuestos.

• Porque únicamente la regresión múltiple puede identificar variables categóricas.

• Porque es capaz de modelar la influencia simultánea de múltiples variables independientes sobre una dependiente.

• Porque no requiere verificar supuestos estadísticos.

¿Cuál de los siguientes aspectos asegura que un modelo de regresión múltiple tiene validez estadística para la toma de decisiones?

• Que el número de variables independientes sea mayor que el de observaciones.

• Que los coeficientes tengan todos valores positivos.

• Que se utilice siempre una regresión con datos estandarizados.

• Que los supuestos como linealidad, normalidad de residuos e independencia se cumplan adecuadamente.