SIMULADOR ECONOMETRIA

¿Cuál de los siguientes enunciados respecto a regresión, causalidad y correlación es correcto?

• En el análisis de regresión se trata de estimar o predecir el valor promedio de una variable con base en los valores fijos de otras

• En el análisis de correlación se tratan dos variables en forma asimétrica; sí hay distinción entre las variables dependiente y explicativa.

• El análisis de correlación tiene que ver con la dependencia de una variable respecto de otras variables, esto no implica causalidad necesariamente.

• En el análisis de correlación, el objetivo principal no es medir la fuerza o el grado de asociación lineal entre dos variables.

¿Cuál de los siguientes enunciados sobre los tipos de datos es correcto?

• Las series de tiempo y los datos de panel no sirven para análisis de tendencias temporales.

• Los datos de corte transversal y los datos de panel son útiles para analizar tendencias temporales.

• Los datos de corte transversal permiten analizar tendencias, patrones estacionales y cambios a lo largo del tiempo para una o más variables.

• Las series de tiempo son datos recopilados en intervalos regulares a lo largo del tiempo para una variable o varias variables.

¿Cuál de los siguientes enunciados sobre los tipos de datos es correcto?

• Los datos de panel contienen información sobre la variación entre unidades mas no sobre la variación a lo largo del tiempo dentro de las mismas unidades.

• Las series de tiempo no permiten analizar tendencias, sólo patrones estacionales y cambios a lo largo del tiempo para una o más variables.

• Los datos de panel son datos recolectados en un período de tiempo para las mismas unidades individuales.

• Los datos de corte transversal son datos recolectados en un solo punto en el tiempo para diferentes unidades que no están relacionadas entre sí en el tiempo.

¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a la escala ordinal?

• El tipo de transporte utilizado (Automóvil, Bicicleta, Transporte público).

• La cantidad de dinero que un estudiante gasta en libros durante un semestre.

• La clasificación de estudiantes en función de su rendimiento académico, como “Excelente”, “Bueno”, “Regular”, y “Deficiente”.

• La cantidad de horas trabajadas por semana por un empleado.

¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a la escala de intervalo?

• Las tallas de ropa (S, M, L, XL).

• El tipo de transporte utilizado (Automóvil, Bicicleta, Transporte público).

• La cantidad de horas trabajadas por semana por un empleado.

• Las calificaciones en una prueba de matemáticas (por ejemplo, 60, 70, 80, 90 puntos).

¿Qué significa el intervalo de confianza (5, 4, 4) para σ² con un nivel de confianza del 95%?

• Hay un 95% de probabilidad de que el intervalo dado contenga al verdadero valor de σ².

• Hay un 5% de probabilidad de que el intervalo dado contenga al verdadero valor de σ².

• El intervalo de confianza para σ² es siempre correcto.

• La probabilidad de que el intervalo dado incluya a σ² es del 95%.

¿Qué significa que los errores sean no correlacionados en un modelo de regresión?

• Que el valor del error en una observación no influye en el valor del error en otra observación.

• Que todos los errores tienen el mismo valor.

• Que los errores son independientes de las variables explicativas.

• Que los errores son iguales a cero.

¿Cuál es la diferencia principal entre significancia estadística y significancia práctica en un estudio?

• La significancia estadística se enfoca en el impacto económico de los resultados, mientras que la significancia práctica se basa en la probabilidad de obtener un resultado extremo.

• La significancia estadística se refiere a la importancia de los resultados en términos de políticas económicas, mientras que la significancia práctica se relaciona con la probabilidad de error en la investigación.

• La significancia estadística se centra en la probabilidad de obtener un resultado bajo la hipótesis nula, mientras que la significancia práctica considera la relevancia real de estos resultados en la toma de decisiones.

• La significancia estadística y la significancia práctica son términos intercambiables que se refieren a lo mismo.

¿Qué conclusión se puede extraer si al graficar los valores de una variable de interés en una gráfica de probabilidad normal (GPN), se obtiene una línea más o menos recta?

• La variable de interés no está normalmente distribuida.

• La variable de interés sigue una distribución normal.

• La variable de interés está sesgada.

• La variable de interés tiene una alta curtosis.

¿Cuál es el supuesto de homocedasticidad en el modelo de regresión lineal clásica?

• La varianza de los errores es constante para todos los valores de la variable independiente.

• Los errores están correlacionados entre sí.

• Los errores tienen distribución normal.

• La media de los errores es diferente de cero.