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WorksheetsRegresión
Total questions: 10
Worksheet time: 6mins
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1.
En el modelo Y = m(X) + ε, la variable X recibe el nombre de:
a)
Respuesta
b)
Explicativa
2.
Este gráfico se denomina:
a)
Gráfico de regresión
b)
Gráfico de correlación
c)
Gráfico de asociación
d)
Gráfico de dispersión
3.
Si el coeficiente de correlación lineal entre dos variables es positivo:
a)
Existe correlación lineal perfecta
b)
A mayor valor de una variable, menor valor de la otra
c)
A mayor valor de una variable, mayor valor de la otra
d)
Existe alto grado de correlación
4.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el modelo Y=2-5X+ε es FALSA?
a)
El valor esperado de la respuesta cuando la explicativa vale 0 es 2
b)
El valor esperado de la respuesta cuando la explicativa vale 1 es -3
c)
El valor medio de Y aumenta 5 unidades por cada unidad de incremento de X
d)
Existe una asociación lineal negativa entre X e Y
5.
Si la covarianza entre dos variables vale cero, las variables son independientes
a)
Verdadero
b)
Falso
6.
Si el coeficiente de correlación lineal entre dos variables vale 1.5 dirías que:
a)
Existe un alto grado de correlación entre las variables
b)
Las variables son incorreladas
c)
La covarianza es positiva
d)
Es imposible que tome ese valor
7.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN es cierta?
a)
Toma valores entre -1 y 1
b)
Valores próximos a 0 indican un buen ajuste
c)
Si es negativo, la pendiente de la recta también lo será
d)
Coincide con el cuadrado del coeficiente de correlación
8.
Gráfico de dispersión y recta de regresión del peso (Y) sobre la altura (X). ¿Cuál es la observación peor ajustada?
a)
La nº 7
b)
La nº 3
c)
La nº 13
d)
La nº 1
9.
Identifica entre las siguientes afirmaciones aquella que puede NO SER CIERTA cuando R2 = 0.81
a)
El modelo explica el 81% de la variabilidad de Y
b)
Existe una relación lineal positiva entre las variables
c)
|r|=0.9, siendo r el coeficiente de correlación
d)
La varianza no explicada de Y representa el 19% del total
10.
En el modelo Y=β0+β1X+ε, ¿cuál de las siguientes afirmaciones sobre el contraste H0: β1=0 frente H1: β1≠0 es INCORRECTA?
a)
Aceptar H0 quiere decir que el coeficiente no es significativo
b)
Rechazar H0 implica que existe relación lineal significativa entre X e Y
c)
Aceptar H0 quiere decir que Y no depende de X
d)
Rechazar H0 quiere decir que el coeficiente es significativo
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