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REGRESIÓN

Total questions: 26

Worksheet time: 11mins

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1.

Que significa para un modelo tener un valor R2 de cero?

a)

R^2 no puede ser cero

b)

Un valor de cero podría indicar que el modelo falla en modelar correctamente los datos

c)

Un valor de cero podria indicar que el modelo hace un fit perfecto.

2.

¿Es la primera aproximación a la determinación a la estructura de dependencia, entre una variable "Y" y otras variables "X"?

a)

Regresión lineal simple

b)

Regresión lineal múltiple

c)

Regresión de la media

d)

Regresión mínimo-cuadrado

3.

¿Consiste en explicar una de las variables en función de la otra a través de un determinado tipo de función (lineal, parabólica, exponencial, etc), de forma que la función de regresión se obtienen ajustando las observaciones a la función elegida?

a)

Regresión de la media

b)

Regresión mínimos-cuadrados

c)

Regresión lineal.

d)

Regresión lineal múltiple

4.

¿Es cuando la función de ajuste seleccionada sea una linea recta, a lo que también se conoce como una regresión?

a)

Regresión lineal

b)

Regresión de media

c)

Coeficiente de regresión

d)

Regresión mínimo - cuadrático

5.

¿Se llama así a la pendiente de la recta de regresión?

a)

Coeficiente de regresión.

b)

Regresión de la media.

c)

Regresión de mínimo - cuadrático.

d)

Regresión lineal.

6.

¿Se plantea de forma que la función de ajuste se busca que que no sea una función lineal?

a)

Regresión mínimo - cuadrático

b)

Regresión mínimo - cuadrático no lineal.

c)

Bondad regresiva.

d)

Coeficiente de regresión

7.

¿ Se desarrolla someramente la regresión X/Y y debe quedar claro que la regresión X/Y resultaría análoga?

a)

Regresión parabólica

b)

Regresión exponencial

c)

Bondad de ajuste

d)

Coeficiente de regresión

8.

¿Es aquella en la que la función de ajuste será una función exponencial del tipo y=a*b2?

a)

Regresión logarítmica

b)

Regresión exponencial

c)

Regresión potencial

d)

Regresión lineal

9.

¿Son aquellas en la que la función de ajuste sea una función potencial del tipo y= a*xb?

a)

Regresión potencial

b)

Regresión exponencial

c)

Regresión logarítmica

d)

Regresión múltiple

10.
En el modelo Y = m(X) + ε, la variable X recibe el nombre de:
a)
Respuesta
b)
Explicativa
11.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la imagen?

a)

Correlacion positiva

b)

Correlacion negativa

c)

Sin correlación

d)

Correlacion no lineal

12.

Los análisis de regresión y correlación mostrarán como determinar la naturaleza y la fuerza de una relación entre dos variables.

a)

SI

b)

NO

13.

¿QUÉ SE REALIZA LUEGO DE HABER OBTENIDO EL PATRÓN DE DICHA RELACIÓN?

a)

Se aplica el análisis de regresión para determinar el grado de relación que hay entre las variables.

b)

Se aplica la regresión y el análisis para determinar el grado de relación que hay entre tres variables.

c)

Las dos anteriores

14.

¿CÓMO SE SIMBOLIZA LA VARIABLE INDEPENDIENTE?

a)

Y

b)

X

c)

Z

d)

E

15.

ES UNA ILUSTRACIÓN GRÁFICA QUE SE UTILIZA EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN

a)

MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS

b)

DIAGRAMA DE PERT

c)

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

16.

SIRVE PARA DETERMINAR LA RECTA QUE MEJOR SE AJUSTE A LOS ADATOS MUESTRALES

a)

DIAGRAMA DE PERT

b)

MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS

c)

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

17.

Nombre de la función de excel que nos permite calcular el coeficiente de correlación

a)

=COEF.DE.CORREL.

b)

=COEFICIENTE.R2.

c)

=COEF.DE.CORRELACION.

d)

=CORRELACION.

18.

como se calcula ΣXY

a)

sumando cada x y cada ¨y¨

b)

se suman las x y las ¨y¨ y luego se multiplica

c)

se multiplica cada x con su respectiva ¨y¨ y luego se suman

d)

multiplicas la suma de X por la y principal

19.

En una ecuación de regresión el valor de b representa:

a)

la intersección en Y de una línea recta

b)

la pendiente de una línea recta

c)

la variable independiente de la ecuación de una línea recta

d)

la variable dependiente de la ecuación de una línea recta

20.

Selecciona el o los coeficientes que indica/n la fuerza y la  dirección de la asociación entre dos variables en forma de relación lineal.

a)

Covarianza.

b)

Varianza.

c)

r de Pearson

d)

R2R^2 de Pearson.

21.

Selecciona las afirmaciones verdaderas sobre el coeficiente r(x,y) de Pearson.

a)

Es un número comprendido entre 0 y 1

b)

Es un número comprendido entre -1 y 1

c)

Si es >0, cuando x aumenta y aumenta.

d)

Si es >0, cuando x aumenta y disminuye.

e)

Si es >0, no existe relación entre las variables.

22.

El siguiente es un ejemplo de regresion lineal: El nivel de ingresos de un individuo asociado con el sector en el que trabaja y con el nivel de educación de educación que posee

a)

Verdadero

b)

Falso

23.

De acuerdo al siguiente modelo de regresión lineal ¿Cuál será el valor estimado de "y" si "x" es igual a 3?

a)

No es posible saberlo

b)

15.5

c)

23.6

d)

2.7

24.

¿Qué es la correlación?

a)

La representación de las variables independientes.

b)

La dispersión de una variable numérica.

c)

La relación entre variables numéricas.

d)

La varianza de las variables numéricas.

25.

Selecciona la o las afirmaciones verdaderas sobre el coeficiente r(x,y) de Pearson.

Si el resultado es igual a cero ...

a)

... no existe relación entre las variables.

b)

... no existe relación lineal entre las variables.

c)

... aumenta x cuando y disminuye.

d)

... disminuye x cuando y aumenta.

26.

Los siguientes resultados fueron medidos por el coeficiente r de Pearson. ¿Cuál de ellos representa una relación negativa débil?

a)

1

b)

-0.9

c)

0.5

d)

-1

e)

-0.5