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REGRESIÓN LINEAL MULTIPLE

Total questions: 31

Worksheet time: 46mins

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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.

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.

3.

Cual de los 2 siguientes coeficientes tendrá un mayor impacto en la variable dependiente, un coeficiente de -1.5 o un coeficiente de 1.5?

a)

Ambos tendrán el mismo nivel de impacto

b)

El coeficiente -1.5

c)

El coeficiente 1.5

4.

Cual de las siguientes frases es la correcta acerca del Análisis Residual (Residual Analysis)?

a)

El análisis residual nos permite evaluar la precisión del modelo de regresión lineal múltiple

b)

El análisis residual nos permite evaluar la precisión del modelo de clasificación

c)

Un residual es la diferencia entre el modelo de entrenamiento y modelo de test.

5.

El conjunto de datos de test son los datos que usted particiona al principio del modelo (para proveer información sin sesgar la evaluación del modelo)

a)

Verdadero

b)

Falso

6.

Dada una regresion lineal y 4 puntos de datos, cual punto tiene el residual mas largo?

a)

Punto C

b)

Punto D

c)

Punto B

d)

Punto A

7.

Encuentre el error: cual linea dañara el siguiente código?

a)

y_predict = regr.predict(x_set)

b)

from sklearn.linear_model import LinearRegression

c)

regr = LinearRegression()

8.

La siguiente imagen muestra que existe una relación lineal:




a)

Directamente proporcional entre X e Y

b)

Inversamente proporcional entre X e Y

c)

Directamente proporcional entre X2 e Y

d)

Inversamente proporcional entre X2 e Y2

9.

La siguiente imagen muestra que existe una relación lineal:




a)

Directamente proporcional entre X e Y

b)

Inversamente proporcional entre X e Y

c)

Directamente proporcional entre X2 e Y

d)

Inversamente proporcional entre X2 e Y2

10.

Uno de los supuestos de la regresión lineal es de que los valores residuales tienen una media aritmética igual a cero.

a)

Verdadero

b)

Falso

11.

En un diagrama de dispersión existe una correlación entre la variable "X" y "Y" que no es perfecta cuando la correlación entre las dos variables siempre será un valor cercano a 1.

a)

Verdadero

b)

Falso

12.

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

13.

La variable dependiente es una variable que:

a)

se explica y se encuentra en ele eje X

b)

se predice o estima y se muestra en el eje Y

c)

se predice o estima y se muestra en el eje X

14.

En el siguiente ejemplo "Se tiene interés en estimar el salario de un ejecutivo con base en los años de su experiencia laboral y si se gradúo de la universidad"

a)

En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es la variable años de experiencia laboral.

b)

En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es el salario

c)

En este modelo la variable que se debe convertir en ficticia es si se graduó de la universidad.

15.

Cuando se agrega o elimina una variable independiente, hay un cambio ______ de los valores de los coeficientes de regresión restantes.

a)

drastico

b)

leve

c)

moderado

16.

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

17.

En la expresión Y = b + a X, el término b representa

a)

La intersección con el eje X

b)

La intersección con el eje Y

c)

La suma de los errores

d)

La suma de los errores al cuadrado

18.

El modelo de ________________________ explica la relación entre una variable dependiente, a la que se denotará y, con otra(s) explicativa(s) a través de una ecuación de primer orden.

a)

regresión lineal

b)

regresión no lineal

c)

correlación

d)

ninguna de las anteriores

19.

una función lineal sera decreciente si

a)

m=0

b)

m>0

c)

m<0

20.

En una ecuación lineal el valor de "m" representa:

a)

La raíz de la ecuación

b)

La intersección con x

c)

La pendiente de la recta

d)

La intersección con y

21.

En una ecuación lineal el valor de "b" corresponde a:

a)

La intersección con el eje x

b)

La pendiente de la recta

c)

La raíz de la ecuación

d)

La intersección con el eje y

22.

En la ecuación el valor de " a0a_0 " corresponde a:

f(x)=a0x0+a1x1f\left(x\right)=a_0x^0+a_1x^1

a)

La intersección con el eje x

b)

La pendiente de la recta

c)

La raíz de la ecuación

d)

La intersección con el eje y

23.

¿Cuál es el mejor gráfico para representar la relación entre dos variables?

a)

Dispersión

b)

Pastel

c)

Histograma

d)

Sectores

24.

Un establecimiento vende helados con los precios mostrados en la tabla. Calcula la ecuación para la regresion lineal de los datos mostrados

a)
y = 1.5x + 12
b)
y = 12x + 1.5
c)
y = 0.67x - 8
d)
y = -8x + 0.67
25.

El modelo lineal que representa la distancia en kilometros dado el tiempo de viaje es:

m=−1.79+61.93hm=-1.79+61.93h .

Predice cuanto recorre una persona en 600 min 

a)

617.51 km

b)

621.09 km

c)

100 km

d)

0.19 km

26.

Para este diagrama de dispersión, el coeficiente de correlación es:

a)

cercano a 0

b)

cercano a 1

c)

cercano a -1

d)

exactamente 1

27.

Escriba la ecuación que representa la regresión:

a)

Y= 0.6X + 0.45

b)

Y= 0.45X + 0.6

c)

Y= - 0.6X + 0.45

28.

Las variables explicativas usadas en la regresión lineal son

a)

Nominales

b)

Ordinales

c)

Cuantitativas

d)

Transversales

29.

Que tipo de relación tiene la ecuación de regresión

y=150.2+9.9Xy=150.2+9.9X

a)

Existe relacion lineal directa o positiva entre las variables

b)

Existe relacion lineal indirecta o negativa entre las variables

c)

Existe relacion cuadratica o positiva entre las variables

d)

No hay relación entre las variables

30.

En la ecuación de regresión

y=12+1.82Xy=12+1.82X

a)

12, representa la intersección con el eje y

b)

12, representa la intersección con el eje X

c)

1.82, representa la intersección con el eje y

d)

1.82, representa la intersección con el eje X

31.

Si la relación de dos variables es de 0.849. ¿Cuanto es el coeficiente de determinación?

a)

84.9%

b)

69.08%

c)

70.08%

d)

72.08%