Examen Parcial 3 - Nat Alia

Vista previa del material en texto

Examen parcial de estadística 
 
1. ¿Cuál es la diferencia entre la regresión simple y la regresión múltiple? 
R: La regresión simple utiliza una sola variable independiente para predecir una 
variable dependiente, mientras que la regresión múltiple utiliza dos o más 
variables independientes para predecir una variable dependiente. 
 
2. ¿Cómo se calcula el coeficiente de correlación múltiple en la regresión múltiple? 
R: El coeficiente de correlación múltiple se calcula como la raíz cuadrada del 
coeficiente de determinación ajustado. 
 
3. ¿Cómo se interpreta el coeficiente de determinación ajustado en la regresión 
múltiple? 
R: El coeficiente de determinación ajustado indica la proporción de la variabilidad 
en la variable dependiente que puede explicarse por las variables independientes 
incluidas en el modelo de regresión múltiple. 
 
4. ¿Qué es el análisis de varianza (ANOVA) en la regresión múltiple? 
R: El análisis de varianza (ANOVA) en la regresión múltiple se utiliza para 
determinar si hay una relación significativa entre las variables independientes y la 
variable dependiente. 
 
5. ¿Qué es la multicolinealidad en la regresión múltiple? 
R: La multicolinealidad en la regresión múltiple se produce cuando dos o más 
variables independientes están altamente correlacionadas entre sí, lo que puede 
causar problemas en la interpretación del modelo de regresión múltiple. 
 
6. ¿Qué es el término de error en la regresión múltiple? 
R: El término de error en la regresión múltiple es la parte de la variabilidad en la 
variable dependiente que no puede explicarse por las variables independientes 
incluidas en el modelo de regresión múltiple. 
 
7. ¿Cómo se interpretan los coeficientes de regresión en la regresión múltiple? 
R: Los coeficientes de regresión en la regresión múltiple indican cómo cada 
variable independiente está relacionada con la variable dependiente, teniendo en 
cuenta los efectos de las otras variables independientes incluidas en el modelo de 
regresión múltiple. 
 
8. ¿Qué es el método de selección de variables en la regresión múltiple? 
R: El método de selección de variables en la regresión múltiple se utiliza para 
identificar las variables independientes más importantes que deben incluirse en el 
modelo de regresión múltiple. 
 
9. ¿Cómo se evalúa la calidad del modelo de regresión múltiple? 
R: La calidad del modelo de regresión múltiple se evalúa mediante la prueba de 
hipótesis del coeficiente de determinación ajustado, la prueba de hipótesis de los 
coeficientes de regresión individuales y la prueba de hipótesis de la varianza 
residual. 
 
10. ¿Qué es la validación cruzada en la regresión múltiple? 
R: La validación cruzada en la regresión múltiple se utiliza para evaluar la 
capacidad del modelo de regresión múltiple para generalizar a datos nuevos y no