Examen Parcial de Análisis Numérico 10 - Nat Alia

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Examen Parcial de Análisis Numérico 
 
1. ¿Qué es la regresión lineal y cuáles son sus principales supuestos? 
Respuesta: La regresión lineal es un método estadístico utilizado para modelar la 
relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Los 
principales supuestos de la regresión lineal son la linealidad, la normalidad, la 
homocedasticidad y la independencia. 
 
2. ¿Qué es la prueba t de Student y cuál es su uso principal? 
Respuesta: La prueba t de Student es una prueba estadística utilizada para 
comparar la media de dos grupos de datos. Se utiliza principalmente para evaluar 
si hay una diferencia significativa entre las medias de dos grupos. 
 
3. ¿Cuál es el propósito del análisis de varianza (ANOVA) y cuáles son sus 
principales supuestos? 
Respuesta: El análisis de varianza (ANOVA) es un método estadístico utilizado 
para evaluar si hay una diferencia significativa entre las medias de tres o más 
grupos. Los principales supuestos del ANOVA son la normalidad, la homogeneidad 
de la varianza y la independencia. 
 
4. ¿Qué es la regresión logística y cuál es su uso principal? 
Respuesta: La regresión logística es un método estadístico utilizado para modelar 
la relación entre una variable dependiente binaria y una o más variables 
independientes. Se utiliza principalmente para evaluar la probabilidad de un 
evento binario dado ciertos predictores. 
 
5. ¿Qué es la correlación y cómo se puede medir? 
Respuesta: La correlación es una medida de la relación entre dos variables. Se 
puede medir utilizando el coeficiente de correlación de Pearson, que varía de -1 a 
1, donde -1 indica una correlación negativa perfecta, 0 indica una ausencia de 
correlación y 1 indica una correlación positiva perfecta. 
6. ¿Qué es el coeficiente de determinación (R^2) y qué representa? 
Respuesta: El coeficiente de determinación (R^2) es una medida de la proporción 
de la varianza en la variable dependiente que puede ser explicada por los 
predictores en un modelo de regresión. R^2 varía de 0 a 1, donde 0 indica que los 
predictores no explican la varianza en la variable dependiente y 1 indica que los 
predictores explican toda la varianza en la variable dependiente. 
 
7. ¿Qué es el análisis de componentes principales (PCA) y cuál es su uso 
principal? 
Respuesta: El análisis de componentes principales (PCA) es un método utilizado 
para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos. Se utiliza principalmente 
para identificar patrones y relaciones en datos de alta dimensionalidad y para 
visualizar la estructura de los datos. 
 
8. ¿Qué es el análisis de regresión y cuál es su uso principal? 
Respuesta: El análisis de regresión es un método estadístico utilizado para 
modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables 
independientes. Se utiliza principalmente para predecir el valor de una variable 
dependiente en función de una o más variables independientes. 
 
9. ¿Qué es la prueba de hipótesis y cuál es su uso principal en el análisis de 
datos? 
Respuesta: La prueba de hipótesis es un método estadístico utilizado para evaluar 
la significancia de una diferencia entre dos grupos de datos o para evaluar la 
relación entre dos variables. Se utiliza principalmente para determinar si los 
resultados de un estudio son estadísticamente significativos o si la asociación 
entre dos variables es significativa. 
 
10. ¿Qué es el análisis de series de tiempo y cuál es su uso principal? 
Respuesta: El análisis de series de tiempo es un método estadístico utilizado para 
analizar patrones y tendencias en datos que varían en función del tiempo. Se 
utiliza principalmente para predecir futuros valores de una variable y para 
identificar patrones y tendencias en los datos a lo largo del tiempo.