Regresion

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20 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué representa β1 en la regresión lineal simple?

El valor de y cuando x = 0

El cambio en y por cada incremento de una unidad en x

El error aleatorio

La varianza de x

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Si R2 = 0.85, ¿qué significa?

El modelo explica el 85% de la varianza de y

Los errores son grandes

Hay multicolinealidad

El modelo está sobreajustado

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué mide el error estándar de la estimación?

La precisión de los coeficientes

La desviación promedio de las predicciones respecto a los valores reales

La correlación entre x e y

La varianza de x

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

En regresión múltiple, agregar un predictor siempre:

Aumenta R2

Reduce R2

Aumenta el R2 ajustado

Reduce el MSE

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Interpretación de β1 en regresión múltiple:

Cambio en y por unidad de x1, ignorando otros predictores

Cambio en y por unidad de x1, manteniendo otros predictores constantes

Correlación entre x1 e y

Valor de y cuando todos los predictores son cero

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

La ecuación y = β0 + β1x + β2x^2 es un ejemplo de:

Regresión lineal simple

Regresión polinómica de grado 2

Regresión no lineal

Regresión logística

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Por qué la regresión polinómica se considera lineal?

Porque la relación entre x e y es lineal

Porque es lineal en los coeficientes (β)

Porque usa solo una variable

Porque minimiza el MSE

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