Quiz Métodos Cuantitativos

¿Cuál de las siguientes medidas es más sensible a valores atípicos?

• Media

• Mediana

• Moda

• Rango intercuartílico

En un experimento aleatorio, ¿qué representa el espacio muestral?

• El número de resultados posibles

• El resultado más probable

• El conjunto de todos los resultados posibles

• La probabilidad total de un evento

Si una variable aleatoria X sigue una distribución binomial B(n=10,p=0.5), ¿cuál es su valor esperado?

• 5

• 10

• 2.5

• 0.5

¿Cuál es la función que describe la probabilidad acumulada hasta un valor específico de una variable continua?

• Función de masa de probabilidad

• Función de densidad de probabilidad

• Función de distribución acumulada

• Función de regresión

En un modelo de regresión lineal simple, el coeficiente de determinación R2 representa:

• La pendiente de la línea de regresión

• El error estándar de los residuos

• La proporción de variabilidad explicada por el modelo

• El valor del intercepto

En un modelo de regresión múltiple, la multicolinealidad implica:

• Alta correlación entre la variable dependiente y las independientes

• Correlación entre variables independientes

• Bajo error cuadrático medio

• Valores extremos en los residuos

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor una diferencia clave entre el enfoque bayesiano y el enfoque frecuentista (fundamentalista)?

• El enfoque frecuentista usa la ley de probabilidad total para todo tipo de inferencias

• Los bayesianos asumen que los parámetros son fijos e inobservables

• El enfoque bayesiano utiliza distribuciones previas para actualizar el conocimiento sobre parámetros

• Los frecuentistas asignan una probabilidad subjetiva a los parámetros

Desde una perspectiva frecuentista, ¿qué significa un intervalo de confianza del 95%?

• Que el parámetro tiene un 95% de probabilidad de estar en el intervalo

• Que el 95% de los datos están dentro del intervalo

• Que si se repitiera el experimento muchas veces, el 95% de los intervalos generados contendrían el verdadero parámetro

• Que hay un 95% de certeza sobre la estimación puntual

¿Cuál de los siguientes algoritmos de aprendizaje supervisado es más adecuado para resolver un problema de clasificación binaria?

• Regresión lineal

• K-medias (k-means)

• Regresión logística

• Análisis de componentes principales

En el contexto de machine learning, ¿cuál es una limitación clave de la regresión lineal cuando se aplica a datos complejos?

• Solo puede aplicarse a variables categóricas

• No puede manejar grandes volúmenes de datos

• Supone una relación lineal entre las variables independientes y la variable dependiente

• Requiere normalización de datos en todos los casos