Frage 1
Frage
El análisis de regresión es utilizado para investigar y modelar entre variables con la intensión de obtener información sobre una variable para [blank_start]predecir el comportamiento[blank_end] de la otra.
Frage 2
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La fiabilidad se refiere a [blank_start]qué tan bien se está midiendo[blank_end], mientras que la validez se refiere a [blank_start]si se mide lo que se quiere[blank_end].
Frage 3
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Los presupuestas para ejecutar un análisis de regresión son:
1. [blank_start]Linealidad[blank_end]
2. [blank_start]Normalidad[blank_end]
3. [blank_start]Homocedasticidad[blank_end]
4. [blank_start]Singularidad[blank_end]
Antworten
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Linealidad
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Normalidad
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Homocedasticidad
-
Singularidad
Frage 4
Frage
Qué es homocedasticidad?
Antworten
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variancias de los valores de la variable dependiente (datos del estudio), para cada posible combinación de niveles de la variable X, son iguales; es decir, la variancia de los residuales es constante
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en un gráfico de observados vs. predichos los puntos deberían moverse entre torno a la línea recta diagonal.
Frage 5
Frage
Multicolinealidad significa que las variables independientes están [blank_start]correlacionadas[blank_end]. Supóngase que la altura de una persona tiene dos predictores: peso en libras y peso en kilos. Estos dos predictores son [blank_start]redundantes[blank_end], ya que el peso es único independiente de si se mide con libras o kilos.
Antworten
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correlacionadas
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redundantes
Frage 6
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Una escala de distancia constante entre valores es la escala [blank_start]de Intervalo[blank_end], esta es una variable [blank_start]fuerte[blank_end] y [blank_start]paramétrica[blank_end]. Una medida de categorías es la escala nominal, esta es una variable débil y no paramétrica.
Antworten
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de Intervalo
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de razón
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ordinal
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nominal
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fuerte
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débil
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paramétrica
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no paramétrica
Frage 7
Frage
La estructura de la investigación tiene 3 fases, seleccione las correctas
Antworten
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Inferir las consecuencias de carácter teórico
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Interpretar las consecuencias a la luz de las hipótesis
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Escoger el diseño de investigación
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Estableer el alcance de los resultados
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Recoger los datos de investigación
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Realizar el análisis
Frage 8
Frage
Y = bo + bi Xi + e donde Y: [blank_start]dependiente[blank_end] , bo: [blank_start]intercepto[blank_end] , bi: [blank_start]pendiente[blank_end] , Xi: [blank_start]variable explicativa[blank_end] , e: [blank_start]error o parte aleatoria[blank_end]
Antworten
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dependiente
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intercepto
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pendiente
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variable explicativa
-
error o parte aleatoria
Frage 9
Frage
En la ecuación Y = f(x) + g(E) f(x) es el intercepto
Frage 10
Frage
Cuáles son pasos del procedimiento para ajustar un modelo estadístico
Antworten
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Inferencia estadística
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Ver si X y Y estan relacionados
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Inferir las consecuencias de caracter teórico
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Estimación de parámetros
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Interpretar las consecuencias a la luz de las hipótesis
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Selección del modelo
Frage 11
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Beta es la medida de [blank_start]la intensidad[blank_end] con que cada predictor influye en la variable dependiente, está en unidades de [blank_start]desviación estándar[blank_end]. Además es [blank_start]la pendiente[blank_end] de la recta y en el modelo lineal simple es el coeficiente de correlación [blank_start]de Pearson[blank_end].
Frage 12
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El R2 es la varianza explicada
Frage 13
Frage
Los tres tipos de Regresión múltiple son : [blank_start]Standard[blank_end], [blank_start]Jerárquico[blank_end] y [blank_start]Paso por paso[blank_end]
Antworten
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Standard
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Jerárquico
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Paso por paso
Frage 14
Frage
El coeficiente de determinación que mide la contribución total de las X's
Frage 15
Frage
La correlación implica causalidad.