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El análisis de regresión es utilizado para investigar y modelar entre variables con la intensión de obtener información sobre una variable para de la otra.
La fiabilidad se refiere a ❌, mientras que la validez se refiere a ❌.
Los presupuestas para ejecutar un análisis de regresión son: 1. 2. 3. 4.
Qué es homocedasticidad?
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
en un gráfico de observados vs. predichos los puntos deberían moverse entre torno a la línea recta diagonal.
Multicolinealidad significa que las variables independientes están . Supóngase que la altura de una persona tiene dos predictores: peso en libras y peso en kilos. Estos dos predictores son , ya que el peso es único independiente de si se mide con libras o kilos.
Una escala de distancia constante entre valores es la escala ❌, esta es una variable ❌ y ❌. Una medida de categorías es la escala nominal, esta es una variable débil y no paramétrica.
La estructura de la investigación tiene 3 fases, seleccione las correctas
Inferir las consecuencias de carácter teórico
Interpretar las consecuencias a la luz de las hipótesis
Escoger el diseño de investigación
Estableer el alcance de los resultados
Recoger los datos de investigación
Realizar el análisis
Y = bo + bi Xi + e donde Y: , bo: , bi: , Xi: , e:
En la ecuación Y = f(x) + g(E) f(x) es el intercepto
Cuáles son pasos del procedimiento para ajustar un modelo estadístico
Inferencia estadística
Ver si X y Y estan relacionados
Inferir las consecuencias de caracter teórico
Estimación de parámetros
Selección del modelo
Beta es la medida de ❌ con que cada predictor influye en la variable dependiente, está en unidades de ❌. Además es ❌ de la recta y en el modelo lineal simple es el coeficiente de correlación ❌.
El R2 es la varianza explicada
Los tres tipos de Regresión múltiple son : , y
El coeficiente de determinación que mide la contribución total de las X's
Beta
B
R
R cuadrada
La correlación implica causalidad.