Dominando Modelos Predictivos y Técnicas Multivariantes en Estadística
Enviado por Chuletator online y clasificado en Matemáticas
Escrito el en español con un tamaño de 8,43 KB
Fundamentos de Modelos Predictivos y Técnicas Multivariantes
Regresión Lineal
1.1. ¿Qué tipo de variable predice la regresión lineal simple?
- a) Variable categórica
- b) Variable binaria
- ✔ c) Variable continua
- d) Variable ordinal
Explicación: La regresión lineal simple sirve para predecir el valor de una variable dependiente continua a partir de una variable independiente.
2.2. ¿En la fórmula Y = B0 + B1x + E, ¿qué representa B1x?
- a) Error estándar
- b) Valor constante
- ✔ c) Pendiente o coeficiente de regresión
- d) Media de Y
Explicación: B1 es el coeficiente que indica el efecto de la variable X sobre Y; es decir, la pendiente de la recta.
3.3. ¿Qué implica un R-cuadrado ajustado de 0,85 en un modelo?
- a) El modelo no explica ninguna variabilidad
- ✔