Test: Desafío de Métodos Causales


Desafío de Métodos CausalesVersion en ligne Pon a prueba tus conocimientos sobre métodos causales y análisis de series de tiempo. par Saul Mayen 1 ¿Qué es un método causal en análisis de datos? a Una técnica de predicción sin variables independientes. b Un análisis que solo considera datos históricos. c Un enfoque que busca establecer relaciones de causa y efecto. d Un método para describir datos sin relaciones. 2 ¿Cuál es un ejemplo de un modelo causal? a Modelo de suavizamiento exponencial. b Modelo de regresión lineal. c Modelo ARIMA. d Modelo de medias móviles. 3 ¿Qué se analiza en una serie de tiempo? a Datos de una sola observación. b Datos de diferentes variables simultáneamente. c Datos recolectados en intervalos de tiempo específicos. d Datos sin orden temporal. 4 ¿Qué técnica se utiliza para identificar patrones en series de tiempo? a Análisis de correlación. b Análisis de varianza. c Descomposición de series temporales. d Regresión múltiple. 5 ¿Qué es la autocorrelación en series de tiempo? a La correlación de una serie consigo misma en diferentes momentos. b La relación entre datos no temporales. c La relación entre variables independientes. d La correlación entre diferentes series. 6 ¿Cuál es un objetivo del análisis de series de tiempo? a Predecir valores futuros basados en datos pasados. b Establecer relaciones de causa y efecto. c Clasificar datos en categorías. d Reducir la dimensionalidad de los datos. 7 ¿Qué es un modelo ARIMA? a Un modelo de regresión lineal simple. b Un modelo que combina autorregresión, integración y medias móviles. c Un modelo de clasificación. d Un modelo de optimización. 8 ¿Qué se entiende por 'estacionariedad' en series de tiempo? a Propiedad donde las estadísticas no cambian con el tiempo. b Cuando los datos son aleatorios. c Cuando los datos son no lineales. d Cuando los datos tienen tendencia. 9 ¿Qué es un 'shock' en un modelo causal? a Una tendencia a largo plazo. b Un ajuste en el modelo. c Un cambio inesperado que afecta a las variables del modelo. d Un error de medición. 10 ¿Qué se busca en un análisis de causalidad? a Describir datos sin inferencias. b Identificar correlaciones sin causalidad. c Determinar si un cambio en una variable causa cambios en otra. d Predecir sin considerar relaciones.

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¿Qué es un método causal en análisis de datos?

a

Una técnica de predicción sin variables independientes.

b

Un análisis que solo considera datos históricos.

c

Un enfoque que busca establecer relaciones de causa y efecto.

d

Un método para describir datos sin relaciones.

2

¿Cuál es un ejemplo de un modelo causal?

a

Modelo de suavizamiento exponencial.

b

Modelo de regresión lineal.

c

Modelo ARIMA.

d

Modelo de medias móviles.

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¿Qué se analiza en una serie de tiempo?

a

Datos de una sola observación.

b

Datos de diferentes variables simultáneamente.

c

Datos recolectados en intervalos de tiempo específicos.

d

Datos sin orden temporal.

4

¿Qué técnica se utiliza para identificar patrones en series de tiempo?

a

Análisis de correlación.

b

Análisis de varianza.

c

Descomposición de series temporales.

d

Regresión múltiple.

5

¿Qué es la autocorrelación en series de tiempo?

a

La correlación de una serie consigo misma en diferentes momentos.

b

La relación entre datos no temporales.

c

La relación entre variables independientes.

d

La correlación entre diferentes series.

6

¿Cuál es un objetivo del análisis de series de tiempo?

a

Predecir valores futuros basados en datos pasados.

b

Establecer relaciones de causa y efecto.

c

Clasificar datos en categorías.

d

Reducir la dimensionalidad de los datos.

7

¿Qué es un modelo ARIMA?

a

Un modelo de regresión lineal simple.

b

Un modelo que combina autorregresión, integración y medias móviles.

c

Un modelo de clasificación.

d

Un modelo de optimización.

8

¿Qué se entiende por 'estacionariedad' en series de tiempo?

a

Propiedad donde las estadísticas no cambian con el tiempo.

b

Cuando los datos son aleatorios.

c

Cuando los datos son no lineales.

d

Cuando los datos tienen tendencia.

9

¿Qué es un 'shock' en un modelo causal?

a

Una tendencia a largo plazo.

b

Un ajuste en el modelo.

c

Un cambio inesperado que afecta a las variables del modelo.

d

Un error de medición.

10

¿Qué se busca en un análisis de causalidad?

a

Describir datos sin inferencias.

b

Identificar correlaciones sin causalidad.

c

Determinar si un cambio en una variable causa cambios en otra.

d

Predecir sin considerar relaciones.

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Desafío de Métodos CausalesVersion en ligne

par Saul Mayen

¿Qué es un método causal en análisis de datos?

¿Cuál es un ejemplo de un modelo causal?

¿Qué se analiza en una serie de tiempo?

¿Qué técnica se utiliza para identificar patrones en series de tiempo?

¿Qué es la autocorrelación en series de tiempo?

¿Cuál es un objetivo del análisis de series de tiempo?

¿Qué es un modelo ARIMA?

¿Qué se entiende por 'estacionariedad' en series de tiempo?

¿Qué es un 'shock' en un modelo causal?

¿Qué se busca en un análisis de causalidad?