Test econométrica

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Es una actividad didáctica que busca que los estudiantes afiancen, refuercen, recuerden o asimilen, la información estudiada de la cápsula formativa y los recursos temáticos.

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Corporación Universitaria Iberoamericana

Colombia

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Test econométricaVersion en ligne Es una actividad didáctica que busca que los estudiantes afiancen, refuercen, recuerden o asimilen, la información estudiada de la cápsula formativa y los recursos temáticos. par Corporación Universitaria Iberoamericana 1 En un modelo de regresión lineal, ¿qué implica el supuesto de homocedasticidad? a Que los errores tienen la misma media en todas las observaciones. b Que los errores son independientes entre sí. c Que la varianza de los errores es constante a lo largo de todas las observaciones. d Que la relación entre la variable dependiente y las independientes es lineal. 2 En un modelo de regresión lineal simple, ¿qué representa el coeficiente de la variable independiente? a El valor de la variable dependiente cuando la variable independiente es igual a cero. b La cantidad de cambio en la variable dependiente por cada unidad de cambio en la variable independiente. c La varianza de los errores del modelo. d La probabilidad de que ocurra un evento determinado. 3 Cuál de los siguientes supuestos es necesario para que los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) sean insesgados en un modelo de regresión lineal? a Los errores deben ser independientes, pero no necesariamente tener varianza constante. b Las variables independientes deben ser no correlacionadas entre sí. c La variable dependiente debe ser linealmente relacionada con las variables independientes. d El modelo debe estar correctamente especificado (sin errores de especificación). 4 ¿Cuál es la principal ventaja de usar el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) en la estimación de los parámetros de un modelo de regresión lineal? a Los estimadores obtenidos son los más eficientemente distribuidos. b Los estimadores obtenidos son insesgados bajo el supuesto de que los errores tienen varianza constante. c Los estimadores son siempre consistentes, sin importar la especificación del modelo. d Los coeficientes estimados son más grandes que los obtenidos con otros métodos. 5 Si un modelo de regresión lineal tiene un R² cercano a 1, ¿qué se puede inferir acerca del ajuste del modelo? a El modelo tiene una excelente capacidad de predicción. b El modelo ajusta bien los datos, pero aún pueden existir otros problemas de especificación. c El modelo tiene una baja capacidad para explicar la variabilidad de la variable dependiente. d El modelo es incorrecto y debe ser rechazado.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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par Corporación Universitaria Iberoamericana

En un modelo de regresión lineal, ¿qué implica el supuesto de homocedasticidad?

En un modelo de regresión lineal simple, ¿qué representa el coeficiente de la variable independiente?

Cuál de los siguientes supuestos es necesario para que los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) sean insesgados en un modelo de regresión lineal?

¿Cuál es la principal ventaja de usar el método de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) en la estimación de los parámetros de un modelo de regresión lineal?

Si un modelo de regresión lineal tiene un R² cercano a 1, ¿qué se puede inferir acerca del ajuste del modelo?