Correlación y Regresión

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Autoevaluación para los temas de Correlación y Regresión

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Medicina Familiar

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#	Jeux	Précision	temps
1	irma 18 Octobre 2025	% 100	02:08
2	Alma 6 Novembre 2025	% 100	02:18
3	Medicina Familiar 5 Novembre 2025	% 100	02:46
4	cedul 6 Novembre 2025	% 100	04:01
5	Abril Violeta Muñoz Torres 6 Novembre 2025	% 100	05:21
6	González Niño Mario Rodrigo 6 Novembre 2025	% 100	06:24
7	Acho 6 Novembre 2025	% 90	03:01
8	Alondra Itzel Salmeron 6 Novembre 2025	% 90	05:32
9	Ruth Gómez Rodríguez 6 Novembre 2025	% 70	06:12
10	Ana Lilia González 6 Novembre 2025	% 40	06:33

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Correlación y Regresión


Correlación y RegresiónVersion en ligne Autoevaluación para los temas de Correlación y Regresión par Medicina Familiar 1 Se define como la relación que existe entre dos variables y señala cómo varían dichas variables en forma conjunta (unidas, asociadas), ya sea positiva o negativamente. a Correlación lineal simple b Regresión lineal simple c d 2 Se define como la relación que existe entre dos variables (una independiente y otra dependiente) y desarrolla una ecuación lineal con fines predictivos a Correlación lineal simple b Regresión lineal simple c d 3 Procedimiento que mide el grado de relación entre dos o más variables y tiene dos componentes: magnitud y dirección de la relación. a Regresión lineal simple b Correlación lineal simple c d 4 Procedimiento que obtiene dos coeficientes beta para calcular una línea recta (uno mide la inclinación sobre el eje “X” (abcisas) y otro es una constante o punto de origen en el eje “Y” (ordenadas). a Regresión lineal simple b Correlación lineal simple c d 5 Método para calcular el coeficiente de correlación para dos variables cuantitativas en escala continua (intervalo o razón), con distribución normal. a Correlación producto- momento de Pearson b Correlación de diferencias de rangos de Spearman c d 6 Método para calcular el coeficiente de correlación para dos variables cuantitativas en escala continua (intervalo o razón), sin distribución normal. a Correlación de diferencias de rangos de Spearman b Correlación producto- momento de Pearson c d 7 Método para calcular el coeficiente de correlación para dos variables cualitativas en escala nominal dicotómica. a Coeficiente eta b Coeficiente phi c d 8 Un coeficiente de correlación alto no implica ni indica causalidad. a Falso b Verdadero c d 9 En la regresión lineal, la recta de mínimos cuadrados es la que mejor ajusta las distancias de dispersión de cada punto o coordenada en el plano cartesiano a Falso b Verdadero c d 10 El análisis de regresión permite afirmar que las relaciones detectadas son de tipo causal a Falso b Verdadero c d

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Correlación y RegresiónVersion en ligne

par Medicina Familiar

Se define como la relación que existe entre dos variables y señala cómo varían dichas variables en forma conjunta (unidas, asociadas), ya sea positiva o negativamente.

Se define como la relación que existe entre dos variables (una independiente y otra dependiente) y desarrolla una ecuación lineal con fines predictivos

Procedimiento que mide el grado de relación entre dos o más variables y tiene dos componentes: magnitud y dirección de la relación.

Procedimiento que obtiene dos coeficientes beta para calcular una línea recta (uno mide la inclinación sobre el eje “X” (abcisas) y otro es una constante o punto de origen en el eje “Y” (ordenadas).

Método para calcular el coeficiente de correlación para dos variables cuantitativas en escala continua (intervalo o razón), con distribución normal.

Método para calcular el coeficiente de correlación para dos variables cuantitativas en escala continua (intervalo o razón), sin distribución normal.

Método para calcular el coeficiente de correlación para dos variables cualitativas en escala nominal dicotómica.

Un coeficiente de correlación alto no implica ni indica causalidad.

En la regresión lineal, la recta de mínimos cuadrados es la que mejor ajusta las distancias de dispersión de cada punto o coordenada en el plano cartesiano

El análisis de regresión permite afirmar que las relaciones detectadas son de tipo causal