Quiz MRLC de Regresión

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Preguntas de MRLC

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ivana hermo neo

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#	Jeux	Précision	temps
1	ivana hermo neo 23 Octobre 2025	% 97	05:57

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Quiz MRLC de Regresión


Quiz MRLC de RegresiónVersion en ligne Preguntas de MRLC par ivana hermo neo 1 1.- En un MRLC, el vector de estimadores MCO se obtiene... a Minimizando la suma de los valores absolutos de los errores b Minimizando las diferencias entre los valores reales y esperados de Y, para todas las observaciones muestrales c Igualando a cero la derivada de la suma de los cuadrados de los errores respecto a los estimadores d Minimizando la suma de los errores 2 2.- Las perturbaciones aleatorias en un MRLNC a Suman siempre cero b No están nunca correlacionadas c Expresan los errores que comete la estimación d Presentan varianzas que aumentan al incrementarse el tamaño de la muestra 3 3.- Si se estima un modelo de regresión y a continuación volvemos a estimar incluyendo una variable explicativa adicional a El coeficiente de determinación no varía b El %ES aumenta c La suma de los cuadrados totales sigue siendo la misma d La suma de los cuadrados de errores no cambia 4 4.- Bajo las hipotesis del MRLC, la esperanza del regresando a Es la diferencia entre el verdadero valor del regresando y su valor estimado b Es la parte no aleatoria del modelo c Coincide con la esperanza de la perturbación aleatoria 5 5.- El vector b es un estimador insesgado del vector β lo que significa que a El valor esperado de bi es igual a βi para todo i, variando i de cero hasta k. b A medida que aumenta el tamaño de la muestra, el vector b se aproxima al vector β. c b es un vector aleatorio del que desconocemos su valor esperado d Ninguna de las anteriores respuestas es correcta. 6 6.- En un modelo estimado por MCO, para poder efectuar la descomposición de la varianza del regresando a Debe existir β0 b El modelo deber ser un modelo simple c Se debe cumplir que la suma de los errores sea mínima d No puede existir correlación muestral entre los regresores y los errores 7 7.- En un MRLNC la perturbación aleatoria a Es una variable estocástica que recoge la diferencia entre el verdadero valor del regresando y su valor esperado. b Su valor esperado es el residuo o error c Es una variable observable que recoge la diferencia entre el verdadero valor de la variable y su valor estimado. d Es una variable explicativa que se introduce en el modelo econométrico para diferenciarlo de un modelo matemático. 8 8.- Bajo las hipótesis de un MRLC a V(Y) = σ 2 (X tX) −1 b El rango de X es igual al número de parámetros de la ecuación del modelo. c La esperanza matemática del estimador MCO no coincide con el verdadero valor del parámetro d El límite probabilístico del parámetro coincide con el valor del estimador MCO 9 9.- En un MRLNC la perturbación aleatoria a Es una variable explicativa que se introduce en el modelo econométrico para diferenciarlo de un modelo económico. b Reúne las variables que no influyen en el regresor. c Su valor esperado coincide con la esperanza del regresando d Es una variable estocástica que recoge la diferencia entre el verdadero valor del regresando y su valor esperado. 10 10.- En un modelo clásico con ordenada en el origen la media de los errores a Debe ser mínima b Siempre es nula c Es nula, si se ha estimado el modelo por MCO d Ninguna de las anteriores 11 En un MRLC a Todas las perturbaciones mantienen la misma dispersión en torno a su valor esperado b Las variables explicativas tienen que ser controlables para poder efectuar la estimación c Las variables explicativas y el regresando tienen que ser no aleatorias d Ninguna de las anteriores 12 12.- Bajo las hipótesis del MRLC, la varianza del regresando es: a Constante a lo largo del período muestral b Una variable aleatoria c V(Y)=σt 2 d V(Y) = σ 2 (X tX) −1 13 13.- Cuando un modelo de regresión lineal clásico con término constante se estima por MCO a La SCE vale cero b La SCT es menor que la SCR c Las medias muestrales de los valores estimados de Y y de los valores observados de Y, son iguales entre sí. d El coeficiente de determinación puede tomar valores negativos. 14 14.- En el contexto del MRLNC, la hipótesis de regresores no estocásticos implica, entre otras cosas, que: a Las perturbaciones no están correlacionadas con los regresores b El rango de X es igual a T c El rango de X es menor al número de columnas de esta matriz d Los regresores están incorrelacionados entre sí. 15 15.- Al estimar por MCO un modelo clásico, los residuos derivados de dicha estimación a Coinciden con los verdaderos valores no observables de las perturbaciones del modelo b Suman siempre cero c No siempre están incorrelaccionados con los regresores incluidos en el modelo d Resultan útiles, entre otras cosas, para realizar un diagnóstico del modelo estimado 16 16.- Si un modelo de regresión presenta un bajo valor de R al cuadrado, esto es debido a a Un bajo valor de los errores de la estimación b Que la SCT se aproxima a cero c Ausencia de variables explicativas relevantes d Ausencia de ordenada en el origen 17 17.- El estimador MCO se deriva a Minimizando la suma de los cuadrados de los residuos b Minimizando la suma de los valores absolutos de los residuos c Conectando el valor de Yi correspondiente al valor mayor de Xi d Igualando la desviación típica de la perturbación con la desviación típica del estimador de la pendiente. 18 18.- La media muestral de los residuos MCO en un modelo simple con ordenada en el origen a Es inobservable b Es cero c Es inobservable d Depende de si la variable explicativa toma valores positivos o negativos. 19 19.- El R2 de un modelo simple es una medida de a Bondad de ajuste de la recta de regresión b Sí o no la variable X causa Y. c El cuadrado del determinante de Rx. d Sí o no la SCE es mayor que la SCT. 20 20.- Un modelo de regresión lineal clásico a Debe cumplir la hipótesis de heterocedasticidad b Se puede estimar con una muestra temporal o atemporal. c Debe incluir siempre más de una variable explicativa d Puede tener regresores estocásticos. 21 21.- Cuando se cambian las unidades de medida sólo del regresando de un modelo econométrico a Los valores que toman los estimadores MCO de los parámetros no varían b El coeficiente de determinación puede mejorar c Los estimadores serán más precisos si las nuevas unidades son más pequeñas d La suma de los cuadrados de los errores MCO puede aumentar o disminuir 22 22.- La matriz V(b) a Contiene en su diagonal principal las varianzas de los estimadores MCO b Contiene en su diagonal principal las varianzas de los errores c No es trascendente para la estimación MCO d Sirve para analizar si la perturbación cumple las hipótesis de un modelo clásico 23 23.- El vector b (MCO) en un modelo clásico es un estimador óptimo de β lo que significa: a A medida que aumenta el tamaño de la muestra el vector b se aproxima a β b El valor de bi = βi para todo i = 1,...., k c Es un buen estimador, por eso decimos que es óptimo d Es el de varianza mínima dentro de los de su clase, es decir entre los lineales e insesgados. 24 24.- En un MRLNC al efectuar la estimación MCO a Estamos minimizando la suma de los residuos b Estamos minimizando la varianza de la perturbación aleatoria c Obtenemos estimadores con varianzas pequeñas d Obtenemos un vector de estimadores (b) cuya distribución de probabilidad tiene un valor esperado igual al vector de parámetros de la ecuación (β). 25 25.- Un valor elevado de R2 significa que a El modelo es un buen predictor. b Las variables explicativas del modelo propuesto, explican en gran medida la variación del regresando. c Las variables explicativas del modelo propuesto, no explican en gran medida la variación del regresando. d Ninguna de las anteriores. 26 26.- El modelo de regresión lineal clásico (MRLC) se estima por MCO porque a El modelo econométrico es lineal. b Es el único método de estimación que se puede aplicar c Nos permite obtener estimadores con buenas propiedades d El modelo tiene perturbaciones con distribución normal 27 27.- Si efectuamos una estimación por MCO a Siempre se cumple que Y̅ = Ŷ̅ b La suma de las perturbaciones es siempre nula. c En todo caso se cumple que SCT = SCR+ SCE d En todo caso se cumple que ∑ ŷtet = 0 28 28.- Si estimamos un modelo de regresión lineal clásico y obtenemos un coeficiente R2 muy bajo, se puede mejorar este último... a Añadiendo alguna nueva variable dependiente. b Incorporando alguna nueva variable explicativa. c Aumentando la suma de los cuadrados de los errores. d Expresando las variables de ese modelo en otras unidades diferentes. 29 29.- Si estimamos por MCO un MRLC en el que la variable explicada está expresada en euros, y a continuación se estima de nuevo con ella expresada en dólares, entonces a Los estimadores de las dos estimaciones serán iguales, exceptuando el estimador de β0 b Las varianzas estimadas de los bien la primera estimación coinciden con las de la segunda estimación c La SCE de la segunda estimación será más grande que la SCE de la primera d El coeficiente de determinación de la segunda estimación será peor porque los errores serán más grandes. 30 30.- En un MRLNC al efectuar la estimación por MCO a Obtenemos un vector de estimadores cuyo valor esperado es el mismo que el de la perturbación. b Obtenemos estimadores que tienen las varianzas más pequeñas de entre todos los estimadores lineales e insesgados. c Obtenemos estimadores con varianzas pequeñas. d Obtenemos estimadores cuyas varianzas son nulas.

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1.- En un MRLC, el vector de estimadores MCO se obtiene...

2.- Las perturbaciones aleatorias en un MRLNC

3.- Si se estima un modelo de regresión y a continuación volvemos a estimar incluyendo una variable explicativa adicional

4.- Bajo las hipotesis del MRLC, la esperanza del regresando

5.- El vector b es un estimador insesgado del vector β lo que significa que

6.- En un modelo estimado por MCO, para poder efectuar la descomposición de la varianza del regresando

7.- En un MRLNC la perturbación aleatoria

8.- Bajo las hipótesis de un MRLC

9.- En un MRLNC la perturbación aleatoria

10.- En un modelo clásico con ordenada en el origen la media de los errores

En un MRLC

12.- Bajo las hipótesis del MRLC, la varianza del regresando es:

13.- Cuando un modelo de regresión lineal clásico con término constante se estima por MCO

14.- En el contexto del MRLNC, la hipótesis de regresores no estocásticos implica, entre otras cosas, que:

15.- Al estimar por MCO un modelo clásico, los residuos derivados de dicha estimación

16.- Si un modelo de regresión presenta un bajo valor de R al cuadrado, esto es debido a

17.- El estimador MCO se deriva

18.- La media muestral de los residuos MCO en un modelo simple con ordenada en el origen

19.- El R2 de un modelo simple es una medida de

20.- Un modelo de regresión lineal clásico

21.- Cuando se cambian las unidades de medida sólo del regresando de un modelo econométrico

22.- La matriz V(b)

23.- El vector b (MCO) en un modelo clásico es un estimador óptimo de β lo que significa:

24.- En un MRLNC al efectuar la estimación MCO

25.- Un valor elevado de R2 significa que

26.- El modelo de regresión lineal clásico (MRLC) se estima por MCO porque

27.- Si efectuamos una estimación por MCO

28.- Si estimamos un modelo de regresión lineal clásico y obtenemos un coeficiente R2 muy bajo, se puede mejorar este último...

29.- Si estimamos por MCO un MRLC en el que la variable explicada está expresada en euros, y a continuación se estima de nuevo con ella expresada en dólares, entonces

30.- En un MRLNC al efectuar la estimación por MCO