Trivia de Residuos, Durbin‑Watson, multicolinealidad, R², Pearson.

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Quiz sobre residuos, Durbin-Watson y más

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Romano Morles

Venezuela

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Trivia de Residuos, Durbin‑Watson, multicolinealidad, R², Pearson.


Trivia de Residuos, Durbin‑Watson, multicolinealidad, R², Pearson.Version en ligne Quiz sobre residuos, Durbin-Watson y más par Romano Morles 1 ¿Qué mide la R² en un modelo de regresión? a Error estándar de la estimación b Coeficiente de correlación c Proporción de variabilidad explicada d Poder explicativo fuera de la muestra 2 ¿Qué son los residuos en un modelo de regresión? a Pendiente de la recta b Coeficiente de determinación r² c Valor de la variable dependiente d Diferencia entre valor observado y previsto 3 ¿Qué indica la multicolinealidad en un modelo? a Baja varianza de residuos b High correlation entre variables independientes c Baja R² del modelo d Independencia total de las observaciones 4 ¿Qué es el estadístico Durbin–Watson? a Prueba de bondad de ajuste de Pearson b Prueba de autocorrelación de primeros rezagos c Prueba de normalidad de residuos d Prueba de heterocedasticidad 5 ¿Qué indica un Durbin–Watson cercano a 2? a Residuo no normal b Alta autocorrelación positiva c Alta autocorrelación negativa d Independencia de los residuos 6 ¿Qué significa Pearon en este contexto? a Medida de dispersión de errores b Coeficiente de correlación lineal entre variables c Tipo de regresión no lineal d Prueba de significancia de coeficientes 7 ¿Qué valor de R² indica mejor ajuste? a Negativo b Más cercano a 0 c Más cercano a 1 d Independiente del modelo 8 ¿Qué herramienta usar para detectar multicolinealidad? a Prueba de Shapiro-Wilk b Prueba de Durbin-Watson c ANOVA de un factor d Factores de inflación de la varianza (VIF) 9 ¿Qué situación describe mejor residuos aleatorios? a Crecen con el tamaño de muestra b No muestran patrón sistemático c Son siempre positivos d Siguen una tendencia clara 10 ¿Qué relación tiene R² y Pearson en un modelo lineal simple? a No hay relación b R² es el cuadrado de Pearson r c R² es la raíz de Pearson r d Pearson r es la inversa de R² Explicación 1 La R² indica qué tanto de la variabilidad de la Y se explica por el modelo. 2 Los residuos = Y observada - Ŷ (valor predicho). 3 La multicolinealidad genera incertidumbre en estimaciones de coeficientes. 4 DW evalúa si existe autocorrelación en los residuos.},{ 5 DW≈2 sugiere ausencia de autocorrelación significativa. 6 Pearson r mide la correlación lineal entre dos variables. 7 Un R² alto sugiere mayor proporción de varianza explicada. 8 VIF evalúa cuánto inflan las varianzas de coeficientes por colinealidad. 9 Residuos aleatorios indican un buen modelo. 10 En regresión simple, R² = r², donde r es Pearson.

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par Romano Morles

¿Qué mide la R² en un modelo de regresión?

¿Qué son los residuos en un modelo de regresión?

¿Qué indica la multicolinealidad en un modelo?

¿Qué es el estadístico Durbin–Watson?

¿Qué indica un Durbin–Watson cercano a 2?

¿Qué significa Pearon en este contexto?

¿Qué valor de R² indica mejor ajuste?

¿Qué herramienta usar para detectar multicolinealidad?

¿Qué situación describe mejor residuos aleatorios?

¿Qué relación tiene R² y Pearson en un modelo lineal simple?

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