Clasificación de variables y calidad de datos

Froggy Jumps

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Preguntas sobre variables y outliers

Créé par

Antonio Perez

Mexico

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Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	Anonyme 1 Septembre 2026	% 100	01:55
2	Anonyme 1 Septembre 2026	% 90	01:20
3	Anonyme 1 Septembre 2026	% 90	01:59
4	Anonyme 1 Septembre 2026	% 90	01:59
5	Anonyme 1 Septembre 2026	% 80	01:15
6	Anonyme 1 Septembre 2026	% 80	01:16
7	Anonyme 1 Septembre 2026	% 80	01:29
8	Anonyme 17 Septembre 2026	% 80	01:31
9	Anonyme 1 Septembre 2026	% 80	01:35
10	Anonyme 1 Septembre 2026	% 80	02:02

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Clasificación de variables y calidad de datos


Froggy Jumps Clasificación de variables y calidad de datosVersion en ligne Preguntas sobre variables y outliers par Antonio Perez 1 11. ¿Cuál de las siguientes variables es cualitativa nominal? a A) Tipo de seguro. b B) Nivel de riesgo: bajo, medio, alto. c C) Ingreso. 2 12. ¿Cuál es un ejemplo de variable ordinal? a A) Edad. b B) Ingreso. c C) Nivel de riesgo: bajo, medio, alto. 3 13. Una variable que indica "número de siniestros" es generalmente: a A) Cualitativa nominal. b D) Continua. c B) Cuantitativa discreta. 4 14. Una variable que registra el "monto de un siniestro" puede considerarse: a A) Cuantitativa continua. b C) Cualitativa ordinal. c B) Cualitativa nominal. 5 15. ¿Qué es un outlier? a B) Una variable catególica. b C) Una fila duplicada necesariamente. c A) Una observación que se encuentra alejada del comportamiento general de los datos. 6 16. Si la mayor parte de los asegurados tiene entre 20 y 60 años y aparece un registro con edad de 250 años, ¿qué deberíamos hacer primero? a B) Investigar si se trata de un error o de un dato real. b A) Eliminarlo inmediatamente. c D) Ignorarlo. 7 17. ¿Qué es un valor faltante? a D) Un outlier. b B) Un valor necesariamente incorrecto. c A) Un valor que no está disponible para una observación. 8 18. ¿Cuál puede ser una causa de valores faltantes? a A) Una pregunta sin respuesta. b B) Un algoritmo demasiado rápido. c C) Utilizar pandas. 9 19. ¿Qué deberíamos hacer antes de aplicar un algoritmo de minería de datos? a B) Aplicar K-Means inmediatamente. b A) Conocer y explorar nuestros datos. c C) Eliminar todas las variables. 10 20. ¿Cuál de las siguientes situaciones representa un problema de calidad de datos? a C) Tener muchas variables. b B) Tener muchas observaciones. c A) Una edad registrada como 350 años.

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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Clasificación de variables y calidad de datosVersion en ligne

par Antonio Perez

11. ¿Cuál de las siguientes variables es cualitativa nominal?

12. ¿Cuál es un ejemplo de variable ordinal?

13. Una variable que indica "número de siniestros" es generalmente:

14. Una variable que registra el "monto de un siniestro" puede considerarse:

15. ¿Qué es un outlier?

16. Si la mayor parte de los asegurados tiene entre 20 y 60 años y aparece un registro con edad de 250 años, ¿qué deberíamos hacer primero?

17. ¿Qué es un valor faltante?

18. ¿Cuál puede ser una causa de valores faltantes?

19. ¿Qué deberíamos hacer antes de aplicar un algoritmo de minería de datos?

20. ¿Cuál de las siguientes situaciones representa un problema de calidad de datos?