Modelización estadística: preguntas

Froggy Jumps

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Modelo de regresión lineal

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Blanca

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Top 10 results

#	Player	Accuracy	time
1	Lourdes May 28, 2026	% 93	02:01
2	David May 28, 2026	% 79	02:17
3	Alda May 28, 2026	% 71	02:50
4	Cesar Lizan May 28, 2026	% 71	03:03
5	Laura Domenech Lopez May 12, 2026	% 70	01:47
6	Lourdes May 28, 2026	% 57	03:18
7	Diana Rodrigo Marin May 28, 2026	% 36	01:45
8	Lucia May 28, 2026	% 36	02:11

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Modelización estadística: preguntas


Froggy Jumps Modelización estadística: preguntasOnline version Modelo de regresión lineal by Blanca 1 ¿Qué busca la modelización estadística? a Aprobar tests de hipótesis sin modelo b Reproducir datos sin supuestos c Explicar datos mediante un modelo matemático 2 ¿Qué describe la correlación de Pearson? a Grado de relación lineal entre dos variables b Causalidad entre variables c Tendencia no lineal entre variables 3 ¿Qué es una regresión lineal simple? a Relaciona una variable dependiente con una independiente mediante una recta b Calcula la media de los datos c Es una prueba de diferencia de medias 4 ¿Qué supuestos debe cumplir un modelo de regresión lineal? a Normalidad de residuos b Homocedasticidad de residuos c Las dos anteriores 5 ¿Cómo se deben expresar los resultados de regresión lineal? a Estimación (beta) [95%CI] para cada variable del modelo b Con la estimación (beta) es suficiente c Se tienen que mostrar sólo los p-valores 6 ¿Qué indica un intervalo de confianza del 95%? a La media muestral siempre dentro del intervalo b La probabilidad de que el parámetro sea 95 c El rango contiene el valor poblacional en el 95% de muestras 7 ¿Qué indica un p-valor <0.05 para cierta variable en un lm? a La variable es estadísticamente significativa b Se cumple el test de linealidad c No existe asociación entre esta variable y la variable respuesta 8 ¿Qué tipo de variable respuesta se usa en la regresión lineal ? a Conteos, datos binarios, etc. b Variables contínuas normales c Variables contínuas no normales 9 ¿Si el modelo no cumple los supuestos, por ejemplo, el de normalidad de residuos, qué se podría hacer? a Transformación de la variable respuesta (ej. logaritmos), cambiar a glm b Directamente cambiar a otro modelo, como la regresión de Poisson c Directamente cambiar a otro modelo, como la regresión binomial 10 ¿Se pueden dar los resultados de una regresión lineal y ya? a No, sin interpretarlos el resultado no tiene sentido b Si das la estimación (beta) y el 95%CI es suficiente c No hace falta interpretar, se ve claro en los resultados 11 ¿Qué indica un coeficiente positivo (y significativo) en una regresión lineal? a Que existe causa-efecto b Que hay una asociación (lineal) positiva entre la variable respuesta y esa c Que no hay efecto de asociación 12 En regresión lineal, ¿qué indica un valor R^2 alto? a El modelo explica gran proporción de la varianza de la variable respuesta b La pendiente es negativa c Las variables no están correlacionadas 13 ¿Qué técnica se utiliza para comparar modelos? a Regresión ridge b Selección de modelos (AIC/BIC) c Prueba de hipótesis 14 ¿Qué significa homocedasticidad en un modelo de regresión? a Las variables no están linealmente relacionadas b La varianza de los errores no es constante c La muestra es muy grande

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¿Qué busca la modelización estadística?

¿Qué describe la correlación de Pearson?

¿Qué es una regresión lineal simple?

¿Qué supuestos debe cumplir un modelo de regresión lineal?

¿Cómo se deben expresar los resultados de regresión lineal?

¿Qué indica un intervalo de confianza del 95%?

¿Qué indica un p-valor <0.05 para cierta variable en un lm?

¿Qué tipo de variable respuesta se usa en la regresión lineal ?

¿Si el modelo no cumple los supuestos, por ejemplo, el de normalidad de residuos, qué se podría hacer?

¿Se pueden dar los resultados de una regresión lineal y ya?

¿Qué indica un coeficiente positivo (y significativo) en una regresión lineal?

En regresión lineal, ¿qué indica un valor R^2 alto?

¿Qué técnica se utiliza para comparar modelos?

¿Qué significa homocedasticidad en un modelo de regresión?