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Desafío: Correlación y Regresión

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Desafío: Correlación y Regresión

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Quiz sobre correlación y regresión

Created by

Fernando Alonso
Fernando Alonso
Mexico

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Desafío: Correlación y Regresión
 

Desafío: Correlación y RegresiónOnline version

Quiz sobre correlación y regresión

by Fernando Alonso
1

¿Qué mide principalmente la correlación entre dos variables?

2

¿Qué coeficiente se usa para medir la relación lineal entre dos variables cuantitativas?

3

Si el coeficiente de correlación es -0.85, ¿qué se puede decir?

4

En regresión lineal simple, ¿qué representa la pendiente de la recta?

5

¿Qué indica R^2 en un modelo de regresión?

6

¿Qué supuesto NO es propio de la regresión lineal clásica?

7

¿Qué se entiende por causalidad respecto a la correlación?

8

¿Qué función describe la ecuación de regresión lineal simple?

9

¿Qué indica un residuo alejado del eje horizontal en un gráfico de regresión?

10

¿Qué método común se usa para estimar los coeficientes en regresión lineal?

Explicación

La correlación indica si existe relación y cuán fuerte es; no prueba causalidad ni describe una sola variable.

Pearson evalúa asociación lineal entre variables continuas.

Valores cercanos a -1 indican fuerte correlación lineal negativa.

Pendiente indica cuánto cambia Y cuando X aumenta una unidad.

R^2 cuantifica cuánta variabilidad de Y se explica por el modelo.

La regresión lineal asume relación aproximadamente lineal; la no linealidad es un problema si no se transforma.

La correlación no demuestra causalidad; puede haber confusores.

La forma estándar es Y = intercepto (a) más pendiente (b) por X.

Residuos grandes señalan que el modelo no explica bien Y en ese X.

Los mínimos cuadrados buscan minimizar la suma de errores al cuadrado.

 
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