27. Módulo 3. Análisis de la relación entre dos variables cuantitativas: Correlación y Regresión. Estadística para investigadores (3.ª edición). Francisco Javier Cervigon Ruckaver

Módulo 3. Análisis de la relación entre dos variables cuantitativas: Correlación y Regresión

Prueba realizada

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Tus respuestas
Pregunta 1.- Dado el modelo de regresión Y= 3 +2X.
 El coeficiente de regresión vale 2.

 Entre X e Y existe una relación directa

Podemos afirmar que por cada incremento unitario en la variable X, la variable Y se incrementa en 2 unidades.

 Todas las respuestas anteriores son verdaderas.

Pregunta 2.- Dado el modelo de regresión Y= 3 -2X.
 El coeficiente de regresión vale 3.

 Entre X e Y existe una relación directa.

 Cuando la X vale cero, la Y vale 3.

 Todas las respuestas anteriores son verdaderas.

Pregunta 3.- En presencia de outliers (datos discordantes).
 La pendiente de la recta de regresión puede estar distorsionada.

 La ordenada en el origen de la recta de regresión puede estar distorsionada.

 El coeficiente de Determinación puede disminuir.

 Todas las respuestas anteriores son verdaderas.

Pregunta 4.- Consideremos la siguiente salida de ordenador para el estudio de dos variables X e Y, donde Y es la variable dependiente y X es la variable independiente



 El modelo que describe la relación entre las dos variables es de la forma: Y= 94.273 - 4.007X.

 El error estándar (típico) para el coeficiente de regresión vale 0,514.

 El descenso esperado en la respuesta por cada incremento unitario de X es superior a cuatro unidades.

 Todas las respuestas anteriores son verdaderas.

Pregunta 5.- Consideremos la siguiente salida de ordenador para el estudio de dos variables X e Y, donde Y es la variable dependiente y X es la variable independiente



 El modelo que describe la relación entre las dos variables es de la forma: Y= - 4.007 + 94.273 X.

 El error estándar (típico) para el coeficiente de regresión vale 2.746.

 El aumento esperado en la respuesta por cada incremento unitario de X es superior a noventa y cuatro unidades.

 Todas las respuestas anteriores son falsas.

Pregunta 6.- El coeficiente de Determinación.

 Se puede calcular como el cuadrado del Coeficiente de Correlación de Pearson.

 Indica la bondad de ajuste del modelo lineal de regresión.

Una nube de puntos muy concentrada en torno a la recta de regresión, tendrá un Coeficiente de Determinación (R2) alto y también un coeficiente de correlación de Pearson alto.

 Todas las respuestas anteriores son verdaderas.





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