Regression: Multiple Choice Questions/es

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1 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones respecto al modelo de regresión son ciertas?

	El modelo lineal es el único que se puede estimar el método de Mínimos Cuadrados.
	El modelo lineal se puede estimaar e interpretar facilmente.
	Casi todas las dependencias en la naturaleza son lineales.

2 ¿Cuál de las siguientes interpretaciones de $b_{1}$ en el modelo de regresión linal es correcta?

	$b_{1}$ es el valor medio de $Y$ para $X=0$.
	Si $X$ se incrementa en una unidad, entonces $Y$ se incrementa de media en $b_{1}$

3 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones en relación a los Mínimos Cuadrados son ciertas?

	El estimador de mínimos cuadrados minimiza la suma de desviaciones absulutas entre $Y$ y la linea recta
	El estimador de mínimos cuadrados no cambia si se incrementa el mayor valor de $Y$ multiplicándolo por 10.
	El método de mínimos cuadrados ajusta una linea tal que el coeficiente de determinación sea máximo

4 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a la linea ajustada son ciertas?

	La línea ajustada minimiza la suma de cuadrados de las desviaciones entre los valores de $X$ e $Y$.
	La línea ajustada contiene siempre el punto $({\bar {x}},{\bar {y}})$
	La línea ajustada es constantemente creciente con un incremento entre -1 y 1.

5 ¿Cuál es la interpretación del coeficiente de determinación $R^{2}=0.7$?

	La línea ajustada explica el 70\% de la varianza de Y.
	70\% de los puntos están en la línea estimada
	La varianza de $Y$ es 0.7.

6 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a los residuos de la regresión lineal son ciertas?

	Los residuos son las desviaciones entre la linea ajustada y los valores de $X$.
	La suma de cuadrados de los residuos es igual a cero.
	La suma de residuos es cero.

7 ¿Qué implica el signo negativo en el coeficiente de regresión $b_{1}$?

	El coeficiente de determinación es menor posible.
	Muchas de los valores de $Y$ están por debajo de la linea estimada
	si incremento el valor de $X$, entonces, de media, el valor de $Y$ se modifica en el otra dirección.

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1 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones respecto al modelo de regresión son ciertas?

	El modelo lineal es el único que se puede estimar el método de Mínimos Cuadrados.
	El modelo lineal se puede estimaar e interpretar facilmente.
	Casi todas las dependencias en la naturaleza son lineales.

2 ¿Cuál de las siguientes interpretaciones de $b_{1}$ en el modelo de regresión linal es correcta?

	$b_{1}$ es el valor medio de $Y$ para $X=0$.
	Si $X$ se incrementa en una unidad, entonces $Y$ se incrementa de media en $b_{1}$

3 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones en relación a los Mínimos Cuadrados son ciertas?

	El estimador de mínimos cuadrados minimiza la suma de desviaciones absulutas entre $Y$ y la linea recta
	El estimador de mínimos cuadrados no cambia si se incrementa el mayor valor de $Y$ multiplicándolo por 10.
	El método de mínimos cuadrados ajusta una linea tal que el coeficiente de determinación sea máximo

4 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a la linea ajustada son ciertas?

	La línea ajustada minimiza la suma de cuadrados de las desviaciones entre los valores de $X$ e $Y$.
	La línea ajustada contiene siempre el punto $({\bar {x}},{\bar {y}})$
	La línea ajustada es constantemente creciente con un incremento entre -1 y 1.

5 ¿Cuál es la interpretación del coeficiente de determinación $R^{2}=0.7$?

	La línea ajustada explica el 70\% de la varianza de Y.
	70\% de los puntos están en la línea estimada
	La varianza de $Y$ es 0.7.

6 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a los residuos de la regresión lineal son ciertas?

	Los residuos son las desviaciones entre la linea ajustada y los valores de $X$.
	La suma de cuadrados de los residuos es igual a cero.
	La suma de residuos es cero.

7 ¿Qué implica el signo negativo en el coeficiente de regresión $b_{1}$?

	El coeficiente de determinación es menor posible.
	Muchas de los valores de $Y$ están por debajo de la linea estimada
	si incremento el valor de $X$, entonces, de media, el valor de $Y$ se modifica en el otra dirección.

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	El modelo lineal es el único que se puede estimar el método de Mínimos Cuadrados.
	El modelo lineal se puede estimaar e interpretar facilmente.
	Casi todas las dependencias en la naturaleza son lineales.

2 ¿Cuál de las siguientes interpretaciones de $b_{1}$ en el modelo de regresión linal es correcta?

	$b_{1}$ es el valor medio de $Y$ para $X=0$.
	Si $X$ se incrementa en una unidad, entonces $Y$ se incrementa de media en $b_{1}$

3 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones en relación a los Mínimos Cuadrados son ciertas?

	El estimador de mínimos cuadrados minimiza la suma de desviaciones absulutas entre $Y$ y la linea recta
	El estimador de mínimos cuadrados no cambia si se incrementa el mayor valor de $Y$ multiplicándolo por 10.
	El método de mínimos cuadrados ajusta una linea tal que el coeficiente de determinación sea máximo

4 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a la linea ajustada son ciertas?

	La línea ajustada minimiza la suma de cuadrados de las desviaciones entre los valores de $X$ e $Y$.
	La línea ajustada contiene siempre el punto $({\bar {x}},{\bar {y}})$
	La línea ajustada es constantemente creciente con un incremento entre -1 y 1.

5 ¿Cuál es la interpretación del coeficiente de determinación $R^{2}=0.7$?

	La línea ajustada explica el 70\% de la varianza de Y.
	70\% de los puntos están en la línea estimada
	La varianza de $Y$ es 0.7.

6 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a los residuos de la regresión lineal son ciertas?

	Los residuos son las desviaciones entre la linea ajustada y los valores de $X$.
	La suma de cuadrados de los residuos es igual a cero.
	La suma de residuos es cero.

7 ¿Qué implica el signo negativo en el coeficiente de regresión $b_{1}$?

	El coeficiente de determinación es menor posible.
	Muchas de los valores de $Y$ están por debajo de la linea estimada
	si incremento el valor de $X$, entonces, de media, el valor de $Y$ se modifica en el otra dirección.

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	El modelo lineal es el único que se puede estimar el método de Mínimos Cuadrados.
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	Casi todas las dependencias en la naturaleza son lineales.

2 ¿Cuál de las siguientes interpretaciones de $b_{1}$ en el modelo de regresión linal es correcta?

	$b_{1}$ es el valor medio de $Y$ para $X=0$.
	Si $X$ se incrementa en una unidad, entonces $Y$ se incrementa de media en $b_{1}$

3 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones en relación a los Mínimos Cuadrados son ciertas?

	El estimador de mínimos cuadrados minimiza la suma de desviaciones absulutas entre $Y$ y la linea recta
	El estimador de mínimos cuadrados no cambia si se incrementa el mayor valor de $Y$ multiplicándolo por 10.
	El método de mínimos cuadrados ajusta una linea tal que el coeficiente de determinación sea máximo

4 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a la linea ajustada son ciertas?

	La línea ajustada minimiza la suma de cuadrados de las desviaciones entre los valores de $X$ e $Y$.
	La línea ajustada contiene siempre el punto $({\bar {x}},{\bar {y}})$
	La línea ajustada es constantemente creciente con un incremento entre -1 y 1.

5 ¿Cuál es la interpretación del coeficiente de determinación $R^{2}=0.7$?

	La línea ajustada explica el 70\% de la varianza de Y.
	70\% de los puntos están en la línea estimada
	La varianza de $Y$ es 0.7.

6 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a los residuos de la regresión lineal son ciertas?

	Los residuos son las desviaciones entre la linea ajustada y los valores de $X$.
	La suma de cuadrados de los residuos es igual a cero.
	La suma de residuos es cero.

7 ¿Qué implica el signo negativo en el coeficiente de regresión $b_{1}$?

	El coeficiente de determinación es menor posible.
	Muchas de los valores de $Y$ están por debajo de la linea estimada
	si incremento el valor de $X$, entonces, de media, el valor de $Y$ se modifica en el otra dirección.

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1 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones respecto al modelo de regresión son ciertas?

	El modelo lineal es el único que se puede estimar el método de Mínimos Cuadrados.
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	Casi todas las dependencias en la naturaleza son lineales.

2 ¿Cuál de las siguientes interpretaciones de $b_{1}$ en el modelo de regresión linal es correcta?

	$b_{1}$ es el valor medio de $Y$ para $X=0$.
	Si $X$ se incrementa en una unidad, entonces $Y$ se incrementa de media en $b_{1}$

3 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones en relación a los Mínimos Cuadrados son ciertas?

	El estimador de mínimos cuadrados minimiza la suma de desviaciones absulutas entre $Y$ y la linea recta
	El estimador de mínimos cuadrados no cambia si se incrementa el mayor valor de $Y$ multiplicándolo por 10.
	El método de mínimos cuadrados ajusta una linea tal que el coeficiente de determinación sea máximo

4 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a la linea ajustada son ciertas?

	La línea ajustada minimiza la suma de cuadrados de las desviaciones entre los valores de $X$ e $Y$.
	La línea ajustada contiene siempre el punto $({\bar {x}},{\bar {y}})$
	La línea ajustada es constantemente creciente con un incremento entre -1 y 1.

5 ¿Cuál es la interpretación del coeficiente de determinación $R^{2}=0.7$?

	La línea ajustada explica el 70\% de la varianza de Y.
	70\% de los puntos están en la línea estimada
	La varianza de $Y$ es 0.7.

6 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a los residuos de la regresión lineal son ciertas?

	Los residuos son las desviaciones entre la linea ajustada y los valores de $X$.
	La suma de cuadrados de los residuos es igual a cero.
	La suma de residuos es cero.

7 ¿Qué implica el signo negativo en el coeficiente de regresión $b_{1}$?

	El coeficiente de determinación es menor posible.
	Muchas de los valores de $Y$ están por debajo de la linea estimada
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	El modelo lineal es el único que se puede estimar el método de Mínimos Cuadrados.
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	Casi todas las dependencias en la naturaleza son lineales.

2 ¿Cuál de las siguientes interpretaciones de $b_{1}$ en el modelo de regresión linal es correcta?

	$b_{1}$ es el valor medio de $Y$ para $X=0$.
	Si $X$ se incrementa en una unidad, entonces $Y$ se incrementa de media en $b_{1}$

3 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones en relación a los Mínimos Cuadrados son ciertas?

	El estimador de mínimos cuadrados minimiza la suma de desviaciones absulutas entre $Y$ y la linea recta
	El estimador de mínimos cuadrados no cambia si se incrementa el mayor valor de $Y$ multiplicándolo por 10.
	El método de mínimos cuadrados ajusta una linea tal que el coeficiente de determinación sea máximo

4 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a la linea ajustada son ciertas?

	La línea ajustada minimiza la suma de cuadrados de las desviaciones entre los valores de $X$ e $Y$.
	La línea ajustada contiene siempre el punto $({\bar {x}},{\bar {y}})$
	La línea ajustada es constantemente creciente con un incremento entre -1 y 1.

5 ¿Cuál es la interpretación del coeficiente de determinación $R^{2}=0.7$?

	La línea ajustada explica el 70\% de la varianza de Y.
	70\% de los puntos están en la línea estimada
	La varianza de $Y$ es 0.7.

6 ¿Cuáles de las siguientes afirmaciones concernientes a los residuos de la regresión lineal son ciertas?

	Los residuos son las desviaciones entre la linea ajustada y los valores de $X$.
	La suma de cuadrados de los residuos es igual a cero.
	La suma de residuos es cero.

7 ¿Qué implica el signo negativo en el coeficiente de regresión $b_{1}$?

	El coeficiente de determinación es menor posible.
	Muchas de los valores de $Y$ están por debajo de la linea estimada
	si incremento el valor de $X$, entonces, de media, el valor de $Y$ se modifica en el otra dirección.