Pregunta: 5. Para evaluar la suposición de linealidad, un análisis de regresión múltiple debe incluir ___________. A. Un cálculo de los factores de inflación de la varianza B. Pruebas de hipótesis de los coeficientes de regresión individuales C. Diagramas de dispersión de la variable dependiente representados como una función de cada variable independiente D. Una

5. Para evaluar la suposición de linealidad, un análisis de regresión múltiple debe incluir ___________.

A. Un cálculo de los factores de inflación de la varianza

B. Pruebas de hipótesis de los coeficientes de regresión individuales

C. Diagramas de dispersión de la variable dependiente representados como una función de cada variable independiente

D. Una tabla ANOVA

Su respuesta: Pregunta 5 Respuesta Seleccionar ABCDE

6.

6. En el análisis de regresión múltiple, el análisis residual se usa para probar el requisito de que ___________.

A. La variación en los residuos es la misma para todos los valores pronosticados de Y

B. Las variables independientes son la causa directa de la variable dependiente

C. El número de variables independientes incluidas en el análisis es correcto

D. El error de predicción se minimiza

7. En una tabla ANOVA, para un análisis de regresión múltiple, la variación de la variable dependiente explicada por la variación de las variables independientes está representada por ___________.

A. La suma de cuadrados de la regresión

B. La suma total de cuadrados

C. El cuadrado medio residual

D. El valor p

8. Si el coeficiente de determinación múltiple es 0,81, ¿qué porcentaje de variación no se explica?

A 19%

B 90%

C 66%

D 81%

9.

9. En el análisis de regresión múltiple, antes de probar la importancia de los coeficientes de regresión individuales, _______________.

A. El intercepto debe ser igual a 0

B. El error estándar múltiple de la estimación debe ser menor que el cuadrado medio del error

C. La hipótesis nula de que todos los coeficientes de regresión son iguales a cero NO debe rechazarse

D. Debe rechazarse la hipótesis nula de que todos los coeficientes de regresión son iguales a cero

10. El factor de inflación de la varianza se puede usar para reducir la multicolinealidad en _________.

A. Eliminación de variables para un modelo de regresión múltiple

B. Homocedasticidad decreciente

C. Evaluación de la distribución de residuos

D. Prueba de la hipótesis nula de que todos los coeficientes de regresión son iguales a cero