Cuestionario de Eca

¿Cuál es uno de los objetivos principales de la econometría?. Evitar el uso de modelos matemáticos. Reemplazar los datos por opiniones. Cuantificar relaciones económicas, verificar teorías y generar evidencia para explicar, predecir y decidir. Eliminar la teoría económica del análisis.

¿Qué es causalidad?. Que una variable no puede medirse. Que dos variables tienen el mismo nombre. Que una variable provoca cambios en otra. Que dos variables se mueven juntas sin explicación.

¿Cuál de las siguientes características corresponde a la econometría?. Empírica, cuantitativa, aplicada, explicativa y predictiva. Únicamente normativa y jurídica. Exclusivamente teórica y sin aplicación práctica. Solo descriptiva y sin uso de datos.

¿Qué se revisa al verificar la calidad de los datos?. Datos faltantes, errores, formatos incorrectos o variables mal codificadas. Solo el tamaño de la letra. La cantidad de diapositivas. El color de la presentación.

¿Cuál afirmación sobre causalidad es correcta?. La causalidad elimina la necesidad de controlar variables. Para afirmar causalidad no basta con observar correlación; se debe justificar que el efecto no se debe a otros factores. Si dos variables están correlacionadas, necesariamente una causa a la otra. La causalidad solo existe en relaciones sin datos.

¿Qué indica el R cuadrado en un modelo de regresión?. La proporción de la variación de Y explicada por el modelo. La cantidad exacta de variables omitidas. La normalidad automática de los residuos. El valor del término de error para cada observación.

¿Por qué no debe interpretarse automáticamente una regresión como causalidad?. Porque toda regresión elimina otros factores. Porque la variable independiente no se puede medir. Porque la causalidad siempre está garantizada. Porque pueden existir otros factores que influyen en la variable dependiente.

¿Qué representa el término de error u en una regresión?. Los factores que afectan a Y pero que no están incluidos directamente en el modelo. La variable dependiente transformada. El valor exacto de la variable independiente. El coeficiente principal de la regresión.

¿Qué es un residuo en regresión?. La diferencia entre el valor observado de Y y el valor estimado de Y. La suma de las variables independientes. El valor crítico de una prueba t. El intercepto dividido para la pendiente.

¿Qué son los errores de medición?. Valores perfectamente medidos. Resultados que no afectan la estimación. Variables que siempre son normales. Datos registrados incorrectamente, incompletos o poco confiables.

Una relación estadística se caracteriza porque: El resultado es siempre exacto y sin error. Solo aparece en fórmulas geométricas. No permite usar datos reales. Dos variables están relacionadas, pero no de forma exacta, porque intervienen otros factores.

¿Qué busca minimizar el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios?. El número de estudiantes en una muestra. La suma de los errores cuadrados entre valores observados y valores estimados. La cantidad de variables cualitativas. La suma de los nombres de las variables.

En el modelo Y igual a beta cero más beta uno X más u, ¿qué representa u?. El número total de observaciones. El parámetro que mide el efecto de X. El término de error que recoge factores no incluidos en el modelo. La variable dependiente principal.

¿Qué es la regresión?. Una opinión sin evidencia. Un método para eliminar variables dependientes. Una técnica para ordenar datos alfabéticamente. Una técnica estadística para analizar la relación entre una variable dependiente y una o más variables explicativas.

¿Qué se hace en la especificación del modelo econométrico?. Se transforma el modelo económico en una ecuación estimable con datos. Se eliminan todos los datos de la base. Se impide calcular parámetros. Se reemplaza la variable dependiente por una opinión.

¿Qué significa que un estimador sea consistente?. Que al aumentar el tamaño de la muestra se aproxima al verdadero valor poblacional. Que no depende de la muestra. Que elimina todas las variables explicativas. Que siempre aumenta el error del modelo.

¿Qué supuesto adicional incorpora el modelo clásico de regresión lineal normal?. Que todos los datos sean de series temporales. Que los errores sigan una distribución normal. Que no exista variable dependiente. Que las variables independientes sean cualitativas.

¿Qué es el análisis de regresión simple?. Un método que elimina el término de error. Una técnica que estudia la relación entre una variable dependiente y una variable independiente. Una herramienta que solo funciona con variables cualitativas. Una técnica que solo resume datos sin relación entre variables.

Bajo los supuestos clásicos, ¿qué significa que un estimador sea insesgado?. Que su valor esperado es igual al verdadero parámetro. Que no usa datos observados. Que siempre toma el valor cero. Que tiene la mayor varianza posible.

En una prueba de hipótesis, si el valor p es menor que 0.05, ¿qué decisión se toma?. Se rechaza la hipótesis nula. Se concluye que no existe relación entre variables. Se acepta automáticamente la hipótesis nula. Se elimina la variable dependiente.

¿Qué es la econometría teórica?. El análisis de casos sin supuestos. El uso de gráficos sin interpretación. La rama que estudia los fundamentos matemáticos y estadísticos de los métodos econométricos. La aplicación directa de encuestas sin modelos.

¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a econometría de series de tiempo?. Comparar el ingreso de 200 hogares en un solo año. Medir únicamente una opinión sin datos. Observar 20 empresas durante 10 años. Analizar la inflación mensual de Ecuador entre 2015 y 2025.

¿Qué representa el modelo económico Consumo igual a función de Ingreso?. Que el ingreso depende necesariamente del consumo. Que el consumo depende del ingreso. Que no existe relación económica. Que consumo e ingreso son la misma variable.

¿Qué son las series de tiempo?. Datos que no tienen orden temporal. Datos únicamente cualitativos. Datos de una misma variable observada en varios períodos. Datos de muchas personas en un solo momento.

El objetivo principal de la econometría es: Cuantificar relaciones económicas, verificar teorías y generar evidencia para explicar, predecir y decidir. Describir problemas económicos sin usar modelos. Eliminar el uso de datos reales en el análisis económico. Estudiar únicamente fenómenos históricos sin medición.

¿Qué busca el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios?. Maximizar los errores del modelo. Eliminar la variable dependiente. Hacer que todos los coeficientes sean cero. Encontrar la recta que mejor se ajusta a los datos minimizando los residuos cuadrados.

¿Qué significa estimar un modelo econométrico?. Adivinar los coeficientes sin información. Convertir la variable dependiente en error. Calcular valores aproximados de los parámetros usando datos reales o simulados. Eliminar todos los datos antes de analizar.

¿Qué significa no autocorrelación de los errores?. Que los errores no deben estar correlacionados entre sí. Que la muestra debe ser pequeña. Que la variable X debe ser cualitativa. Que los errores siempre deben ser iguales.

En el modelo Y igual a beta cero más beta uno X más u, ¿qué representa beta cero?. La pendiente del modelo. La variable dependiente. El intercepto o valor estimado de Y cuando X es igual a cero. El término de error.

¿Qué significa homoscedasticidad?. Que los errores están correlacionados entre sí. Que todos los coeficientes son negativos. Que la variable dependiente no tiene variación. Que la varianza del error es constante.

¿Para qué sirve el Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)?. Para convertir variables cualitativas en textos. Para eliminar todas las variables independientes del modelo. Para encontrar la recta que mejor se ajusta a los datos, minimizando la suma de los errores cuadrados. Para comprobar teorías sin necesidad de datos.

¿Qué mide la correlación entre dos variables?. La causa definitiva de una variable sobre otra. La suma de errores cuadrados del modelo. El valor exacto de una variable dependiente. El grado de asociación entre dos variables.

¿Qué diferencia a una relación determinista de una relación estadística?. La determinista siempre usa encuestas y la estadística no usa datos. La estadística no permite modelos. La determinista es exacta y no tiene error, mientras la estadística es aproximada y tiene error. La determinista depende del valor p.

¿Qué son las variables cuantitativas?. Variables que representan únicamente categorías. Variables numéricas como ingreso, educación medida en años o edad. Variables sin observaciones. Variables imposibles de medir.

Cuando se estudian los ingresos de 300 hogares en el año 2025, ¿qué tipo de datos se está utilizando?. Datos deterministas. Datos de series de tiempo. Datos de corte transversal. Datos de panel.

¿Qué significa una relación positiva entre X e Y?. Que cuando X aumenta, Y disminuye necesariamente. Que el error desaparece del modelo. Que X e Y no tienen relación. Que cuando X aumenta, Y también tiende a aumentar.

¿Qué problema surge si la relación entre X e Y es curva y se usa una recta?. Puede existir una forma funcional incorrecta. La variable dependiente desaparece. El error se vuelve exactamente cero. Se garantiza una estimación perfecta.

En una regresión simple, ¿qué representa la variable dependiente?. La variable que se desea explicar. La variable usada solo como categoría. La variable que nunca cambia. La variable que siempre se elimina del modelo.

¿Qué ocurre cuando un modelo está mal especificado?. Elimina automáticamente los valores atípicos. Siempre mejora la estimación. Garantiza causalidad. Puede omitir variables importantes, usar una forma funcional incorrecta o incluir variables inadecuadas.

Si el modelo indica que la pendiente es 80, ¿qué significa?. Que por cada unidad adicional de X, Y aumenta en 80 unidades en promedio. Que Y siempre será igual a 80. Que la variable X es 80. Que la variable Y aumenta 80 veces.