Examen metodos 24

En el aprendizaje no supervisado: clustering: k-means es un ejemplo popular que agrupa datos en k grupos basados en sus características. Es útil para segmentación de mercado, permitiendo a las empresas personalizar estrategias para diferentes grupos de clientes. reducción de dimensionalidad: PCA es una técnica que reduce la dimensionalidad de los datos mientras conserva la mayor cantidad de información posible. Esto es especialmente útil para visualizar datos de alta dimensionalidad y para pre-procesamiento antes del modelado predictivo. todas las respuestas son correctas. a diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado trabaja con datos que no están etiquetados, buscando patrones o estructuras subyacentes sin una guía explicita sobre el resultado.

cuando nos hacemos referencia a las técnicas avanzadas de predicción usando modelos ARIMA existen tres componentes principales: componente autoregresivo (AR): representa la relación entre una observación y un número determinado de observaciones previas. componente de media móvil (MA): modela la relación entre una observación y un término de error residual de un modelo de media móvil aplicado a observaciones pasadas. componente de integración (I): indica el número de diferenciaciones necesarias para hacer estacionaria una serie temporal no estacionaria. todas son correctas.

indique la respuesta correcta al referirnos a los métodos de simulación. simulación de monte carlo: este método utiliza la generación de números fijos para simular los resultados de un modelo bajo diferentes escenarios. simulación estocástica: este enfoque no incorpora el azar dentro de los modelos de simulación, permitiendo a los usuarios explorar cómo la incertidumbre afecta a los resultados. simulación de agentes: la simulación basada en agentes modela las interacciones entre individuos o entidades autónomas fuera de un mercado o sistema. todas son incorrectas.

cuando se habla de un sistema de información estratégica. los SIE transforman bloques pequeños de datos brutos en información valiosa. los SIE permiten a las empresas evaluar y gestionar riesgos financieros, operativos y de mercado mediante la regresión lineal de un escenario concreto y la evaluación de sus datos potenciales. los SIE permiten a las empresas evaluar y gestionar riesgos financieros, operativos y de mercado mediante la simulación de diversos escenarios y la evaluación de sus impactos potenciales. . todas son falsas de toda falsedad.

cuando se trabaja con variables ficticias: asignan valores de 0 a 10 para indicar la ausencia o presencia de cierta característica, permitiendo que se cuantifique el impacto de factores cualitativos en variables dependientes cuantitativas. las variables cualitativas son aquellas que describen atributos o cualidades que pueden cuantificarse numéricamente. las variables ficticias, o dummies, son un tipo de variable cualitativa utilizada en análisis estadístico para representar categorías o grupos con el objetivo de incluir estos atributos en modelos de regresión. un estudio económico utiliza variables ficticias para analizar el impacto de diferentes niveles de educación en los salarios. Por ejemplo, asigna una escala hasta 10 de los individuos en función de sus años de estudio y formación.

indique la respuesta correcta: entendemos un modelo dinámico distinguiendo entre diversas especificaciones. Se considera la especificación dinámica solamente en la parte aleatoria teniendo como variables explicativas retardos de variables exógenas o incorreladas con el término de error, para ampliar seguidamente con retardos de la variable endógena. entendemos un modelo dinámico distinguiendo entre diversas especificaciones. Se considera la especificación sistémica solamente en la parte sistemática teniendo como variables explicativas retardos de variables exógenas no incorreladas con el término de error, para ampliar seguidamente con retardos de la variable endógena. entendemos un modelo dinámico distinguiendo entre diversas especificaciones. Se considera la especificación dinámica solamente en la parte sistemática teniendo como variables explicativas retardos de variables exógenas o incorreladas sin el termino de error, para desagregar seguidamente con retardos de la variable endógena. todas las respuestas son incorrectas.

indique la respuesta correcta: la econometría es crucial porque permite a los investigadores y analistas cuantificar y mode complejas interacciones dentro de sistemas económicos. la econometría se usa para evaluar la efectividad de las intervenciones sanitarias y políticas de salud pública. Por ejemplo, mediante el análisis de se temporales, los investigadores pueden determinar como las campañas de vacunación afectan las ta de enfermedades a lo largo del tiempo, ajustando factores estacionales y tendencias poblacionales. analizando datos a través del tiempo y entre diferentes regiones, los econometristas pueden identificar tendencias y correlaciones entre la implementación de ciertas políticas y la tasa de criminalidad. los bancos centrales utilizan modelos econométricos para predecir como cambios en la tasa de interés influirán en la inflación y el desempleo. Analizando datos históricos, pueden estimar la “curva de philips “que muestra a relación inversa entre la inflación y el desempleo. todas estas afirmaciones son rotundamente acertadas.

para analizar la presencia de heteroscedasticidad. para detectar si hay presencia de heteroscedasticidad en el modelo usaremos el test de Breusch-Godfrey. para detectar si hay presencia de heteroscedasticidad en el modelo usaremos el test de Goldfeld-Quant. para detectar si hay presencia de heteroscedasticidad en el modelo usaremos el test de Box-Pierce. podemos utilizar cualquier contraste de los anteriores puesto que todos detectan la heteroscedasticidad.

una vez realizado el contraste concluimos que: se rechaza la hipótesis nula de homocedasticidad. todas son correctas. se concluye que hay heteroscedasticidad en el modelo. hemos tenido en cuenta que se dispone de 30 observaciones, n=30, de las cuales se eliminan 10 centrales, m=10.