MeM. 1º Parcial UCA

La siguiente salida tabla nos indica los valores de los residuos atípicos en una regresión lineal múltiple. Puede verse que hay residuos positivos y residuos negativos. El signo del residuo para la observación 27 es negativo. Porque el signo de las variables respuesta para la observación 27 es negativa. Porque el signo de las variables respuesta para la observación 27 dada por el modelo es mayor que el valor observado. Porque los coeficientes ßi del modelo son negativos.

Consideramos la siguiente tabla de salida del software correspondiente a una regresión logística. La odd-ratio para la variable número de veces al mes que suele ir a comer es 9,3268. Eso quiere decir. En el modelo el correspondiente coeficiente ßi es 9,3268. Si el número de veces al mes que un cliente va a comer aumenta en una unidad, entonces el coeficiente Pi/(1-Pi) es 9,3 veces mayor. La probabilidad de que a un cliente le guste la decoración es 9,3 veces mayor que la probabilidad de que no le guste.

Una covarianza negativa entre dos variables. Nos indica que va haber una correlación lineal negativa entre las variables. Nos indica que la variables están poco correlacionadas. No puede darse; siempre tiene que ser positiva.

Consideremos variables estadisticas bidimensionales estandarizadas X, Y y Z. El ángulo que forman X e Y es de 20º. El ángulo que forman X y Z es de 160º. Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es cierta: X está más correlacionada con Z que con Y. X está más correlacionada con Y que con Z. X está igualmente correlacionada con Y que con Z.

Es una cadena de supermercados se está estudiando si la campaña de marketing destinada a un segmento del mercado para un nuevo producto marca blanca es efectiva. Para ello se considera un modelo de regresión logística en la que variable respuesta es Y = "El cliente compra producto" que puede tomar valor 1 (si compra) o 0 (no compra.) Se selecciona una muestra aleatoria de clientes pertenecientes al segmento de interés. Tras hacer una regresión logística, un determinado cliente tiene P[Y=1] de 0,2234. Indicar cuál de las siguientes afirmaciones es cierta: Si se toma como punto de corte 0,3 podemos asegurar que el cliente ha comprado el producto. Si se toma como punto de corte 0,2 podemos asegurar que el cliente ha comprado el producto. si se toma como punto de corte 0,35 podemos decir con una probabilidad de 95,83% que el cliente ha comprado el producto.

En el modelo de regresión logística la variable respuesta: Solo puede tomar dos valores. Puede tomar valores negativos. Toma cualquier valor entre 0 y 1.

A la vista de la siguiente tabla asociada a un modelo de regresión múltiple obtenido con el software. Indicar la respuesta correcta: El 84,8411% de las variabilidad de la variable respuesta está explicada por los residuos. El 69,6821% de las variabilidad de la variable respuesta está explicada por el modelo. El modelo es globalmente significativo al 95% porque el p-valor es mayor que 0,05.

Calcula un modelo de regresión múltiple que explique la variable temperatura (temp) en función del resto de variables cuantitativa. En este caso la variabilidad de la variable dependiente explicada por el modelo de regresión es de [____] u^2. La parte de la variabilidad que NO se explica por el modelo de regresión es de [____] u^2. Además, la estimación puntual para el coeficiente de regresión de la variable W (ß) es [____] lo que quiere decir que al aumentar la potencia (W) del aire, la temperatura [aumenta/disminuye]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Con respecto a las especificaciones del modelo, en este caso podemos decir que [Sí/No] hay correlación significativa entre los residuos a un nivel de significación del 5% ya que el p-valor para dicho contraste de hipótesis vale [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Podemos afirmar que dicho modelo [Sí/No] es globalmente significativo a un 5% de significación ya que el p-valor para el contraste de hipótesis correspondiente vale [____] Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

La variable más influyente en dicho modelo es [____] con un p-valor igual a [____] Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

La temperatura estimada para una ciudad con un nivel de NO2 de 24,3, un nivel de O3 de 56,1 y una potencia (VV) de 0,76 en el aire es de [____] grados. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

¿Existe alguna ciudad cuyos valores sean muy influyentes en el modelo? [Sí/No]. En caso afirmativo rellenar la fila de la ciudad más influyente [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Para la ciudad que se encuentra en la fila 22 de la hoja de datos, el modelo de regresión predice una temperatura de [____] grados. Por tanto, el residuo toma el valor [____] lo cual quiere decir que el modelo [infravalorado] la temperatura de dicha ciudad a través de su predicción. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

El modelo [no es globalmente significativo/si es globalmente significativo] a un 5% de nivel de significación ya que el valor-p, para dicho contrate, toma el valor [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Como la estimación del coeficiente de la variable Activa es [____], si se aumenta en una unidad el valor de dicha variable entonces la probabilidad de ser una persona con estudios universitarios [aumenta/disminuye]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

La capacidad predictiva del modelo es del [____]%.

La variable más influyente en el modelo es:

Si se aumenta en una unidad la variable que hace referencia a la edad, la probabilidad de ser mujer [aumenta/disminuye] ya que el odd-ratio es [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

¿Qué porcentaje de mujeres estarían bien clasificadas si se pusiera el punto de corte en 0,45 [____]%?.

Para una probabilidad de corte de 0,70 el porcentaje de correctos es del [____]%, con el [____]% de los "1" y el [____]% de los "0" bien clasificados. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Si se opta por asignar el valor Y=0 a una persona cuya P(Y=1) es menor que 0,20, entonces el mayor porcentaje de aciertos es del [____]%.

Disponemos de un conjunto de datos (llamado contaminación) que nos proporciona información acerca de la dirección del viento (viento), cantidad de dióxido de nitrógeno en aire (NO2), cantidad de ozono en aire (O3), temperatura (temp) y potencia del viento (VV), en diferentes ciudades españolas. Conteste a las siguientes cuestiones: Las variables menos correlacionadas entre sí son [____] con un coeficiente de correlación de [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Las variables más correlacionadas entre si son [____] con un coeficiente de correlación de [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Con respecto a las especificaciones del modelo, en este caso podemos decir que [Sí/No] hay correlación significativa entre los residuos a un nivel de significación del 5% ya que el p-valor para dicho contrate de hipótesis vale [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Podemos afirmar que dicho modelo [Sí/No] es globalmente significativo a un 5% de significación ya que el p-valor para el contraste de hipótesis correspondiente vale [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

¿Existe alguna diferencia entre el valor predicho para la temperatura y su valor observado que sea atípica? [Sí/No] en la fila [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

Para la cuidad que se encuentra en la fila 6 de la hoja de datos, el modelo de regresión predice una temperatura de [____] grados. Por tanto, el residuo toma el valor [____] lo cual quiere decir que el modelo [supravalora/infravalora] la temperatura de dicha ciudad a través de su predicción. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

El modelo [Si es globalmente significativo/No es globalmente significativo] a un 5% de nivel de significación ya que el valor-p para dicho contrate toma el valor [____]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].

La capacidad predictiva del modelo es del [____]%.

Como la estimación del coeficiente de la variable Sexo_Mujer es [____], si se aumenta en una unidad el valor de dicha variable entonces la probabilidad de ser una persona activa [disminuye/aumenta]. Responde asi: [____]; [____]; [____]; [____].