Modelización estadística

1. La modelización estadística es una potente herramienta utilizada en diversos campos como la economía, la biología o la psicología, entre otros, para analizar e interpretar datos. Implica el uso de modelos matemáticos para representar relaciones entre variables y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos observados. Mediante la aplicación de técnicas estadísticas, los investigadores pueden descubrir patrones, tendencias y dependencias en los datos, lo que permite obtener información valiosa y tomar decisiones con conocimiento de causa. Mediante el proceso de construcción, comprobación y perfeccionamiento de modelos, la modelización estadística nos permite cuantificar la incertidumbre, validar hipótesis y extraer conclusiones significativas a partir de conjuntos de datos complejos. En general, la modelización estadística desempeña un papel crucial en el avance del conocimiento y la comprensión en numerosas disciplinas al proporcionar un marco sistemático para analizar datos y extraer conclusiones fiables.

¿Para qué sirve el análisis de regresión en la modelización estadística?

A) Crear representaciones visuales de los datos.
B) Examinar la relación entre variables.
C) Para calcular medias de datos numéricos.
D) Resumir datos categóricos.

2. ¿A qué se refiere el término "bondad de ajuste" en la modelización estadística?

A) Cómo de bien se ajusta el modelo a los datos observados.
B) El tipo de prueba estadística utilizada.
C) El tamaño del conjunto de datos.
D) Número de variables del modelo.

3. ¿Cuál de los siguientes es un supuesto de la regresión lineal?

A) Linealidad
B) Independencia de las observaciones
C) Homoscedasticidad
D) Distribución normal de los residuos

4. En modelización estadística, ¿a qué se refiere el término "sobreajuste"?

A) Cuando un modelo es correcto y generaliza bien a datos desconocidos.
B) Cuando un modelo se ajusta perfectamente a los datos de entrenamiento pero falla con datos nuevos.
C) Cuando un modelo es demasiado simple y carece de poder predictivo.
D) Cuando un modelo es demasiado complejo y capta ruido en los datos.

5. ¿Qué tipo de modelo estadístico es adecuado para predecir resultados binarios?

A) Regresión logística
B) PCA
C) ANOVA
D) Árbol de decisión

6. ¿Cuál es la finalidad de la agrupación en la modelización estadística?

A) Investigar las relaciones causa-efecto.
B) Trazar puntos de datos en un espacio bidimensional.
C) Para crear una única medida compuesta a partir de múltiples variables.
D) Agrupar puntos de datos similares basándose en patrones o características.

7. ¿Cuál es un método habitual para validar un modelo estadístico?

A) Prueba Chi-cuadrado
B) Análisis de componentes principales
C) Validación cruzada
D) Análisis de regresión

8. En la modelización estadística, ¿para qué sirve la ingeniería de rasgos?

A) Crear nuevas variables de entrada a partir de datos existentes para mejorar el rendimiento del modelo.
B) Para eliminar todas las variables de entrada excepto la más importante.
C) Automatizar todo el proceso de modelización.
D) Para ajustar el modelo exactamente a los datos de entrenamiento.

9. ¿Para qué sirve una matriz de confusión en la modelización estadística?

A) Resumir la distribución de un conjunto de datos.
B) Para comprobar el supuesto de linealidad en los modelos de regresión.
C) Evaluar el rendimiento de un modelo de clasificación.
D) Evaluar la bondad del ajuste en la regresión logística.

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