A) Árboles de decisión B) Análisis de regresión C) Teoría de juegos D) Comprobación de hipótesis
A) La causalidad implica una relación más fiable que la correlación B) La correlación muestra una relación entre variables; la causalidad implica que una variable afecta directamente a la otra. C) La correlación implica relaciones más fuertes que la causalidad D) Correlación es lo mismo que causalidad en econometría
A) Clasificación de las variables económicas B) El estudio de los datos recogidos a lo largo del tiempo C) Un método para predecir las tendencias económicas futuras D) El análisis de datos de un único punto en el tiempo
A) Cuando la varianza de los términos de error no es constante B) Una medida de la incertidumbre en el análisis de regresión C) Un tipo de autocorrelación D) La presencia de valores atípicos en los datos
A) Variable utilizada únicamente para la regresión no lineal B) Una variable con valores que varían continuamente C) Una variable que toma el valor 0 o 1 para representar categorías D) Variable utilizada para comprobar la autocorrelación
A) Autocorrelación B) Endogeneidad C) Heteroscedasticidad D) Multicolinealidad
A) Los datos transversales se utilizan para la previsión, los datos de series temporales para el análisis B) Los datos de series temporales representan entidades, los datos transversales representan tiempo C) Los datos transversales se recogen en un único momento, mientras que los datos de series temporales se recogen a lo largo del tiempo. D) Los datos transversales son continuos, los datos de series temporales son categóricos
A) La varianza de los términos de error es constante B) Los residuos se distribuyen normalmente C) El modelo es lineal D) Los términos de error no están correlacionados
A) Estimar la relación entre las variables dependientes e independientes B) Predecir las tendencias económicas futuras C) Para comprobar la endogeneidad D) Clasificar los datos económicos |