Analisis Multivariante

1. Procedimiento para calcular el coeficiente F utilizado para probar la significancia de la regresión como un todo
c) Análisis de varianza para regresión

2. Estadístico que se utiliza paraprobar la significancia de la regresión como un todo
a) Coeficiente R calculado

3. Proceso estadístico mediante el cual se utilizan varias variables para predecir otra variable
a)Regresión simple

4. Problema estadístico que a veces se presenta en el análisis de regresión múltiple, en el que se reduce la confiabilidad de los coeficientes de regresión debido a un alto nivel decorrelación entre las variables independientes
b) multicolinealidad

5. Medida que muestra incertidumbre acerca del valor exacto del coeficiente de regresión
a) Error estándar de uncoeficiente de regresión

6. Variable que toma valores de 0 y 1, que permite incluir en un modelo de regresión factores cualitativos como sexo, estado civil, y grado de escolaridad
a) Variableficticia

7. Observación que no encaja en la tendencia de los demás datos
B) Valor atipatico

8. Conjunto de observaciones medidas en puntos sucesivos en el tiempo, o durante periodos sucesivosen el tiempo
d) Serie de tiempo

9. Método de pronóstico o suavizamiento de una serie de tiempo con el que se calcula un promedio ponderado de los valores de datos en el pasado
a) Promediosmóviles ponderados

10. Proyección o predicción de valores futuros en una serie de tiempo
c) Pronostico

11. Técnica de pronóstico que emplea un promedio ponderado de una serie de tiempo enel pasado para determinar valores de una serie de tiempo suavizada, que se puede usar como pronostico.
c.) Suavizamiento exponencial

12. Componente del modelo de serie de tiempo que reflejala variación aleatoria de los valores de la serie de tiempo, adicionales a los que se puede explicar cómo los componentes de tendencia, cíclico y estacional
A) Componente irregular

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