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test de algebra
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Preguntas del test (15)
1La expresión x² -x -6 se puede factorizar como
- AFactor común
- BDiferencia de cuadrados perfectos
- CTrinomio
- DLa suma de dos cubos
2La expresión 2ab + 5c + 5a + 2cb se puede factorizar como
- AAgrupación de terminos
- BFactor común
- CDiferencia de cuadrados
- DTrinomio
3trinomio cuadrado perfecto:a que factores se les saca raiz
- Aprimero y segundo
- Bsegundo y tercero
- Cprimero y tercero
4caso 1:cuando hay un polinomio que tiene un termino comun puede ser un ...............
- Amonomio
- Bpolinomio
- Cfactor comun
- Dagrupacion de terminos
5factoriza el ejercicio: 3m² -6mn +4m -8n
- A(m-2n)(3m+4)
- Ba²+ab+ax+bx
- C(m-2)(3+5)
- D(m+2n)(3-5)
6factorizar el siguinte ejercicio: 3abx²-2y²-2x²+3aby²
- A4a³ -1 -a² +4a
- B(3ab -2)(x² +y²)
- C20ax-5bx-2by+8ay
- D4a³ -1 -a² +5a
7factorizar: 20ax-5bx-2by+8ay
- A(a²+1)(4a-1)
- Bax +bx +ay +by
- C(a+b)(x+y)
- D(4a-b)(5x+2y)
8factorizar: ax +bx +ay +by
- Aa²+ab+ax+bx
- B(a² -3b)(x² +y²)
- Cax +bx +ay +by
- D4a³ -1 -a² +4a
9¿Cuáles son las diversas etapas implicadas en un proyecto de análisis estadístico?
- AComprender el problema de investigación
- BExplorar los datos.
- CPreparar los datos para el modelado mediante la detección de valores atípicos, el tratamiento de los valores perdidos, la transformación de las variables, etc.
- DTODAS LA ANTERIORES
10¿En que consiste la estadística descriptiva?
- ATienen por objeto fundamental describir y analizar las características de un conjunto de datos, obteniéndose de esa manera conclusiones sobre las características de dicho conjunto y sobre las relaciones existentes con otras poblaciones, a fin de compararlas.
- BEmpezar a aplicar el modelo y realizar un seguimiento de los resultados para analizar el rendimiento del modelo durante un período de tiempo.
- Ces una parte de la Estadística que comprende los métodos
- DExplorar los datos.
11¿En que consiste la inferencia estadística?
- AEs una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (una muestra).
- BLa limpieza de datos incluye encontrar, corregir o eliminar datos
- CEl proceso permite identificar datos incompletos, incorrectos, inexactos
- DCon esto se busca que los datos obtenidos se encuentren en las condiciones
12¿Qué es mejor tener buenos datos o buenos modelos? Y ¿cómo se define «bueno»
- AUna buena información de partida (datos) es sin duda más importante que los buenos modelos.
Si la calidad de los datos no es de buena, tendremos que pasar mucho tiempo de limpieza y procesamiento previo de los datos. - BGarantiza que los residuos tienen una media de cero
- Chomoscedástica, no heterocedástica)
- DColinealidad / Multicolinealidad
- AUna buena información de partida (datos) es sin duda más importante que los buenos modelos.
13Diagnóstico, ¿Cómo comprobar si el modelo de regresión se ajusta bien a los datos?
- Acuadrado / R cuadrado ajustado:
– R2 Describe el porcentaje de la variación total descrito por el modelo
– R2 siempre aumenta cuando se añaden nuevas variables: el R2aj incorpora grados de libertad del modelo para ajustar el R2 al aumentar las variables predictoras. - Bhay casos en los que los datos se distribuyen alrededor de un valor central sin ningún sesgo de distribución,
- CUtilice la regresión parcial por mínimos cuadrados
- DEs una técnica de validación de modelos para evaluar si los resultados de un análisis estadístico pueden ser generalizados a un conjunto de datos independientes.
- Acuadrado / R cuadrado ajustado:
14¿Necesitamos el término de intersección en un modelo de regresión?
- A– Garantiza que los residuos tienen una media de cero
- B– Garantiza que las estimaciones mínimos cuadrados sean imparciales
- CLa línea de regresión se mueve hacia arriba y hacia abajo, mediante el ajuste de la constante, a un punto en el que la media de los residuales es cero.
- Dtodas las anteriores
15¿Qué es la colinealidad y qué hacer con él? ¿Cómo eliminar multicolinealidad?
Colinealidad / Multicolinealidad:- AEn la regresión múltiple: cuando dos o más variables están altamente correlacionados
- BProporcionan información redundante
- CLos errores estándar de los coeficientes de regresión de las variables afectadas tienden a ser grandes
- Dtodas las anteriores
Información
- Descripción
- Test sobre test de algebra, creado por Aura Esperanza Rico Urian el 28/09/2019.
- Idioma
- Español
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