Modelos de probabilidad

Question 1

¿Cuáles son los dos tipos de variables?

Answer 1

• Cuantitativas

- Cualitativas

Question 2

¿Cómo se clasifican las variables cuantitativas?

Answer 2

• Discretas

- Continuas

Question 3

¿Cómo se clasifican las variables cualitativas?

Answer 3

• Nominales

- Ordinales

Question 4

¿Cuál es una característica de la distribución Bernoulli?

Answer 4

Es dicotómica

Question 5

Verdadero o falso:

Dicotómico = Binario

Answer 5

Falso

Question 6

¿Cuál es el valor esperado de la distribución Bernoulli?

Answer 6

p

Question 7

¿Cuál es la varianza de la distribución Bernoulli?

Answer 7

p(1 - p)

Question 8

¿Qué es una variable dummy?

Answer 8

La modelación de una variable cualitativa, creada de manera artificial

Question 9

¿Cuál es la cantidad de variables dummy a incluir en un modelo?

Answer 9

categorías - 1

Question 10

¿Qué pasa si el # dummies = # categorías?

Answer 10

Existe multicolinealidad y no se pueden estimar las B’s si la multilinealidad es perfecta

Question 11

¿Cómo se detecta la multicolinealidad?

Answer 11

Con la matriz de correlación de las variables.

Correlación >0.7

Question 12

¿Cómo se corrige la multicolinealidad?

Answer 12

Con el método backward: sacando la variable con el p-value más alto

Question 13

¿Cuáles son los tres modelos de probabilidad?

Answer 13

• Modelo Lineal de Probabilidad (MLP)
• Modelo Probit
• Modelo Logit

Question 14

¿Cómo es la variable dummy del modelo lineal de probabilidad?

Answer 14

Dicotómica y binaria

Question 15

¿Cómo son los parámetros del MLP?

Answer 15

Lineales

Question 16

¿Cuál es la variable dependiente del MLP?

Answer 16

La variable dummy

Question 17

¿Qué mide la variable dependiente del MLP?

Answer 17

La probabilidad de dicho evento

Question 18

¿Cómo es la pendiente del MLP?

Answer 18

Constante y no acotada

Question 19

En el MLP, ¿qué puede pasar si los valores x son muy grandes?

Answer 19

La probabilidad podría ser negativa o mayor a 1

Question 20

¿Qué hacemos cuando no sirve el MLP?

Answer 20

Necesitamos una función de densidad acumulada

Question 21

¿Qué distribución de probabilidad utiliza el modelo Probit?

Answer 21

Distribución normal

Question 22

Características de una función de densidad de probabilidad:

Answer 22

Suma 1

X puede tomar cualquier valor

Question 23

¿Qué utilizamos para medir la bondad de ajuste del modelo probit?

Answer 23

R^2 de McFadden

Question 24

¿Cuál es la prueba de significancia global utilizada en el modelo probit?

Answer 24

Log-likelihood ratio (Prueba LR)

Question 25

¿Qué distribución de probabilidad utiliza el modelo Logit?

Answer 25

Distribución logística

Question 26

Característica del modelo logit:

Answer 26

Converge, asintóticamente, a una distribución normal