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En un modelo de regresión lineal, ¿qué significa 'heterocedasticidad'?

Falso; significa que las varianzas de los errores no son constantes, no que las varianzas de las variables explicativas no son iguales.

¿Se puede aplicar el método de mínimos cuadrados cuando las variables en una regresión son logaritmos?

Falso; el método de mínimos cuadrados se puede aplicar sin problema en regresiones logarítmicas.

¿Es la R² en una regresión múltiple igual a la R² de la regresión simple de Y contra Ŷ calculada?

Verdadero.

¿Puede haber heterocedasticidad en una regresión si todas las variables son logaritmos?

Falso.

¿Es aplicable la ‘prueba de White’ en una regresión lineal simple?

Falso; la prueba de White es aplicable en regresiones.

En una regresión lineal calculada por mínimos cuadrados, ¿puede la varianza de los errores ser negativa si la regresión es 'por el origen'?

Falso; la varianza no puede ser negativa.

En la prueba de White, ¿qué distribución tiene el estadístico de prueba?

Verdadero; tiene una distribución chi-cuadrado con grados de libertad igual al número de regresores.

¿Sirve la R² en una regresión múltiple para indicar cuál de las variables independientes es la más significativa?

Falso; R² no indica la significancia de las variables.

¿Para decidir si un coeficiente de regresión es 'significativo', debe ser la pendiente mayor que 2 en valor absoluto?

Verdadero (aproximación usando regla t ≈ 2).

¿Cómo afecta el tamaño de la muestra al número de ‘grados de libertad’ al incluir más variables independientes?

Falso; al incluir más variables, el número de grados de libertad disminuye.

¿Es la R² 'ajustada' generalmente mayor que el coeficiente de determinación no-ajustado?

Falso; la R² ajustada generalmente es menor o igual.

En un modelo 'doble-log', ¿cómo se interpretan los coeficientes de las variables explicativas?

Verdadero; se interpretan como elasticidades.