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/* tables with alternating shading */ .table_shade { border-collapse: colla...
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/* tables with alternating shading */
.table_shade {
border-collapse: collapse;
border-spacing: 0;
border:1px solid #FFFFFF;
background-color: #FFFFFF;
}
.table_shade th {
border:1px solid #FFFFFF;
background: #D5D5D5;
}
.table_shade td {
border:1px solid #FFFFFF;
}
.table_shade .odd {
background: #EEEEEE;
}
.table_shade .even {
background: #FBFBFB;
}
En la variable (tipo data.frame) llamada cuerpo se recogen datos de 507 personas que asistían a un gimnasio en San Francisco (EEUU).
(Esta variable se carga automáticamente si se ejecuta la función indicada previamente en el examen.)
Se desea analizar la relación entre el peso (Peso) (variable dependiente) y la circunferencia de la cadera (C_Cadera) (variable independiente). Además, se desea estudiar el efecto de la variable Sexo (variable categórica) que indica si la persona es mujer (Sexo = 0) o hombre (Sexo = 1).
Se estiman los siguientes modelos de regresión:
Modelo 1 (m1): Regresión simple de
PesosobreC_Caderautilizando todos los datos.Modelo 2 (m2): Regresión simple de
PesosobreC_Caderautilizando solo datos de hombres.Modelo 3 (m3): Regresión simple de
PesosobreC_Caderautilizando solo datos de mujeres.Modelo 4 (m4): Regresión múltiple de
PesosobreC_CaderaySexo, utilizando todos los datos.
La estimación de la desviación típica residual de los modelos es:
- Para el modelo 1 igual a 13.346
- Para el modelo 2 igual a 5.053
- Para el modelo 3 igual a 4.152
- Para el modelo 4 igual a 4.67
¿Cuántas de estas afirmaciones son correctas?