Pregunta: Al comparar submodelos de regresión lineal múltiple, además de la significancia y el cumplimiento de supuestos, es conveniente basar nuestra decisión en el mejor modelo de regresión como aquel que: a) Tiene la desviación estándar más pequeña, ya que es este error el que tendremos al hacer nuestros pronósticos b) Tener la R cuadrada ajustada más cerca de la R

Al comparar submodelos de regresión lineal múltiple, además de la significancia y el cumplimiento de supuestos, es conveniente basar nuestra decisión en el mejor modelo de regresión como aquel que:

a) Tiene la desviación estándar más pequeña, ya que es este error el que tendremos al hacer nuestros pronósticos

b) Tener la R cuadrada ajustada más cerca de la R cuadrada, ya que estas dos métricas deberían coincidir en un buen modelo

c) Tener la mayor R al cuadrado ya que este valor es el porcentaje de la realidad capturada por el modelo

d) Tener el R-cuadrado ajustado más alto, ya que el R-cuadrado siempre aumenta al agregar predictores, pero el R-cuadrado ajustado solo aumenta cuando los predictores seleccionados son adecuados.