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Interpretar los resultados de una regresión obtenidos por computadora

Desiree está interesada en ver si los estudiantes que consumen más cafeína tienden a estudiar más. Para esto, selecciona aleatoriamente 20 estudiantes de su escuela y registra su consumo de cafeína (en mg) y el número de horas que pasan estudiando. Una gráfica de dispersión de los datos muestra una relación lineal.
Este es el resultado de un análisis de regresión por mínimos cuadrados de los datos realizado en una computadora:
PredictoraCoefEE del coef.TP
Constante2.5440.13418.9550.000
Cafeína (mg)0.1640.0572.8620.005
S=1.532R-cuad=60.032%R-cuad(ajustada)=58.621%
Pregunta 1
¿Cuál es la ecuación de la recta de regresión por mínimos cuadrados?
PredictoraCoefEE del coef.TP
Constante2.5440.13418.9550.000
Cafeína (mg)0.1640.0572.8620.005
S=1.532R-cuad=60.032%R-cuad(ajustada)=58.621%
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Pregunta 2
¿Qué proposición sobre la pendiente es verdadera?
PredictoraCoefEE del coef.TP
Constante2.5440.13418.9550.000
Cafeína (mg)0.1640.0572.8620.005
S=1.532R-cuad=60.032%R-cuad(ajustada)=58.621%
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pregunta 3
¿Cuál afirmación sobre la intersección con el eje y es verdadera?
PredictoraCoefEE del coef.TP
Constante2.5440.13418.9550.000
Cafeína (mg)0.1640.0572.8620.005
S=1.532R-cuad=60.032%R-cuad(ajustada)=58.621%
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pregunta 4
¿Qué tan grande es un error típico de predicción cuando se usa este modelo para predecir el tiempo de estudio a partir de la ingesta de cafeína?
PredictoraCoefEE del coef.TP
Constante2.5440.13418.9550.000
Cafeína (mg)0.1640.0572.8620.005
S=1.532R-cuad=60.032%R-cuad(ajustada)=58.621%
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pregunta 5
¿Cerca de qué porcentaje de la variación en el tiempo de estudio puede explicarse a partir de la regresión en la ingesta de cafeína.
PredictoraCoefEE del coef.TP
Constante2.5440.13418.9550.000
Cafeína (mg)0.1640.0572.8620.005
S=1.532R-cuad=60.032%R-cuad(ajustada)=58.621%
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Pregunta 6
Con base en estos datos, ¿podemos concluir que consumir más cafeína hará que alguien estudie más?
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