2. En un análisis de regresión lineal simple, el coeficiente de determinación \( \left(\mathbf{R}^{2}\right) \) nos indica: e. a) La pendiente de la recta de regresion. f. b) La fuerza y direccion de la relacion lineal entre las variables. g. c) El porcentaje de variabilidad en la variable depenclente cue es explicado por la variable indepenciente. h. d) Elvalorp asociado al modelo de regresion.

El coeficiente de determinación \( R^2 \) es una herramienta poderosa en análisis de regresión, ya que captura cuán bien se ajusta el modelo a los datos. Por ejemplo, un \( R^2 \) de 0.80 significa que el 80% de la variabilidad de la variable dependiente puede explicarse mediante la variable independiente. ¡Así que cuanto más alto sea este valor, mejor será tu modelo! Es común que los principiantes confundan \( R^2 \) con la pendiente de la recta de regresión. Recuerda que \( R^2 \) no proporciona información sobre la dirección o la fuerza de la relación lineal—eso es tarea de la correlación. Así que evita ese error y asegúrate de interpretar correctamente lo que \( R^2 \) te dice sobre tu análisis.