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.

En un análisis de regresión lineal simple, el coeficiente de determinación \( R^{2} \) es una medida que nos indica: **g. c)** El porcentaje de variabilidad en la variable dependiente que es explicado por la variable independiente. ### Explicación: 1. **Definición de \( R^{2} \)**: El coeficiente de determinación \( R^{2} \) varía entre 0 y 1. Un valor de \( R^{2} = 0 \) indica que el modelo no explica ninguna variabilidad de la variable dependiente, mientras que un valor de \( R^{2} = 1 \) indica que el modelo explica toda la variabilidad. 2. **Interpretación**: Si, por ejemplo, \( R^{2} = 0.75 \), esto significa que el 75% de la variabilidad en la variable dependiente puede ser explicada por la variable independiente, lo que sugiere una relación significativa entre ambas. 3. **Importancia**: Este coeficiente es fundamental para evaluar la calidad del modelo de regresión, ya que nos permite entender cuán bien se ajusta el modelo a los datos observados. Por lo tanto, la respuesta correcta es la opción **g. c)**.