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La pregunta en la imagen es:

**¿Cuál es la principal consecuencia de la multicolinealidad exacta?**

Las opciones son:

1. El coeficiente de determinación disminuye.
2. No permite conocer la correlación entre variables explicativas relevantes.
3. No podemos medir los efectos individuales de las variables explicativas.
4. No permite conocer acerca de la calidad del modelo.

La **respuesta correcta** es la opción **3: No podemos medir los efectos individuales de las variables explicativas**.

La multicolinealidad exacta ocurre cuando una o más variables explicativas están perfectamente correlacionadas entre sí, lo que impide estimar con precisión los efectos individuales de cada variable. Esto genera problemas en la interpretación de los coeficientes en un modelo de regresión.

¿Te gustaría más detalles o tienes alguna pregunta adicional?

Aquí tienes 5 preguntas relacionadas:

1. ¿Qué es la multicolinealidad en regresión múltiple?
2. ¿Cómo se puede detectar la multicolinealidad en un modelo?
3. ¿Cuáles son las consecuencias de la multicolinealidad para los coeficientes de regresión?
4. ¿Qué técnicas se pueden utilizar para corregir la multicolinealidad?
5. ¿Cómo afecta la multicolinealidad a los intervalos de confianza?

**Tip**: El *Variance Inflation Factor* (VIF) es una herramienta útil para identificar la presencia de multicolinealidad.

¿Cuál es la principal consecuencia de la multicolinealidad exacta?

Descubre cuál es la principal consecuencia de la multicolinealidad exacta en modelos de regresión. Aprende por qué esta condición impide medir los efectos individuales de las variables explicativas en el análisis estadístico.

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