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La pregunta 27 en la imagen dice:

**¿Cuál de las siguientes opciones es correcta en relación a la presencia de multicolinealidad exacta?**

Las opciones son:

1. El coeficiente de determinación disminuye.
2. Los estimadores MCO de ß ya dejan de ser relevantes.
3. No conocemos la respuesta en Y ante un cambio unitario de X2, ya que también lo hace X3.
4. No permite conocer acerca de la calidad del modelo.

La respuesta correcta es la opción **2**:  
**"Los estimadores MCO de ß ya dejan de ser relevantes."**

La multicolinealidad exacta implica que una o más variables independientes están perfectamente correlacionadas entre sí, lo que provoca que los coeficientes de las variables en los estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) dejen de ser interpretables o relevantes, ya que es imposible determinar los efectos de una variable independientemente de la otra.

### ¿Tienes alguna duda o te gustaría más detalles sobre el tema? 

Aquí tienes 5 preguntas relacionadas que pueden ayudarte a entender mejor este concepto:

1. ¿Qué es la multicolinealidad en un modelo de regresión?
2. ¿Qué impacto tiene la multicolinealidad en los coeficientes estimados?
3. ¿Cuáles son las formas de detectar la multicolinealidad en un modelo?
4. ¿Qué técnicas se pueden usar para corregir la multicolinealidad exacta?
5. ¿Por qué los estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) no son confiables en presencia de multicolinealidad?

**Tip:** Para detectar la multicolinealidad, una técnica común es el cálculo del "Factor de Inflación de la Varianza" (VIF). Si el VIF es alto, sugiere una fuerte multicolinealidad.

¿Cuál de las siguientes opciones es correcta en relación a la presencia de multicolinealidad exacta?

Learn about the effects of exact multicollinearity in regression models. Discover why OLS estimators become irrelevant when independent variables are perfectly correlated. This concept is essential for understanding the limitations of regression analysis.

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