1c: La variable dependiente es dicotómica y hay una única variable independiente que es continua. Estamos ante un caso de Regresión logística simple.

2c: Tenemos una variable dependiente y tres independientes, lineales, por lo tanto se trata de una Regresión múltiple.

3d: En una Regresión lineal simple lo que le sucede a la pendiente le sucede igual a la correlación. Como la pendiente es significativa también lo será la correlación.

4c: Esto no es cierto porque la primera de los dos variables independientes no tiene una relación significativa con la variable dependiente. Vemos que su intervalo de confianza incluye al 0, por lo tanto no podemos establecer ningún tipo de asociación entre la dependiente y esta variable independiente. La opción b, por el contrario, es cierta, porque ahora sí se trata de una relación significativa, puesto que el intervalo de confianza no incluye al 0 y como la OR será menor que 1, al aumentar el valor de la variable independiente disminuye la probabilidad del fenómeno codificado con un 1 en la variable dependiente.

5b: Sólo las dos primeras OR son significativas y 5 es mayor que 4 (1/0.25=5).

6d: El coeficiente de determinación si no va acompañado de una relación significativa no es indicador de nada.

7b: Como el coeficiente de la primera variable independiente es significativo, porque no incluye al 0, y positivo, la relación entre la variable dependiente y esta variable es una relación directa, por lo tanto, habrá una correlación positiva entre ellas.

8a: Como la relación que hay entre la OR y el coeficiente es exponencial, podemos ver que si elevamos el número e a 0.6 y a 1.1 obtenemos, respectivamente, el 1.82 y el 3.0.

9b: El coeficiente de correlación positivo va asociado a una pendiente positiva y el coeficiente de correlación negativo va asociado a una pendiente negativa. Además, la significación es paralela: cuando una lo es la otra también, y al revés. Por lo tanto, como el intervalo de la pendiente no contiene al 0 la correlación será significativa.

10c: Una correlación significativa no nos lleva automáticamente a una regresión con buena o suficiente capacidad predictiva. El coeficiente de determinación es el que solemos usar como criterio para esto último. Si es menor del 50% su capacidad predictiva es baja. En nuestro caso tenemos un valor del 25%, muy por debajo de ese 50%.