I. En base a un dataset de nuestra preferencia, mostremos la relación entre dos variables continuas o numéricas usando un gráfico de dispersión (geom_point). Expliquemos lo que muestra el gráfico.
Realicemos un modelo de regresión lineal para esas dos variables. Describamos los resultados, ofreciendo una interpretación.
Mostremos la relación entre una variables categórica y otra continua/numérica, con un gráfico boxplot (mediante geom_boxplot()) o un gráfico de puntos “sacudidos” (mediante geom_jitter()). Expliquemos lo que muestra el gráfico.
Realicemos un modelo de regresión lineal para esas dos variables, describiendo los resultados sin olvidar interpretarlos.
V. Realicemos una regresión lineal con la variable a predecir de 5.1 o 5.3, con la misma variable predictora ya utilizada junto con otras adicionales. Es decir, realizar una regresión con múltiples variables predictoras. Describamos los resultados, interpretándolos. ¿En qué cambian respecto al modelo que usa sólo un predictor?