1. MFSA315
Desafío nº3: Taller 3
Semana 11 – Evaluación sumativa individual
Identificación del estudiante:
Nombre: Fecha:
Aprendizaje Esperado:
3. Implementar el modelo de regresión lineal multivariada por medio de recursos computacionales, levantando los supuestos
clásicos si es pertinente, con el objetivo de pronosticar el comportamiento empírico de variables relevantes en diversos
procesos.
Indicadores de logro:
3.1 Aplican el modelo de regresión múltiple mediante el uso de software.
3.2 Seleccionan y ajustan modelos econométricos para la toma de decisiones.
3.3 Analizan empíricamente la independencia de variables relevantes en procesos asociados a su quehacer profesional.
Instrucciones Generales
1. Lee con atención el problema.
2. Lee comprensivamente los recursos de aprendizaje considerados en la semana.
3. De manera individual debes implementar el modelo de regresión lineal multivariada por medio de Python.
Te recordamos que contarás con la posibilidad de plantear tus consultas respecto de los contenidos tratados, en el foro
“consultas al profesor”, que estará abierto durante toda la semana.
Esta es una instancia de evaluación sumativa, con calificación y pondera 12% de tu nota de presentación a examen.

2. Instrucciones Especificas
1. Lee el problema y desarrolla archivo Python
2. Implementa el modelo de regresión lineal multivariada por medio de Python
3. Determina la validez general de un modelo de regresión lineal múltiple
Aspectos formales
• Puedes entregar un archivo en formato Python o PDF f no debe superar las cuatro planas tamaño carta.
• Para textos, utiliza letra Calibri, tamaño 11, interlineado 1,15, márgenes justificados por defecto en ambos lados.
• El nombre del archivo se debe ajustar al siguiente ejemplo: fmsa315_s11_apellido_nombre
• Si se detecta plagio en su trabajo, será calificado, automáticamente, con nota mínima.
• Esta evaluación es individual
Complétala y luego envíala en formato PDF, en el buzón de entrega correspondiente, para esto:
a) Dirígete a la sección entrega de actividad.
b) Pincha: “Examinar mi equipo”.
c) Adjunta el archivo con tu tarea.
Tienes plazo hasta las 23:59 h. del domingo de esta semana.

3. Rúbrica de evaluación
CRITERIOS DE CALIDAD
NIVELES DE LOGRO
EXCELENTE
100%
BUENO
75%
ACEPTABLE
50%
INSUFICIENTE
25%
Uso de Python
(30%)
Reconoce, determina e
interpreta los coeficientes del
modelo de regresión lineal
utilizando Python, aplicando el
100% de los pasos establecidos
en el trayecto de la unidad.
Reconoce, determina e interpreta
los coeficientes del modelo de
regresión lineal utilizando Python,
aplicando el 75% de los pasos
establecidos en el trayecto de la
unidad.
Reconoce, determina e
interpreta los
coeficientes del
modelo de regresión
lineal utilizando Python,
aplicando el 50% de
los pasos establecidos
en el trayecto de la
unidad.
Reconoce, determina e
interpreta los coeficientes del
modelo de regresión lineal
utilizando Python, aplicando el
25% o menos de los pasos
establecidos en el trayecto de la
unidad.
Regresión lineal
(30%)
Estudia la validez del modelo y
sus regresores interpretando
correctamente el 100% de los
indicadores adecuados.
Estudia la validez del modelo y sus
regresores interpretando
correctamente el 75% de los
indicadores adecuados.
Estudia la validez del
modelo y sus
regresores
interpretando
correctamente el 50%
de los indicadores
adecuados.
Estudia la validez del modelo y
sus regresores interpretando
correctamente el 25% o menos
de los indicadores adecuados.
Validez del modelo
(30%)
Analiza y justifica la validez del
modelo pronosticando el
comportamiento empírico del
100% de las variables.
Analiza y justifica la validez del
modelo pronosticando el
comportamiento empírico del 75%
de las variables.
Analiza y justifica la
validez del modelo
pronosticando el
comportamiento
empírico del 50% de
las variables.
Analiza y justifica la validez del
modelo pronosticando el
comportamiento empírico del
25% o menos de las variables.
Redacción y ortografía.
(5 %)
El producto entregado no posee
errores ortográficos ni
gramaticales.
El producto entregado posee
hasta 2 errores ortográficos y/o
gramaticales.
El producto entregado
posee entre 3 y 5
errores ortográficos y/o
gramaticales.
El producto entregado posee
más de 6 errores ortográficos
y/o gramaticales.
Cumplimiento de
aspectos formales:
- Letra Calibri, tamaño
11.
- Interlineado 1,15.
- Márgenes justificados
Cumple con todos los aspectos
formales solicitados.
Presenta la tarea obviando uno de
los aspectos formales solicitados.
Presenta la tarea
obviando dos de los
aspectos formales
solicitados.
Presenta la tarea obviando tres
o más de los aspectos formales
solicitados.

4. por defecto en ambos
lados.
- Formato APA en citas y
referencias.
- Máximo diez planas.
(5 %)
.