Modelo 4: MCO, usando las observaciones 1-88
Variable dependiente: price

              coeficiente   Desv. típica  Estadístico t  valor p 
  ---------------------------------------------------------------
  const       -24,1265      21,5120          -1,122      0,2653  
  bdrms        11,0043       6,91447          1,591      0,1153  
  lotsize       0,00207583   0,000466997      4,445      2,73e-05 ***
  sqrft         0,124237     0,00969254      12,82       2,79e-21 ***
  colonial     13,7155      10,6365           1,289      0,2009  
  otrosTasac    0,904078     0,104268         8,671      3,25e-13 ***

Media de la vble. dep.  293,5460   D.T. de la vble. dep.   102,7134
Suma de cuad. residuos  155242,4   D.T. de la regresión    43,51092
R-cuadrado              0,830864   R-cuadrado corregido    0,820551
F(5, 82)                80,56328   Valor p (de F)          3,59e-30
Log-verosimilitud      -453,7845   Criterio de Akaike      919,5689
Criterio de Schwarz     934,4330   Crit. de Hannan-Quinn   925,5573

Sin considerar la constante, el valor p más alto fue el de la variable 6 (colonial)


Factores de inflación de varianza (VIF)
Mínimo valor posible = 1.0
Valores mayores que 10.0 pueden indicar un problema de colinealidad

       bdrms    1,555
     lotsize    1,037
       sqrft    1,438
    colonial    1,118
  otrosTasac    1,000

VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), donde R(j) es el coeficiente de correlación múltiple
entre la variable j y las demás variables independientes