Instructions : Choose on or more of

Instructions : Choose on or more of the data sets A – J below, or as assigned by your instructor. The first column is the x, or independent, variable and the second column is the y, or dependent, variable. Use a spreadsheet or a statistical package (e.g., MegaStat or MINITAB) to obtain the simple regression and required graphs. Write our answers to exercises 12.40 through 12.55 (or those assigned by our instructor) in a concise report, labeling your answers to each question. Insert tables and graphs in your report as appropriate. You may work with a partner if your instructor allows it.
12.40 Are the variables cross-sectional data or time-series data?
12.41 How do you imagine the data were collected?
12.42 Is the sample size sufficient to yield a good estimate? If not, do you think more data could easily be obtained, given the nature of the problem?
12.43 State you’re a priori hypothesis about the sign of the slope. Is it reasonable to suppose a cause and effect relationship?
12.44 Male a scatter plot of y against x. Discuss what it tells you.
12.45 Use Excel’s Add Trendline feature to fit a linear regression to the scatter plot. Is a linear model credible?
12.46 Interpret the slope. Does the intercept have meaning, given the range of the data?
12.47 Use Excel, Mega Stat, or MINITAN to fit the regression model, including residuals and standardized residuals.
12.48 (a) Does the 95 percent confidence interval for the slope include zero? If so, what does this tell you?
If not, what does it mean?
(b) Do a two-tailed t – test for zero slope at α = 0.05 State the hypotheses, degrees of freedom,
And critical value for your test.
(c) Interpret the p-value for the slope.
(d) Did the sample support your hypothesis about the sign of the slope?
12.49 (a) Based on the R2 and ANOVA table for your model, how would you assess the fit?
(b) Interpret the p-value for the F statistic.
(c) Would you say that your model’s fit is good enough to be of practical value?
12.50 Study the table of residuals. Identify as outliers any standardized residuals that exceed 3 and as unusual any that exceed 2. Can you suggest any reasons for these unusual residuals?
12.51 (a) Make a histogram (or normal probability plot) of the residuals and discuss its appearance.
(b) Do you see evidence that your regression may violate the assumption of normal errors?
12.52 Inspect the residual plot to check for heteroscedasticity and report your conclusions.
12.53 Is an autocorrelation test appropriate for your data? If so, perform an eyeball inspection of residual plot against observation order or a runs test.
12.54 Use MegaStat or MINITAB to generate 95 percent confidence and prediction intervals for various x – values.
12.55 Use MegaStat or MINITAB to identify observations with high leverage.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คำแนะนำ: เลือก หรือเพิ่มเติมข้อมูลชุด A – J ด้านล่าง หรือที่กำหนด โดยผู้สอนของคุณ คอลัมน์แรกเป็น x หรืออิสระ ตัวแปรและคอลัมน์ที่สอง y หรือผู้อยู่ในอุปการะ ตัวแปร ใช้แบบกระดาษหรือแพคเกจทางสถิติ (เช่น MegaStat หรือปัจจัย) เพื่อดูถดถอยอย่างง่ายและจำเป็นกราฟ เขียนคำตอบของเราออกกำลังกายถึง 12.55 12.40 (หรือที่กำหนด โดยผู้สอนของเรา) ในรายงานกระชับ ติดฉลากคำตอบแต่ละคำถาม แทรกตารางและกราฟในรายงานของคุณตามความเหมาะสม คุณอาจทำงานกับหุ้นส่วนถ้าผู้สอนของคุณอนุญาต12.40 บ้างข้อมูลเหลวตัวแปรหรือข้อมูลชุดข้อมูลเวลา12.41 วิธีทำคุณคิดถูกเก็บรวบรวมข้อมูลหรือไม่12.42 คือขนาดตัวอย่างให้ผลการประเมินดีพอ ถ้า ไม่ได้ คุณคิดว่า ข้อมูลอาจเดินได้ กำหนดลักษณะของปัญหาหรือไม่12.43 รัฐคุณสมมติฐานแรกสุดเกี่ยวกับเครื่องหมายของความชัน สมเหตุสมผลว่าความสัมพันธ์ของเหตุและผลหรือเปล่า12.44 ชายกระจายเป็นพล็อตของ y กับไฟร์สนทนาอะไรจะบอกคุณ 12.45 ใช้คุณลักษณะของ Excel เพิ่มเส้นแนวโน้มการถดถอยเชิงเส้นการแปลงกระจายพอดี เป็นแบบจำลองเชิงเส้นความน่าเชื่อถือหรือไม่12.46 แปลความชัน จุดตัดแกนมีความหมาย กำหนดช่วงของข้อมูลหรือไม่12.47 ใช้ Excel ร็อคสถิติ หรือ MINITAN ให้พอดีกับแบบจำลองถดถอย รวมถึงค่าคงเหลือและค่าคงเหลือมาตรฐานร้อยละ 95 ไม่ 12.48 (a) ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับลาดรวมศูนย์หรือไม่ ถ้าเป็นเช่นนั้น นี้บอกอะไรคุณบ้าง ถ้า ไม่ได้ มันหมายถึงอะไร (ข) ทำ t เป็นหางสอง – ทดสอบความชันเป็นศูนย์ที่ด้วยกองทัพ = 0.05 รัฐสมมุติฐาน องศาความเป็นอิสระ และการทดสอบค่าวิกฤต (ค) แปลความหมายค่า p สำหรับลาด (d) ตัวอย่างไม่สนับสนุนสมมติฐานเกี่ยวกับเครื่องหมายของความชันของคุณ12.49 (a) ตามตาราง R2 และการวิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับรุ่นของคุณ วิธีจะคุณประเมินเหมาะสมหรือไม่ (ข) แปลความหมายค่า p สำหรับสถิติ F (c) คุณพูดว่า พอดีของโมเดลของคุณดีพอที่จะเป็นค่าจริง12.50 ศึกษาตารางค่าคงเหลือ ระบุเป็น outliers ใด ๆ มาตรฐานค่าคงเหลือที่เกิน 3 และเป็นปกติที่เกิน 2 คุณสามารถแนะนำเหตุผลใด ๆ สำหรับค่าคงเหลือที่ผิดปกติเหล่านี้หรือไม่12.51 (a) ทำให้ฮิสโตแกรม (หรือพล็อตความน่าเป็นปกติ) ของค่าคงเหลือ และหารือเกี่ยวกับลักษณะของ (ข) คุณเห็นหลักฐานว่า การถดถอยอาจขัดต่อสมมติฐานของข้อผิดพลาดปกติ12.52 ตรวจพล็อตเหลือ heteroscedasticity ตรวจสอบ และรายงานบทสรุปของคุณ12.53 เหมาะการทดสอบ autocorrelation สำหรับข้อมูลของคุณ ถ้าเป็นเช่นนั้น การตรวจสอบตาของพล็อตเหลือสั่งสังเกตหรือทดสอบการทำงาน12.54 ใช้ MegaStat หรือปัจจัยในการสร้างช่วงความมั่นใจและคาดเดาของ 95 เปอร์เซ็นต์สำหรับ x ต่าง ๆ – ค่า12.55 ใช้ MegaStat หรือปัจจัยเพื่อระบุข้อสังเกตพร้อมยกระดับสูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำแนะนำ: เลือกหรือเพิ่มเติมข้อมูลชุดจาก A - J ด้านล่างหรือได้รับมอบหมายจากอาจารย์ของคุณ คอลัมน์แรกเป็น x หรืออิสระตัวแปรและคอลัมน์ที่สองเป็นปีหรือขึ้นอยู่กับตัวแปร ใช้สเปรดชีทหรือแพคเกจทางสถิติ (เช่น MegaStat หรือ MINITAB) ที่จะได้รับการถดถอยอย่างง่ายและกราฟที่จำเป็น เขียนคำตอบของเราที่จะออกกำลังกายผ่าน 12.40 12.55 (หรือผู้ที่ได้รับมอบหมายจากอาจารย์ผู้สอนของเรา) ในรายงานกระชับการติดฉลากคำตอบของแต่ละคำถาม ใส่ตารางและกราฟในรายงานของคุณตามความเหมาะสม คุณอาจจะทำงานร่วมกับพันธมิตรถ้าอาจารย์ของคุณช่วยให้.
12.40 มีตัวแปรข้อมูลตัดขวางหรือข้อมูลอนุกรมเวลา?
12.41 คุณจะจินตนาการเก็บรวบรวมข้อมูล?
12.42 คือขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เพียงพอที่จะให้ผลผลิตประมาณการที่ดีหรือไม่? ถ้าไม่ได้คุณคิดว่าข้อมูลที่มากขึ้นอาจรับได้อย่างง่ายดายให้ลักษณะของปัญหาหรือไม่
12.43 รัฐคุณเป็นสมมติฐานเบื้องต้นเกี่ยวกับการเข้าสู่ระบบของลาดชัน มันเป็นเหตุผลที่จะคิดว่าเป็นสาเหตุและผลกระทบความสัมพันธ์?
12.44 ชายพล็อตของ y ที่กระจายกับ x หารือเกี่ยวกับสิ่งมันจะบอกคุณ.
12.45 เพิ่มการใช้งานของ Excel คุณลักษณะเส้นแนวโน้มเพื่อให้พอดีกับการถดถอยเชิงเส้นพล็อตที่กระจาย เป็นรูปแบบเชิงเส้นที่น่าเชื่อถือ?
12.46 ตีความลาดชัน ไม่ตัดได้ความหมายที่กำหนดช่วงของข้อมูลหรือไม่
12.47 ใช้ Excel เมกะสถิติหรือ MINITAN เพื่อให้เหมาะสมกับรูปแบบการถดถอยรวมทั้งเหลือและที่เหลือเป็นมาตรฐาน.
12.48 (ก) ไม่ช่วงความเชื่อมั่นร้อยละ 95 สำหรับความลาดชันรวมถึงศูนย์? ถ้าเป็นเช่นนั้นคุณนี้บอกอะไร?
ถ้าไม่สิ่งที่ไม่ได้หมายถึงอะไร
(ข) ทำเสื้อสองด้าน - ทดสอบสำหรับศูนย์ความลาดชันที่α = 0.05
รัฐสมมติฐานที่องศาอิสระและความคุ้มค่าที่สำคัญสำหรับการทดสอบของคุณ
(ค) การตีความ p-value สำหรับลาดชัน.
(ง) ไม่สนับสนุนตัวอย่างสมมติฐานของคุณเกี่ยวกับสัญญาณของความลาดชันหรือไม่
12.49 (ก) ขึ้นอยู่กับ R2 และตารางวิเคราะห์ความแปรปรวนในรุ่นของคุณวิธีที่คุณจะประเมินความเหมาะสมหรือไม่
(ข) การตีความ p-value สำหรับสถิติเอฟ.
(c) คุณจะบอกว่าพอดีรูปแบบของคุณเป็นสิ่งที่ดีพอที่จะมีค่าจริง?
12.50 ตารางของการศึกษาความคลาดเคลื่อน ระบุเป็นค่าผิดปกติเหลือมาตรฐานใด ๆ ที่เกิน 3 และที่ผิดปกติใด ๆ ที่เกิน 2 คุณสามารถแนะนำเหตุผลใด ๆ เหลือที่ผิดปกติเหล่านี้หรือไม่
12.51 (ก) ให้ histogram (หรือพล็อตน่าจะเป็นปกติ) ของเหลือและหารือเกี่ยวกับลักษณะของ.
(ข ) คุณเห็นหลักฐานที่แสดงว่าการถดถอยของคุณอาจละเมิดข้อสันนิษฐานของข้อผิดพลาดปกติ?
12.52 ตรวจสอบพล็อตที่เหลืออยู่ในการตรวจสอบและรายงาน heteroscedasticity ข้อสรุปของคุณ.
12.53 เป็นที่เหมาะสมสำหรับการทดสอบอัตข้อมูลของคุณ? ถ้าเป็นเช่นนั้นการดำเนินการตรวจสอบลูกตาของพล็อตที่เหลือกับการสั่งซื้อการสังเกตหรือการทดสอบวิ่ง.
12.54 ใช้ MegaStat หรือ MINITAB เพื่อสร้างความเชื่อมั่นร้อยละ 95 และช่วงคาดการณ์สำหรับ x ต่างๆ -. ค่า
12.55 ใช้ MegaStat หรือ MINITAB การระบุข้อสังเกตที่มีการใช้ประโยชน์สูง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คำแนะนำ : เลือกหรือมากกว่าของข้อมูลชุด–เจ ด้านล่าง หรือตามที่ได้รับมอบหมาย โดยอาจารย์ผู้สอนของคุณ คอลัมน์แรกคือเอ็กซ์ อิสระ หรือตัวแปรและคอลัมน์ที่สองเป็น Y หรือขึ้นอยู่กับตัวแปร ใช้กระดาษคำนวณหรือโปรแกรมสำเร็จรูป ( เช่น megastat หรือ Photoshop ) เพื่อขอรับการถดถอยอย่างง่ายและใช้กราฟ เขียนของเราคำตอบแบบฝึกหัด 12.40 ผ่าน 1255 ( หรือผู้ที่ได้รับมอบหมาย โดยอาจารย์ของเรา ) ในรายงานที่กระชับ การติดฉลาก คำตอบของคุณสำหรับคำถามแต่ละคำถาม แทรกตารางและกราฟในรายงานของคุณตามความเหมาะสม คุณอาจทำงานกับคู่หู ถ้าอาจารย์ของคุณช่วยให้มัน
12.40 เป็นตัวแปรที่มีข้อมูลหรือข้อมูลอนุกรมเวลา ?
จากคุณจินตนาการเก็บรวบรวมข้อมูล ?
12.42 คือขนาดตัวอย่างเพียงพอที่จะให้ผลประเมินที่ดี ?ถ้าไม่ คุณคิดว่า ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถหาได้จากธรรมชาติของปัญหา
25.1% PVC สภาพเป็นสมมติฐาน priori เกี่ยวกับเครื่องหมายของความชัน มันมีเหตุผลที่จะสมมติว่าเป็นเหตุและผลกัน
( ชายกระจายแปลง Y กับ X . หารืออะไรจะบอกคุณ
12.45 ใช้ Excel เพิ่มเส้นแนวโน้มคุณลักษณะเพื่อให้พอดีกับการถดถอยเชิงเส้นการกระจายที่ดินเป็นเชิงเส้นแบบน่าเชื่อถือ ?
12.46 ตีความลาด ไม่ขัดขวางมีความหมาย ระบุช่วงของข้อมูล
12.47 ใช้ Excel , ร็อค stat หรือ minitan พอดีตัวแบบการถดถอย รวมทั้งค่าความคลาดเคลื่อน มาตรฐาน
12.48 ( ) ไม่ 95% ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับความลาดชันรวมศูนย์ ถ้าเป็นเช่นนั้น นี้บอกอะไรคุณ ?
ถ้าไม่ มันหมายถึงอะไร
( ข ) ทำสองหางที–ทดสอบศูนย์ลาดที่α = 0.05 และสภาพ องศาของเสรีภาพและการทดสอบค่า
.
( C ) ตีความ p สำหรับความชัน .
( D ) ได้ตัวอย่างที่สนับสนุนสมมติฐานของคุณเกี่ยวกับเครื่องหมายของความลาดชัน ?
/ ( ) ตาม R2 และตารางหลายรูปแบบของคุณวิธีที่คุณจะประเมินพอดี
( b ) ตีความ p สำหรับ f
สถิติ( C ) จะพูดอะไรที่แบบพอดีก็พอเป็นค่าจริง ?
คิดศึกษาตารางของค่า . ระบุว่าเป็นระดับใด ๆที่เกินมาตรฐานค่า 3 และผิดปกติใด ๆที่เกิน 2 คุณสามารถแนะนำใด ๆเหตุผลของค่าผิดปกติเหล่านี้
12.51 ( ) เป็นกราฟ ( หรือพล็อตน่าจะเป็นปกติของความคลาดเคลื่อน และอภิปรายลักษณะของ
( ข ) คุณเห็นหลักฐานที่ถดถอยอาจละเมิดสมมติฐานที่ผิดปกติ
ส่วนตรวจสอบแปลงที่เหลือเพื่อตรวจสอบ heteroscedasticity และรายงานสรุป
12.53 เป็นทดสอบข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลครับ ถ้าผ่าตัดลูกตาตรวจสอบตกค้างต่อต้านแบบสั่งหรือดำเนินการทดสอบ .
1254 ใช้ megastat หรือ Photoshop เพื่อสร้างความเชื่อมั่น 95% และการทำนายช่วงเวลาสำหรับค่า x -
ภาวะเศรษฐกิจต่างๆ ใช้ megastat หรือ Photoshop ได้ระบุข้อสังเกตกับ leverage สูง .