Problems E270 HW 7
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| Last name: | First name: | ||||||||||
| Enter your LETTER answers HERE | |||||||||||
| ↓ | |||||||||||
| 1 | Note: | ||||||||||
| 2 | When done, using your last name and firstname, save THIS FILE as, | ||||||||||
| 3 | e270Lastname Firstname HW7 | ||||||||||
| 4 | (No space between E270 and Last name) | ||||||||||
| 5 | E-mail to | stowfig@iupui.edu | as an attachment. | ||||||||
| 6 | |||||||||||
| 7 | Example: | ||||||||||
| 8 | e270Smith Adam HW7 | YES | |||||||||
| 9 | e270 Smith Adam HW7 | NO | |||||||||
| 10 | |||||||||||
| 11 | |||||||||||
| 12 | |||||||||||
| 13 | |||||||||||
| 14 | |||||||||||
| 15 | PAY ATTENTION | ||||||||||
| 16 | |||||||||||
| 17 | |||||||||||
| 18 | |||||||||||
| 19 | |||||||||||
| 20 | |||||||||||
| Given are five observations for two variables, x and y. | |||||||||||
| x | y | ||||||||||
| 1 | 3 | ||||||||||
| 2 | 8 | ||||||||||
| 3 | 6 | ||||||||||
| 4 | 11 | ||||||||||
| 5 | 16 | ||||||||||
| 1 | The predicted value of y when x = 4 is: | ||||||||||
| a | 9.6 | ||||||||||
| b | 10.6 | ||||||||||
| c | 11.7 | ||||||||||
| d | 12.2 | ||||||||||
| 2 | The standard error of estimate for the model is: | ||||||||||
| a | 2.214 | ||||||||||
| b | 2.033 | ||||||||||
| c | 1.949 | ||||||||||
| d | 1.822 | ||||||||||
| 3 | The percent of variations in y explained by the variations in x is: | ||||||||||
| a | 59.4% | ||||||||||
| b | 68.1% | ||||||||||
| c | 76.2% | ||||||||||
| d | 85.1% | ||||||||||
| Next FOUR questions are based on the following | |||||||||||
| How much does education affect wage rates? Use the following data to develop an estimated regression equation that could be used to predict the WAGE for a given number of years of education. | |||||||||||
| y | x | ||||||||||
| WAGE | EDUC | ||||||||||
| 18.70 | 16 | ||||||||||
| 11.50 | 12 | ||||||||||
| 15.04 | 16 | ||||||||||
| 25.95 | 14 | ||||||||||
| 24.03 | 12 | ||||||||||
| 20.00 | 12 | ||||||||||
| 53.84 | 16 | ||||||||||
| 25.00 | 12 | ||||||||||
| 28.85 | 16 | ||||||||||
| 16.83 | 13 | ||||||||||
| 14.80 | 12 | ||||||||||
| 43.25 | 16 | ||||||||||
| 19.23 | 12 | ||||||||||
| 14.00 | 14 | ||||||||||
| 8.00 | 12 | ||||||||||
| 57.70 | 21 | ||||||||||
| 20.00 | 12 | ||||||||||
| 20.83 | 18 | ||||||||||
| 22.00 | 11 | ||||||||||
| 68.75 | 14 | ||||||||||
| 10.50 | 12 | ||||||||||
| 9.88 | 13 | ||||||||||
| 10.96 | 12 | ||||||||||
| 8.25 | 13 | ||||||||||
| 14.86 | 18 | ||||||||||
| 4 | The numerator of the formula to compute the slope coefficient of the regression equation is ________. | ||||||||||
| Use Excel!! | |||||||||||
| a | 360.33 | ||||||||||
| b | 460.33 | ||||||||||
| c | 560.33 | ||||||||||
| d | 660.33 | ||||||||||
| 5 | The estimated regression equation predicts that the expected wage rate for a person with 16 years of education is ______. | ||||||||||
| a | $29.45 | ||||||||||
| b | $27.45 | ||||||||||
| c | $25.45 | ||||||||||
| d | $23.45 | ||||||||||
| 6 | In the sample, the observed wage data deviate from the predicted wage, on average, by $ ________. | ||||||||||
| a | 12.35 | ||||||||||
| b | 13.35 | ||||||||||
| c | 14.35 | ||||||||||
| d | 15.35 | ||||||||||
| 7 | What proportion of the variations in wage can be explained by education? | ||||||||||
| a | 0.1862 | ||||||||||
| b | 0.2262 | ||||||||||
| c | 0.3462 | ||||||||||
| d | 0.4562 | ||||||||||
| 8 | The standard error of the slope coefficient is ______. | ||||||||||
| a | 3.1606 | ||||||||||
| b | 2.1606 | ||||||||||
| c | 1.1606 | ||||||||||
| d | 0.9606 | ||||||||||
| 9 | The 95% confidence interval for the population slope parameter is: | ||||||||||
| a | 1.81 | 4.21 | |||||||||
| b | 1.41 | 4.61 | |||||||||
| c | 1.01 | 5.01 | |||||||||
| d | 0.61 | 5.41 | |||||||||
| 10 | To test, at a 5% level of significance, the hypothesis H₀: β₁ = 0 versus H₁: β₁ ≠ 0, the t test statistic is |t| = ______. | ||||||||||
| a | 2.593 | Reject the null hypothesis. | |||||||||
| b | 2.935 | Reject the null hypothesis. | |||||||||
| c | 3.277 | Reject the null hypothesis. | |||||||||
| d | 3.619 | Reject the null hypothesis. | |||||||||
| Next TEN questions are based on the computer output below relating to the following problem | |||||||||||
| A regression model relating y, the annual sales (in thousands of dollars) at a branch office to x, number of salespersons at the office, provided the following regression summary output. | |||||||||||
| The exercise involves filling in the values for the numbered cells in yellow. | |||||||||||
| SUMMARY OUTPUT | |||||||||||
| Regression Statistics | |||||||||||
| Multiple R | |||||||||||
| R Square | (5) | ||||||||||
| Adjusted R Square | |||||||||||
| Standard Error | (4) | ||||||||||
| Observations | (3) | ||||||||||
| ANOVA | |||||||||||
| df | SS | MS | F | Significance F | |||||||
| Regression | 1 | (2) | 61.666 | 1.38E-05 | |||||||
| Residual | 28 | (1) | 82.1 | ||||||||
| Total | 29 | 9127.4 | |||||||||
| Coefficients | Std Error | t Stat | P-value | Lower 95% | Upper 95% | ||||||
| Intercept | 80.246 | 11.333 | 7.081 | 1.06E-07 | 57.031 | 103.461 | |||||
| PERSONS | 50.386 | (6) | (7) | 5.99E-10 | (8) | (9) | |||||
| 11 | How many branch offices were involved in the study? | ||||||||||
| a | 29 | ||||||||||
| b | 30 | ||||||||||
| c | 31 | ||||||||||
| d | 32 | ||||||||||
| 12 | The predicted annual sales at an office with 12 salespersons is $______ thousand. | ||||||||||
| a | $714.88 | ||||||||||
| b | $704.88 | ||||||||||
| c | $694.88 | ||||||||||
| d | $684.88 | ||||||||||
| 13 | The value for SSE in (1) is: | ||||||||||
| a | 2198.8 | ||||||||||
| b | 2298.8 | ||||||||||
| c | 2398.8 | ||||||||||
| d | 2498.8 | ||||||||||
| 14 | The variance of the prediction error is ______ | ||||||||||
| a | 2298.8 | ||||||||||
| b | 47.95 | ||||||||||
| c | 82.1 | ||||||||||
| d | 9.06 | ||||||||||
| 15 | The value for SSR in (2) is: | ||||||||||
| a | 6828.6 | ||||||||||
| b | 6928.6 | ||||||||||
| c | 7028.6 | ||||||||||
| d | 7128.6 | ||||||||||
| 16 | The value for the standard error of estimate se(e) in (4) is: | ||||||||||
| a | 9.303 | ||||||||||
| b | 9.061 | ||||||||||
| c | 8.819 | ||||||||||
| d | 8.577 | ||||||||||
| 17 | The value for R² in (5) is: | ||||||||||
| a | 0.8513 | ||||||||||
| b | 0.8169 | ||||||||||
| c | 0.7825 | ||||||||||
| d | 0.7481 | ||||||||||
| 18 | Given ∑(x − x̅)² = 2.732, the value of the standard error of the slope coefficient in (6) is: | ||||||||||
| a | 6.013 | ||||||||||
| b | 5.482 | ||||||||||
| c | 4.951 | ||||||||||
| d | 4.420 | ||||||||||
| 19 | The value of the t stat |t| in (7) is: | ||||||||||
| a | 10.876 | ||||||||||
| b | 9.191 | ||||||||||
| c | 7.506 | ||||||||||
| d | 5.821 | ||||||||||
| 20 | The lower and upper end of a 95% confidence interval for the population slope parameter β₁ in (8) and (9), respectively, are: | ||||||||||
| a | 34.432 | 66.340 | |||||||||
| b | 36.001 | 64.771 | |||||||||
| c | 39.159 | 61.613 | |||||||||
| d | 42.150 | 58.622 | |||||||||
10 years ago
Perfect Solution
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