• 0 • Using the data set to answer the following questions... •OS . data set lllestaura answer the follow! un egg irIons. 1. Plot. relationship between m es a. welt time uslng a scatter p.t, 2. Plot the relationship .tween meal prices and wa, tlme us. a

• 0 •
Using the data set to answer the following questions...
•OS . data set lllestaura answer the follow! un egg irIons. 1. Plot. relationship between m es a. welt time uslng a scatter p.t, 2. Plot the relationship .tween meal prices and wa, tlme us. a scat. plot, comfit°. on a meal being goad a. condltional on a meal being very good or excellent Compare. results of the two plots. 3. Construct dummy var.es for each of the three categories of uality Paling:Bold the covariance mMrix or the variables, Meal Pr., Wait time, Good, Very Good, and Excellent. Comment on the existenos of an IgnIfloant correlations. 4. Run a linear regression of Meal Pr. on the Walt time, end. quallty dummy v.ables ,use Excellent as the base category). Answer the following questions using this output, 4.1) Interpret the made. 2 . 4.2) Ilest the hypothesis that W. time is positOrely related to meal price. 4.3).8.1y, the residuals of t. regression...re appear to. any outliers, If so, state which observations appear to . anglers, 5. Predict the Meal Pn. for a reSaurant whh an aver, welt time of 22 minas, and Excellent service. .1) For. da.set without ...ant 240In the sample. 5,2) For data set wOh resaurant NO In the sample, . without restaurant 219. 5.3) Construct and compare the predl.on Intervals for questlon 5,1) and 52). 5.47•What dome different predictions and their intervals tell you emus the nature of outllers and their effect on regression prediction,
.1. data set 1auealrals1 to anamf the following question. 1. Plot the Ann. Air-passage time series. Do. Me series seem stationary, Is there an Imre.. or decre.Ing.ndO 2 ing years from 1976200, estim. the following regression models and predict the results for the years 200120. 1■PlpaSSage On  COnStent end Air-passage lagged one yea, 2)PlOpassage on a constant and time trend 2.MPlr-passage On a constant, time trend and Par-passage lagged on year. 3 Compare the predictions from question 2 using 3 1) Mean absolute ores., error 32) Mean sou.. forecast. error a .Ing answers onna2 in Guam, throe, choose whlm of the regresslon models should . used to prediclAust.an Pk-passage tra.11n the coming years. What do the results say about the comp.ury of forecastIng models71
Restaurant    Quality Rating    Meal Price ($)    Wait Time (min)
1    Good    18    5
2    Very Good    22    6
3    Good    28    1
4    Excellent    38    74
5    Very Good    33    6
6    Good    28    5
7    Very Good    19    11
8    Very Good    11    9
9    Very Good    23    13
10    Good    13    1
11    Very Good    33    18
12    Very Good    44    7
13    Excellent    42    18
14    Excellent    34    46
15    Good    55    0
16    Good    22    3
17    Good    26    3
18    Excellent    17    36
19    Very Good    30    7
20    Good    19    3
21    Very Good    33    10
22    Very Good    22    14
23    Excellent    32    27
24    Excellent    33    80
25    Very Good    34    9
26    Very Good    38    13
27    Good    27    1
28    Good    27    3
29    Very Good    26    7
30    Very Good    34    9
31    Very Good    35    14
32    Good    25    2
33    Excellent    44    34
34    Good    26    1
35    Excellent    47    29
36    Good    10    1
37    Excellent    35    41
38    Good    12    4
39    Good    15    3
40    Excellent    27    21
41    Good    7    0
42    Excellent    45    24
43    Very Good    32    15
44    Very Good    14    11
45    Excellent    40    29
46    Excellent    31    39
47    Very Good    17    10
48    Very Good    20    16
49    Excellent    36    40
50    Excellent    24    20
51    Very Good    38    19
52    Good    10    3
53    Very Good    10    12
54    Excellent    21    28
55    Very Good    34    15
56    Very Good    31    14
57    Excellent    25    40
58    Good    22    2
59    Very Good    28    11
60    Good    10    4
61    Very Good    27    14
62    Excellent    41    30
63    Very Good    35    13
64    Good    11    0
65    Good    18    1
66    Excellent    40    36
67    Very Good    48    10
68    Excellent    26    33
69    Very Good    12    19
70    Good    20    4
71    Very Good    38    12
72    Very Good    36    13
73    Very Good    37    11
74    Very Good    24    15
75    Very Good    18    10
76    Very Good    34    13
77    Very Good    28    16
78    Very Good    25    16
79    Very Good    25    12
80    Very Good    30    6
81    Very Good    21    16
82    Excellent    28    30
83    Very Good    16    14
84    Good    23    2
85    Excellent    46    94
86    Very Good    14    10
87    Good    11    2
88    Very Good    20    14
89    Very Good    32    15
90    Excellent    20    21
91    Very Good    24    10
92    Very Good    14    15
93    Very Good    24    18
94    Excellent    33    22
95    Good    23    1
96    Very Good    28    10
97    Very Good    17    11
98    Excellent    28    42
99    Very Good    16    15
100    Excellent    31    13
101    Very Good    27    12
102    Excellent    30    14
103    Good    45    1
104    Excellent    32    42
105    Good    19    5
106    Very Good    25    17
107    Very Good    25    14
108    Good    20    0
109    Excellent    37    39
110    Very Good    27    6
111    Very Good    28    8
112    Good    20    4
113    Very Good    31    6
114    Very Good    26    12
115    Very Good    38    8
116    Good    15    1
117    Good    25    5
118    Very Good    40    13
119    Very Good    35    15
120    Good    20    1
121    Very Good    23    7
122    Very Good    13    12
123    Good    20    1
124    Good    20    5
125    Good    10    5
126    Very Good    17    11
127    Very Good    20    10
128    Very Good    21    11
129    Excellent    35    45
130    Excellent    41    37
131    Good    28    3
132    Excellent    30    14
133    Very Good    31    16
134    Excellent    33    34
135    Excellent    32    29
136    Good    18    2
137    Good    27    4
138    Excellent    38    44
139    Very Good    23    12
140    Very Good    32    15
141    Very Good    25    13
142    Very Good    28    10
143    Good    19    2
144    Very Good    14    18
145    Very Good    19    12
146    Very Good    18    7
147    Very Good    16    14
148    Very Good    42    8
149    Very Good    12    12
150    Good    14    0
151    Very Good    26    13
152    Good    15    5
153    Very Good    14    8
154    Good    20    5
155    Very Good    30    18
156    Good    16    0
157    Good    21    2
158    Excellent    35    35
159    Very Good    30    17
160    Very Good    31    16
161    Very Good    28    6
162    Very Good    19    9
163    Excellent    43    24
164    Good    17    0
165    Excellent    27    24
166    Excellent    32    40
167    Excellent    36    22
168    Very Good    21    12
169    Very Good    11    13
170    Excellent    48    19
171    Very Good    13    15
172    Good    19    0
173    Very Good    35    10
174    Very Good    28    15
175    Good    13    4
176    Very Good    32    15
177    Excellent    27    44
178    Very Good    33    10
179    Very Good    37    8
180    Very Good    28    9
181    Good    24    5
182    Good    10    3
183    Very Good    36    10
184    Very Good    37    9
185    Very Good    25    13
186    Very Good    11    12
187    Good    11    4
188    Very Good    11    18
189    Good    10    3
190    Good    29    2
191    Very Good    14    7
192    Very Good    21    18
193    Good    28    3
194    Very Good    42    15
195    Very Good    30    9
196    Excellent    41    45
197    Good    22    2
198    Good    23    2
199    Very Good    27    19
200    Very Good    13    19
201    Very Good    28    17
202    Good    12    5
203    Excellent    23    22
204    Very Good    30    12
205    Good    17    1
206    Good    20    0
207    Good    20    1
208    Good    26    3
209    Good    18    2
210    Very Good    13    18
211    Very Good    25    13
212    Very Good    22    15
213    Very Good    27    13
214    Very Good    21    18
215    Very Good    32    16
216    Very Good    16    12
217    Very Good    20    10
218    Good    27    1
219    Excellent    88    33
220    Very Good    35    11
221    Very Good    21    14
222    Very Good    30    17
223    Good    23    2
224    Good    19    5
225    Very Good    18    12
226    Excellent    36    31
227    Good    29    6
228    Very Good    20    8
229    Good    17    3
230    Very Good    45    7
231    Good    20    6
232    Excellent    41    46
233    Good    26    4
234    Good    16    2
235    Very Good    23    10
236    Excellent    31    18
237    Very Good    23    8
238    Very Good    20    17
239    Very Good    38    7
240    Good    -5    1
241    Excellent    46    23
242    Very Good    26    13
243    Very Good    24    7
244    Very Good    21    10
245    Excellent    30    41
246    Excellent    13    15
247    Excellent    23    20
248    Very Good    25    8
249    Very Good    28    17
250    Very Good    13    13
251    Very Good    27    10
252    Very Good    15    15
253    Good    11    4
254    Excellent    40    23
255    Good    28    0
256    Excellent    46    42
257    Very Good    32    16
258    Good    12    2
259    Good    37    0
260    Excellent    22    29
261    Excellent    42    18
262    Very Good    21    18
263    Excellent    32    15
264    Excellent    34    30
265    Very Good    37    9
266    Excellent    20    33
267    Very Good    21    19
268    Very Good    16    16
269    Excellent    47    20
270    Very Good    33    15
271    Excellent    48    23
272    Very Good    33    6
273    Very Good    25    14
274    Very Good    34    6
275    Very Good    20    15
276    Excellent    36    21
277    Excellent    40    31
278    Good    13    4
279    Very Good    12    10
280    Very Good    27    14
281    Very Good    20    11
282    Excellent    30    21
283    Good    29    0
284    Very Good    22    10
285    Good    27    0
286    Very Good    20    18
287    Excellent    37    35
288    Very Good    27    9
289    Good    23    3
290    Good    16    4
291    Very Good    23    10
292    Very Good    24    13
293    Excellent    45    32
294    Good    14    3
295    Good    18    3
296    Good    17    5
297    Good    16    2
298    Good    15    1
299    Very Good    38    10
300    Very Good    31    15
Annual Airpassage    Year    TT
7.3187    1970    1
7.3266    1971    2
7.7956    1972    3
9.3846    1973    4
10.6647    1974    5
11.0551    1975    6
10.8643    1976    7
11.3065    1977    8
12.1223    1978    9
13.0225    1979    10
13.6488    1980    11
13.2195    1981    12
13.1879    1982    13
12.6015    1983    14
13.2368    1984    15
14.4121    1985    16
15.4973    1986    17
16.8802    1987    18
18.8163    1988    19
15.1143    1989    20
17.5534    1990    21
21.8601    1991    22
23.8866    1992    23
26.9293    1993    24
26.8885    1994    25
28.8314    1995    26
30.0751    1996    27
30.9535    1997    28
30.1857    1998    29
31.5797    1999    30
32.57757    2000    31
33.4774    2001    32
39.02158    2002    33
41.38643    2003    34
41.59655    2004    35
44.65732    2005    36
46.95177    2006    37
48.72884    2007    38
51.48843    2008    39
50.02697    2009    40