E270 HW 7
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Last name: | First name: | ||||||||||
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↓ | |||||||||||
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 | [email protected] | 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 |
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