week5 etest - 12.1...

Info iconThis preview shows pages 1–2. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
12.1 (a) How does correlation analysis differ from regression analysis?  Correlation analysis attempts to identify the relationship (if any) between two variables of interest, while regression  analysis uses one (or more) independent variable (the x's) to predict the value of another dependent (y) variable by  means of a predictive model.  (b) What does a correlation coefficient reveal?  The correlation coefficient can take values between -1 and 1. The sign signifies whether the relationship is positive  or negative and the distance from 0 signifies the strength of the relationship. In particular, the relationship  described in this way is a linear relationship.  (c) State the quick rule for a significant correlation and explain its limitations.  This "quick rule" is specific to your class. If you'll tell me the rule, I'll be happy to give you its limitations.  (d) What sums are needed to calculate a correlation coefficient?  You need the sum of the (xy). You need the sum of (x), the sum of (y). These are for calculating x-bar, y-bar. You  also need the sum of square x's and y's.  (e) What are the two ways of testing a correlation coefficient for significance?  There is a t-test. The test statistic is r/(sqrt((1-r^2)/(N-2))  There is also a z-test. The formula is Z = ln[|(r+1)/r-1)|]/2  There are more than just these two. For example, the quick rule that you mentioned above. There is also an F-test,  I believe. You should consult your notes to see which ones are being referred to here.  12.48  In the following regression, X = weekly pay, Y = income tax withheld, and n = 35 McDonald's  employees.  R2 0.202  Std. Error 6.816  n 35  ANOVA table  Source SS df MS F p-value  Regression XXX.XXXX 1 XXX.XXXX 8.35 .0068  Residual 1,533.0614 33 46.4564  Total 1,920.7573 34  Regression output confidence interval  variables coefficients std. error t (df =33) p-value 95% lower 95% upper  Intercept 30.7963 6.4078 4.806 .0000 17.7595 43.8331  Slope 0.0343 0.0119 2.889 .0068 0.0101 0.0584  (a) Write the fitted regression equation.  y-hat=30.7963+0.0343x
Background image of page 1

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon
Image of page 2
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

Page1 / 5

week5 etest - 12.1...

This preview shows document pages 1 - 2. Sign up to view the full document.

View Full Document Right Arrow Icon
Ask a homework question - tutors are online