Statistics Homework Solutions 204

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Unformatted text preview: 204 CHAPTER 8 2726.55 481.90 115.23 111.78 ¨ 79 185. 50 913. ¥ ¡ 16 ¨ ¤ ¥ £ ¡ ¨ ¨ ¡ £ ¨ ¥ 15 0 463. ¡ ¤ ¥ £ ¡ ¨ £ ¡ ¡ ¨ ¡ ¨ ¡ ¨ ¨ ¡ ¡ ¤ 111 78 16 111 78 15 0 507. ¨ ¡ ¨ 115 23 17 115 23 16 10 6. 115 23 ¤ ¡ ¡ 0 10. A computer package gives P 17 £ ¤ ¡ ¡ ¨ P ¨ To compare quartic vs. cubic, F1 15 481 90 24 ¡ 0. A computer package gives P ¨ To compare cubic vs. quadratic, F1 16 P 10 8. 83 ¤ ¥ £ 0. A computer package gives P 481 90 18 481 90 17 ¡ P 2726 55 ¥ To compare quadratic vs. linear, F1 17 ¡ 18 17 16 15 ¨ Linear Quadratic Cubic Quartic The cubic model is selected by this procedure. (b) The cubic model is y 27 937 0 48749x 0 85104x2 0 057254x3. The estimate y is maximized when dy dx 0. dy dx 0 48749 1 70208x 0 171762x2. Therefore x 10 188 (x 0 2786 is a spurious root). ¨ ¨ ¡ ¡ ¨ ¨ ¡ ¢ ¡ ¨ ¨ ¢ ¨ ¡ ¨ ¡ ¢ ¨ ¡ £ ¡ £ 13. (a) Let y1 represent the lifetime of the sponsor’s paint, y2 represent the lifetime of the competitor’s paint, x1 represent January temperature, x2 represent July temperature, and x3 represent Precipitation. 0 082363x3 ¨ ¡ 0 20554x2 0 0079983x1x2 ¡ ¨ ¢ 0 79037x1 ¨ ¨ ¢ 4 2342 ¡ ¨ ¡ ¡ Then one good model for y1 is y1 0 0018349x2. 1 ¨ ¨ ¨ ¡ ¨ ¡ ¢ ¨ ¢ ¨ ¡ ¨ ¡ P 0 000 0 000 0 000 ¨ ¨ ¨ ¨ ¡ ¨ ¨ ¨ ¨ ¨ ¨ ¡ ¨ ¨ T 57 23 9 5886 10 524 P 0 000 0 320 ¨ T 38 819 1 0318 ¨ ¨ StDev 0 0038434 0 06146 0 2155 ¡ StDev 0 0065217 0 040281 13 83 and y2 ¨ ¡ ¨ ¨ ¡ ¨ ¨ ¨ Coef 0 21995 0 58931 2 2679 ¡ ¨ ¨ ¨ ¡ ¡ ¡ Quadratic Model Predictor Constant x x2 Coef 0 25317 0 041561 13 3 to obtain y1 ¡ (b) Linear Model Predictor Constant x 68 9, and x3 13 90. ¨ 15. (a) 26 1, x2 ¢ (b) Substitute x1 0 0019029x1x3 ¨ 6 8544 0 58898x1 0 054759x2 0 15058x3 0 0046519x1x2 ¡ A good model for y2 is y2 0 0035069x2. 1 ...
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This note was uploaded on 12/20/2011 for the course STA 3163 taught by Professor Mattgilg during the Fall '11 term at UNF.

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