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Unformatted text preview: analyses on each group.#######Œ######Œ###Œ#####z###y## x## ###### ###$&##$P¤z=P¤z=#################Œ##z########### ### ###########P¤z=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i######ÿ#######Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #I### Choose data from each of the groups and perform the regression analysis.##########Œ######Œ###Œ#####z###y## x## ###### ###$&##$P¤z=P¤z=#################Œ##z########### ### ###########P¤z=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i######ÿ#######Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #C###Group all together and then perform the regression analysis.########Œ######Œ###Œ#####z###y## x## ###### ###$&##$P¤z=P¤z=#################Œ######Œ###Œ###Œ### ###£#####z###y## x## ###### ##$###$P¤z=P¤z=#############Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #=###2. If you find subsets among the population data, you should:##############Œ### ###Œ#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####!#####z###,4# þ######$Ý4#Œ¸¦Œ= ###Œ#####z###y## x## ###### ############Œ### ###$P¤z=P¤z=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ##### ##########Œ### ###Œ#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ##### ##########Œ##z########### ### ###########P¤z=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i######ÿ#######Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####False##############Œ######Œ###Œ#####z###y## x## ###### ###$&##$P¤z=P¤z=#################Œ##z########### ### ###########P¤z=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i######ÿ#######Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####True#######Œ######Œ###Œ#####z###y## x## ###### ###$&##$P¤z=P¤z=#################Œ######Œ###Œ###Œ#####z###y## x## ###### ##$###$P¤z=P¤z=#############Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #o###1. By checking the Straight Enough Condition, we will definitely know whether the Linearity Assumption is true.############Œ######Œ#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ##### ##########Œ### ###Œ#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ##### ##########Œ##z#######R###Ú#######À## #### ###P¤z=######" ####C#a#l#i#b#r#i#########*#########ÿ####Œ##############z###,4# þ###Œ4#########$Ý4#Œ¸¦Œ= #V###As before, beware of lurking variables and faulty assumption of causation.QUICK RECAP####K################Œ######Œ###Œ#####z###y## x## ###### ###$&##$P¤z=P¤z=#################Œ######Œ###Œ#####z###y## x## ###### ##$###$P¤z=P¤z=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ##### ##########Œ######~#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####V#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####Not influential############Œ######|#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####V#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####Small residual#############Œ######z#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####V#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ####High leverage##############Œ######x#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œw###y###{#####z### ##$####### ### Œ##ŒÐ¦Œ=#########hŒR###?######@?##@?#########Œ####V#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####Influential########Œ######u#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####V#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####Large residual#############Œ######s#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####@#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####Not high leverage##########Œ######q#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œp###r###t#####z### ##$####### ### Œ##ŒÐ¦Œ=#########1ŒR###?######@?##@?#########Œ####V#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####Small residual#############Œ######n#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####V#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= #####Influential########Œ######l#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####V#####z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ####High leverage##############Œ######j#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œi###k###m#####z### ##$####### ### Œ##ŒÐ¦Œ=#########1ŒR###?######@?##@?#########Œh###o###v#####z### ##$ЦŒ=#############Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ##### ##########Œ### ###f#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œe#####z### ##$####### ### Œ##ŒÐ¦Œ=#########hŒR###?######@?##@?#########ŒÕ#####z###þ######$Ý4#Œ¸¦Œ= ############Œ######c#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œb#####z### ##$####### ### Œ##ŒÐ¦Œ=#########hŒR###?######@?##@?#########ŒÕ#####z###þ######$Ý4#Œ¸¦Œ= ############Œ######`#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ_#####z### ##$####### ### Œ##ŒÐ¦Œ=#########RŒR###?######@?##@?#########Œ^###a###d#####z### ##$ЦŒ=#############Œ]###g#####z###W###X###^###f### ##$ЦŒ=######## ####Å¿^@øÊx@Ù#h@########Œ######\#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#Œ¸¦Œ= ##### ##########Œ### ###Z#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ##############z###,4# þ###Œ4#########$Ý4#Œ¸¦Œ= #¨###Example 6 Each of these scatterplots shows an unusual point. For each, tell whether the point is a high-leverage point, would have a large residual, or is influential.#### ##############Œ######X#####z###y## x## ###### ###$P¤z=P¤z=#########Œ####@###Ê###@###V#####z###,4# þ###"##########$Ý4#...
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This note was uploaded on 12/12/2012 for the course MATH 1681 taught by Professor Staff during the Fall '11 term at North Texas.

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