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Unformatted text preview: =#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= # ### I and II##########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###â###ã#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### II and III########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###å###æ#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### I, II and III#############Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= #7###5. Which statement about influential points is true? ############Œ######é#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### ##########Œ### ###ë#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= #Ä###6. Two variables that are actually not related to each other may nonetheless have a very high correlation because they both result from some other, possibly hidden, factor. This is an example of#######Œ######í###ð###ó###ö###ù#####z###y## x## ###### ##$###$ŒÎv=ŒÎv=#############Œ######î###ï#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### Extrapolation#############Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###ñ###ò#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### A lurking variable########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###ô###õ#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### Reexpressing data########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###÷###ø#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### An outlier########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### ##########Œ######û#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### ##########Œ### ###ý#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### ##########Œ### ###ÿ#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ######## ####### #########z###,4# þ###Œ4#########$Ý4#ŒŒÎv= #¸###7. If the point in the upper right hand corner of the scatterplot is removed from the data set, then what will happen to the slope of the line of best fit (b) and the correlation (r)? ####Œ###Œ###µ###¶##############Œ############z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### ##########Œ### ########################z###y## x## ###### ##$###$ŒÎv=ŒÎv=#############Œ################z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### Both will increase.##############Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### #############z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### Both will decrease.##############Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### #############z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ######## ####### #########z###,4# þ###Œ4#########$Ý4#ŒŒÎv= ##### b will increase, r will decrease.############################Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### #############z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ######## ####### #########z###,4# þ###Œ4#########$Ý4#ŒŒÎv= #'### b will decrease, and r will increase.################################Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ##z###Ý4#ŒŒÎv=###### ###Œ############z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### ##########Œ### #########z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### ####### ##Œ##########"###&###)###,###/###2###5#####z###y## x## ###### ##$###$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ###### ###!#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= #[###Regression based on data that are summary statistics tends to result in higher correlation.########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ########## %#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ######## ###$#########z###,4# þ###Œ4#########$Ý4#ŒŒÎv= #U###If r 2 = 0.95, the response variable increases as the explanatory variable increases. #############################Œ##z########### #...
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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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