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Unformatted text preview: ing variable########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###Ä###Å#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### Reexpressing data########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###Ç###È#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### An outlier########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ########Ê#########z# ##,4# þ###Œ4#########$Ý4#ŒŒÎv= #d###4. Which of the following is not a source of caution in regression analysis between two variables? ########!##########Œ### ###Ì#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= # ### #######Œ######Î#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ#### #####z###,4# þ######$Ý4#ŒŒÎv= ############Œ### ###Ð###Ó###Ö###Ù###Û###Þ###á###ä###ç#####z###y## x## ###### ##$###$ŒÎv=ŒÎv=#############Œ######Ñ###Ò#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= #<###Removal of an influential point changes the regression line.#######Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###Ô###Õ#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= #Œ###Data points that are outliers in the horizontal direction are more likely to be influential than points that are outliers in the vertical direction.#######Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###×###Ø#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= #(###Influential points have large residuals.###########Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ######Ú#####z###y## x## ###### ###$ŒÎv=ŒÎv=#########Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### ##########Œ### ###Ü###Ý#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$Ý4#ŒŒÎv= ##### I only############Œ##z########### ### ###########ŒÎv=######ýÿ##.#######C#a#l#i#b#r#i##############Œ### ###ß###à#####z###y## x## ###### ###$&##$ŒÎv=ŒÎv=#################Œ##########z###,4# þ###Œ4#####$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###...
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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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