Solutions Manual to accompany Introduction to Linear Regression Analysis
eBook - ePub

Solutions Manual to accompany Introduction to Linear Regression Analysis

Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining

Buch teilen
  1. English
  2. ePUB (handyfreundlich)
  3. Über iOS und Android verfĂŒgbar
eBook - ePub

Solutions Manual to accompany Introduction to Linear Regression Analysis

Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining

Angaben zum Buch
Buchvorschau
Inhaltsverzeichnis
Quellenangaben

Über dieses Buch

As the Solutions Manual, this book is meant to accompany the main title, Introduction to Linear Regression Analysis, Fifth Edition.Clearly balancing theory with applications, this book describes both the conventional and less common uses of linear regression in the practical context of today's mathematical and scientific research. Beginning with a general introduction to regression modeling, including typical applications, the book then outlines a host of technical tools that form the linear regression analytical arsenal, including: basic inference procedures and introductory aspects of model adequacy checking; how transformations and weighted least squares can be used to resolve problems of model inadequacy; how to deal with influential observations; and polynomial regression models and their variations. The book also includes material on regression models with autocorrelated errors, bootstrapping regression estimates, classification and regression trees, and regression model validation.

HĂ€ufig gestellte Fragen

Wie kann ich mein Abo kĂŒndigen?
Gehe einfach zum Kontobereich in den Einstellungen und klicke auf „Abo kĂŒndigen“ – ganz einfach. Nachdem du gekĂŒndigt hast, bleibt deine Mitgliedschaft fĂŒr den verbleibenden Abozeitraum, den du bereits bezahlt hast, aktiv. Mehr Informationen hier.
(Wie) Kann ich BĂŒcher herunterladen?
Derzeit stehen all unsere auf MobilgerĂ€te reagierenden ePub-BĂŒcher zum Download ĂŒber die App zur VerfĂŒgung. Die meisten unserer PDFs stehen ebenfalls zum Download bereit; wir arbeiten daran, auch die ĂŒbrigen PDFs zum Download anzubieten, bei denen dies aktuell noch nicht möglich ist. Weitere Informationen hier.
Welcher Unterschied besteht bei den Preisen zwischen den AboplÀnen?
Mit beiden AboplÀnen erhÀltst du vollen Zugang zur Bibliothek und allen Funktionen von Perlego. Die einzigen Unterschiede bestehen im Preis und dem Abozeitraum: Mit dem Jahresabo sparst du auf 12 Monate gerechnet im Vergleich zum Monatsabo rund 30 %.
Was ist Perlego?
Wir sind ein Online-Abodienst fĂŒr LehrbĂŒcher, bei dem du fĂŒr weniger als den Preis eines einzelnen Buches pro Monat Zugang zu einer ganzen Online-Bibliothek erhĂ€ltst. Mit ĂŒber 1 Million BĂŒchern zu ĂŒber 1.000 verschiedenen Themen haben wir bestimmt alles, was du brauchst! Weitere Informationen hier.
UnterstĂŒtzt Perlego Text-zu-Sprache?
Achte auf das Symbol zum Vorlesen in deinem nÀchsten Buch, um zu sehen, ob du es dir auch anhören kannst. Bei diesem Tool wird dir Text laut vorgelesen, wobei der Text beim Vorlesen auch grafisch hervorgehoben wird. Du kannst das Vorlesen jederzeit anhalten, beschleunigen und verlangsamen. Weitere Informationen hier.
Ist Solutions Manual to accompany Introduction to Linear Regression Analysis als Online-PDF/ePub verfĂŒgbar?
Ja, du hast Zugang zu Solutions Manual to accompany Introduction to Linear Regression Analysis von Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining im PDF- und/oder ePub-Format sowie zu anderen beliebten BĂŒchern aus Mathematics & Probability & Statistics. Aus unserem Katalog stehen dir ĂŒber 1 Million BĂŒcher zur VerfĂŒgung.

Information

Verlag
Wiley
Jahr
2013
ISBN
9781118548509

Chapter 3

Multiple Linear Regression

3.1 a.
= −1.8 + .0036x2 + .194x7 − .0048x8
b. Regression is significant.
c. All three are significant.
Coefficient test statistic p-value
ÎČ2 5.18 0.000
ÎČ7 2.20 0.038
ÎČ8 −3.77 0.001
d. R2 = 78.6% and R2Adj = 76.0%
e. F0 = (257.094 − 243.03)/2.911 = 4.84 which is significant at α = 0.05. The test statistic here is the square of the t-statistic in part c.
3.2 Correlation coefficient between yi and
i is .887. So (.887)2 = .786 which is R2.
3.3 a. A 95% confidence interval on the slope parameter ÎČ7 is
7 ± 2.064(.08823) = (.012, .376)
b. A 95%. confidence interval on the mean number of games won by a team when x2 = 2300, x7 = 56.0 and x8 = 2100 is
3.4 a.
= 17.9 + .048x7 − .00654x8 with F = 15.13 and p = 0.000 which is significant.
b. R2 = 54.8% and R2Adj = 51.5% which are much lower.
c. For ÎČ7, a 95% confidence interval is 0.484 ± 2.064(.1192) = (−.198, .294) and for the mean number of games won by a team when x7 = 56.0 and x8 = 2100, a 95% confidence interval is 6.926 ± 2.064(.533) = (5.829,8.024). Both lengths are greater than when x2 was included in the model.
d. It can affect many things including the estimates and standard errors of the coefficients and the value of R2.
3.5 a.
= 32.9 − .053x1 + .959x6
b. Regression is significant.
c. R2 = 78.6% and R2Adj = 77.3%. For the simple linear regression with x1, R2 = 77.2%.
d. A 95% confidence interval for the slope parameter ÎČ1 is −.053 ± 2.045(.006145) = (−.0656, −.0405).
e. x1 is significant while x6 is not.
Coefficient test statistic p-value
ÎČ1 -8.66 0.000
ÎČ6 1.43 0.163
f. A 95% confidence interval on the mean gasoline mileage when x1...

Inhaltsverzeichnis