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

Partager le livre
  1. English
  2. ePUB (adapté aux mobiles)
  3. Disponible sur iOS et Android
eBook - ePub

Solutions Manual to accompany Introduction to Linear Regression Analysis

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

DĂ©tails du livre
Aperçu du livre
Table des matiĂšres
Citations

À propos de ce livre

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.

Foire aux questions

Comment puis-je résilier mon abonnement ?
Il vous suffit de vous rendre dans la section compte dans paramÚtres et de cliquer sur « Résilier l'abonnement ». C'est aussi simple que cela ! Une fois que vous aurez résilié votre abonnement, il restera actif pour le reste de la période pour laquelle vous avez payé. Découvrez-en plus ici.
Puis-je / comment puis-je télécharger des livres ?
Pour le moment, tous nos livres en format ePub adaptĂ©s aux mobiles peuvent ĂȘtre tĂ©lĂ©chargĂ©s via l'application. La plupart de nos PDF sont Ă©galement disponibles en tĂ©lĂ©chargement et les autres seront tĂ©lĂ©chargeables trĂšs prochainement. DĂ©couvrez-en plus ici.
Quelle est la différence entre les formules tarifaires ?
Les deux abonnements vous donnent un accÚs complet à la bibliothÚque et à toutes les fonctionnalités de Perlego. Les seules différences sont les tarifs ainsi que la période d'abonnement : avec l'abonnement annuel, vous économiserez environ 30 % par rapport à 12 mois d'abonnement mensuel.
Qu'est-ce que Perlego ?
Nous sommes un service d'abonnement Ă  des ouvrages universitaires en ligne, oĂč vous pouvez accĂ©der Ă  toute une bibliothĂšque pour un prix infĂ©rieur Ă  celui d'un seul livre par mois. Avec plus d'un million de livres sur plus de 1 000 sujets, nous avons ce qu'il vous faut ! DĂ©couvrez-en plus ici.
Prenez-vous en charge la synthÚse vocale ?
Recherchez le symbole Écouter sur votre prochain livre pour voir si vous pouvez l'Ă©couter. L'outil Écouter lit le texte Ă  haute voix pour vous, en surlignant le passage qui est en cours de lecture. Vous pouvez le mettre sur pause, l'accĂ©lĂ©rer ou le ralentir. DĂ©couvrez-en plus ici.
Est-ce que Solutions Manual to accompany Introduction to Linear Regression Analysis est un PDF/ePUB en ligne ?
Oui, vous pouvez accéder à Solutions Manual to accompany Introduction to Linear Regression Analysis par Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining en format PDF et/ou ePUB ainsi qu'à d'autres livres populaires dans Matemåticas et Probabilidad y estadística. Nous disposons de plus d'un million d'ouvrages à découvrir dans notre catalogue.

Informations

Éditeur
Wiley
Année
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...

Table des matiĂšres