这个作业是用R语言完成驾驶习惯的统计数据
MS5218 – Assignment 1

问题S1 –缺乏拟合检验和多项式模型(20分)
为了促进安全驾驶习惯并更好地保护客户,保险公司提供了以下折扣:
已完成防御驾驶的客户的续保保费的5%至20%
课程。下表显示了在不同时间申请折扣的客户数量
折扣级别,为期12个月,其中Y =申请折扣的续签客户数量(以
100); X =折扣百分比。特别地,n = 12,SSYY = 471.79。拟合X上Y的二次回归模型
下表总结了这些数据。
一种。建立适当的假设以检验二次模型的整体重要性。计算Fvalue。对二次模型进行失配检验。
b。假设考虑了X上Y的直线模式,则建立适当的假设以检验
直线模型的总体意义。计算F值。对产品进行失配测试
直线模型。
C。计算直线模型和二次模型所解释的总变化百分比。
d。建立适当的假设以检验X2的重要性
X时在二次模型中的项
该术语已包含在模型中。
e。根据以上结果,哪种模型更好?提供详细信息以支持您的推理。

Question S2 – Comparing nested models (20 marks)
Modeling results of 46 cases of observations of Y on X1, X2, X3 and X4 are listed in the following table with
SSYY = 9642.11
Variable DF
Parameter
Estimated
Standard
Error t value P-value Type I SS
Intercept 1 103.551 52.833 1.96 0.0572 –
X1 1 -2.578 1.300 -1.98 0.0545 2804.505
X2 1 0.699 0.235 2.97 0.0051 2535.467
X3 1 -0.718 0.205 -3.50 0.0012 600.905
X4 1 0.030 0.009 3.19 0.0028 789.954
a. Set up the hypotheses to test whether the three variables X2, X3 and X4 are needed when the first variable
X1 is already in the model. Compute the F-value.
b. Which of the independent variable(s) can be concluded to be significant in explaining the variation in Y?
Give details of your work.
c. Based on the above results, can we test the significance of the model with
i. (X1, X2)
ii. (X2, X3)
iii. (X3, X4), when (X1, X2) are already included in the model,
iv. (X1, X2, X4)
in the model? Give reasons to support your answer in each of the above four cases.


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