Pregunta: ¡Ayuda con la tarea R! :) Estoy realmente luchando con esto y ahora con el cierre de todas las escuelas ya no puedo recibir ayuda en persona. ¡Buscando ayuda! (2) Regresión lineal múltiple La empresa Hanna Properties se especializa en la reventa de viviendas personalizadas en Equestrian Estates, una subdivisión exclusiva en Phoenix, Arizona. Se seleccionaron

¡Ayuda con la tarea R! :) Estoy realmente luchando con esto y ahora con el cierre de todas las escuelas ya no puedo recibir ayuda en persona. ¡Buscando ayuda!

(2) Regresión lineal múltiple

La empresa Hanna Properties se especializa en la reventa de viviendas personalizadas en Equestrian Estates, una subdivisión exclusiva en Phoenix, Arizona. Se seleccionaron al azar treinta y tres propiedades y se investigaron los metros cuadrados, la cantidad de dormitorios, la cantidad de baños, la cantidad de días en el mercado y el precio de venta (en miles de dólares). En este problema, realizará un análisis de regresión para el precio de venta en términos de las otras cuatro variables. Los datos están disponibles en Blackboard como Properties.txt.

1. (a) Utilizando un diagrama de dispersión, evalúe si un modelo de regresión lineal múltiple podría ser apropiado para predecir el precio de venta.

2. (b) Obtenga la ecuación de regresión muestral.

3. (c) Aplique la ecuación de regresión muestral para encontrar el precio de venta previsto para

   una casa en Equestrian Estates que tiene 3200 pies cuadrados, 4 habitaciones y 3

   baños, y lleva 60 días en el mercado.

4. (d) Explique lo que significaría para los supuestos de regresiones lineales múltiples.

   inferencias de sion para estar satisfecho con los metros cuadrados, el número de dormitorios, el número de baños y el número de días en el mercado como variables predictoras del precio de venta.

5. (e) Obtenga el coeficiente de determinación, R2. Interpreta tu resultado.

6. (f) Determine e interprete el error estándar de la estimación.

7. (g) ¿Proporcionan los datos evidencia suficiente para concluir que, en conjunto, los metros cuadrados, el número de dormitorios, el número de baños y el número de días en el mercado son útiles para predecir el precio de venta? Realice la prueba de hipótesis requerida con un nivel de significancia del 1%.

8. (h) Para todas las viviendas en Equestrian Estates que tengan 3200 pies cuadrados, 4 dormitorios, 3 baños y que permanezcan en el mercado durante 60 días,

   (i) Obtenga una estimación puntual del precio de venta medio.
   (ii) Obtenga un intervalo de confianza del 95% para el precio de venta medio.

   (iii) Determine el precio de venta previsto.

   (iv) Determine un intervalo de predicción del 95% para el precio de venta.

9. (i) ¿Aplicar la eliminación hacia atrás para obtener un nuevo modelo que incluya menos predictores?

   ¿Qué características hacen que el nuevo modelo sea mejor que el anterior?

3

4

(3) Regresión logística

Una institución financiera que emite tarjetas de crédito para prestatarios de alto riesgo quiere identificar a los solicitantes de tarjetas de crédito que no exceden un umbral de probabilidad de incumplimiento del 30% para aprobar una solicitud. Seleccionó al azar a 41 titulares de tarjetas de crédito anteriores e investigó su salario mensual, deuda mensual y estado civil en el momento de la emisión de su tarjeta de crédito y si incumplieron después de tomar la tarjeta de crédito. Los datos están disponibles en Blackboard como DefaultRate.txt (en los datos, DEFAULT = 1 significa que el cliente incumplió y 0 en caso contrario; MARITAL=1 significa casado y 0 en caso contrario).

1. (a) Identifique la variable de respuesta y las variables predictoras.

2. (b) Determinar el modelo de regresión logística para el propósito de la institución.

3. (c) ¿La institución emite su tarjeta de crédito a un cliente casado con un salario mensual de 2000 y una deuda mensual de 1400?

4. (d) ¿La institución emite su tarjeta de crédito a un cliente casado con un salario mensual de 3208 y una deuda mensual de 2200?

5. (e) ¿La institución emite su tarjeta de crédito a un solo cliente con un salario mensual de 3408 y una deuda mensual de 1700?

DATOS:

Propiedades.txt

OFERTA_PRECIO PIES CUADRADOS DORMITORIOS BAÑOS DÍAS
715 5232 5 5 8
583 4316 4 5 140
484 4238 4 4 229
425 3600 4 4 386
418 4000 4 3 0
418 3730 5 4 260
407 3005 4 3 81
405 3800 4 3 52
385 4127 4 4 108
336 3800 4 3 108
330 3200 4 3 52
330 3319 4 3 66
330 3259 4 3 121
319 3200 4 3 103
314 3400 5 3 60
308 3000 4 3 266
308 3007 4 3 144
297 3041 4 3 74
292 3043 4 3 110
286 3406 4 3 10
285 2539 4 2 44
283 3013 4 3 58
282 3022 4 3 171
272 2792 4 3 274
270 3407 4 3 31
267 3275 4 3 361
266 2826 4 3 88
266 2820 4 3 88
266 2826 4 3 252
264 2610 4 3 48
258 2790 3 3 33
253 2400 4 2 57
249 2780 3 3 223

Tarifa predeterminada.txt:

DEFECTO SALARIO DEUDA MARITAL
0 3200 1370 0
0 5230 2700 1
1 2220 1571 0
0 2789 1100 0
0 3310 1700 1
0 3512 2670 1
0 4930 3180 1
1 2220 1571 0
0 3759 1450 0
1 4310 1905 1
0 7050 4023 1
0 5230 2310 0
1 2220 1571 0
0 2789 1100 0
0 6310 3130 0
0 2260 1420 1
0 4280 2810 1
1 2020 1571 1
0 2789 1810 1
1 2310 1300 0
0 3690 2370 1
0 5230 3020 1
1 2220 1571 0
0 2789 1170 0
0 3619 1700 1
0 6290 2207 0
0 5230 2700 1
1 2220 1571 0
0 2789 1130 0
1 3310 2100 1
0 2509 1120 0
0 6230 4420 1
0 2020 971 0
0 2789 1800 1
1 4310 3500 1
0 2503 1424 1
0 5775 2912 0
0 3057 1683 1
1 5412 3705 0
0 3180 2212 1
1 6082 3200 0