Um estudo foi realizado para avaliar a eficácia, em

relação ao custo, de se dirigir um sedan de quatro portas

em vez de uma van ou um SU V (veículo utilitário esportivo). As variáveis contínuas são as leituras do hodômetro

e a octanagem da gasolina usada. A variável resposta está

em milhas por galão. Os dados são apresentados aqui.

(a) Ajuste um modelo de regressão linear incluindo duas

variáveis indicadoras. Use (0,0) para denotar o sedan

de quatro portas.

(b) Que tipo de veículo parece ter a melhor milhagem

com gasolina?

(c) Discuta a diferença entre uma van e um SU V em

relação ao desempenho da milhagem com gasolina

a) Agora temos que ajustar um modelo de regressão linear incluindo duas variáveis indicadoras. Aqui, usamos o MINITAB para ajustar o modelo de regressão ao conjunto de dados fornecido. A saída é a seguinte:A equação de regressão éMPG(y) Odômetro OctanePredictor Coef SE Coef TP Constante Z1 Z2 Odômetro Octano Análise de VariânciaFonte DF SS MS F PRegressão Erro Residual Total

A partir da saída acima, podemos observar que o valor r-quadrado ajustado é, ou seja, aproximadamente das variações na resposta pode ser explicada pelo modelo ajustado ou pela variável resposta.

E também o valor de p é menor que o nível de significância. Portanto, a regressão explicada pelo modelo acima é significativa.

b) Da saída acima podemos ver que o coeficiente de é , é coeficiente de regressão da variável categórica sedã. Por isso, podemos dizer que o sedã parece obter a melhor quilometragem de gasolina.

c) Da saída acima o coeficiente do é que é muito menor quando comparado com o Z1. Por isso, podemos dizer que eles não são tão bons quanto o sedã em quilometragem de gasolina.

E também o seu valor correspondente é , que é mais do que o nível de significância. Assim, podemos dizer que eles não são significativamente diferentes.