a rental management executive has c

a rental management executive has collected data on square footage and monthly rental fee for 80 apartments in her city. The data are in file XR02045. Considering square footage as the independent variable and monthly rental fee as the dependent variable:
a. Generate a scatter diagram that includes the best-fit linear equation for these data.
b. Does there appear to be any relationship between the variables? If so, is the relationship direct or inverse?
c. Interpret the slope of the equation generated in part (a).
d. Viewing the scatter diagram and equation in part (a), do you think there are any apartments that seem to have an unusually high or an unusually low rental fee compared to what would be predicted for an apartment of their size? Are there any variables that are not included in the data that might help explain such a differential? If so, what might they be?

Kết quả (Việt) 1:

một điều hành quản lý cho thuê đã thu thập dữ liệu trên phút vuông và hàng tháng cho thuê lệ phí cho 80 căn hộ trong thành phố của mình. Các dữ liệu có trong tập tin XR02045. Xem xét các cảnh quay hình vuông như các biến độc lập và các khoản phí hàng tháng cho thuê như là biến phụ thuộc:a. tạo ra một biểu đồ phân tán bao gồm các phương trình tuyến tính chạy nhất phù hợp cho những dữ liệu này.b. có xuất hiện được bất kỳ mối quan hệ giữa các biến? Nếu vậy, mối quan hệ trực tiếp hoặc là ngược?c. giải thích độ dốc của phương trình tạo ra trong phần (a).d. xem biểu đồ phân tán và phương trình trong phần (a), bạn có nghĩ rằng không có bất kỳ căn hộ mà dường như có một cao bất thường hoặc bất thường thấp thuê thêm chi phí so với những gì đã được dự đoán cho một căn hộ của kích thước của họ? Có bất kỳ biến mà không được bao gồm trong dữ liệu có thể giúp giải thích vi phân một? Nếu vậy, những gì họ có thể không?

Kết quả (Việt) 2:

một giám đốc quản lý cho thuê đã thu thập dữ liệu trên bộ vuông và tiền thuê hàng tháng cho 80 căn hộ ở thành phố mình. Các dữ liệu trong tập tin XR02045. Xét vuông như tiền thuê hàng tháng biến và độc lập là biến phụ thuộc:
a. Tạo một sơ đồ phân tán bao gồm các phương trình tuyến tính phù hợp nhất cho những dữ liệu này.
B. Liệu có xuất hiện được bất kỳ mối quan hệ giữa các biến? Nếu vậy, là mối quan hệ trực tiếp hoặc đảo ngược?
C. Giải thích độ dốc của phương trình được tạo ra trong phần (a).
D. Xem sơ đồ phân tán và phương trình trong phần (a), bạn có nghĩ rằng có bất kỳ căn hộ mà dường như có một cao bất thường hoặc một khoản phí thuê thấp bất thường so với những gì được dự đoán cho một căn hộ kích thước của chúng? Có bất kỳ biến không được bao gồm trong các dữ liệu có thể giúp giải thích một khác biệt như vậy? Nếu vậy, những gì họ có thể được?