With the rmr data set, plot metabol

With the rmr data set, plot metabolic rate versus body weight. Fit
a linear regression model to the relation. According to the fitted model,
6.5 Exercises 125
what is the predicted metabolic rate for a body weight of 70 kg? Give a
95% confidence interval for the slope of the line.
6.2 In the juul data set, fit a linear regression model for the square root
of the IGF-I concentration versus age to the group of subjects over 25 years
old.
6.3 In the malaria data set, analyze the log-transformed antibody level
versus age. Make a plot of the relation. Do you notice anything peculiar?
6.4 One can generate simulated data from the two-dimensional normal
distribution with a correlation of ρ by the following technique: (a) Generate X as a normal variate with mean 0 and standard deviation 1; (b)
generate Y with mean ρX and standard deviation
p
1 − ρ
2
. Use this to
create scatterplots of simulated data with a given correlation. Compute
the Spearman and Kendall statistics for some of these data sets.

Kết quả (Việt) 2:

Với các thiết lập dữ liệu RMR, vẽ tỷ lệ trao đổi chất và trọng lượng cơ thể. Phù hợp với
một mô hình hồi quy tuyến tính đến quan hệ. Theo mô hình được trang bị,
6.5 Bài tập 125
các tỷ lệ trao đổi dự đoán cho một trọng lượng cơ thể 70 kg là gì? Cho một
khoảng tin cậy 95% cho độ dốc của đường.
6.2 Trong tập dữ liệu Juul, phù hợp với một mô hình hồi quy tuyến tính cho các căn bậc hai
của nồng độ IGF-I so với tuổi với nhóm đối tượng trên 25 năm
tuổi.
6.3 Trong thiết lập dữ liệu sốt rét, phân tích mức độ kháng thể log-chuyển
so với tuổi. Thực hiện một âm mưu của các mối quan hệ. Bạn có nhận thấy bất cứ điều gì đặc biệt?
6.4 ta có thể tạo ra dữ liệu mô phỏng từ bình thường hai chiều
phân phối với một tương quan ρ bằng kỹ thuật sau đây: (a) Tạo ra X như là một biến bình thường với trung bình bằng 0 và độ lệch tiêu chuẩn 1; (B)
tạo ra Y với trung bình và độ lệch chuẩn ρX
p
1 - ρ
2
. Sử dụng điều này để
tạo tán xạ của dữ liệu mô phỏng với một tương quan nhất định. Tính toán
các số liệu thống kê Spearman và Kendall cho một số trong những bộ dữ liệu.