Method of Least Squares, Evaluation of Cost Equation Lassiter Company used the method of least squares to develop a cost equation to predict the cost of moving materials. There were 80 data points for the regression, and the following computer output was generated: Intercept $17,350
Slope 12.00
Coefficient of correlation 0.92
Standard error $220
The activity driver used was the number of moves.
Required:
1. What is the cost formula?
2. Using the cost formula, predictthe costofmovingmaterialsif340movesarem ade. Nowpreparea95 percent con?dence interval forth is prediction.(Round to the nearest dollar.)
3. What percentage of the variability in moving cost is explained by the number of moves? Do you think the equation will predict well? Why or why not?

Solution :

1). The cost of the formula is given as :

   $ 19,350 + $12 x

2). 95% for the prediction is :

         (rounding off)

3). r = 0.92

Therefore,

That is 84.64 % of the variability in the moving cost is best explained by the number of moves.

la parábola es el lugar

geométrico en el cual los puntos tienen una distancia idéntica, equidistantes,

de un punto denominado foco, f, y una recta denominada directriz

el radio vector de una

parábola es el segmento que existe entre un punto cualquiera y el foco.

por la ecuación se observa

que la parábola abre hacia la derecha, por lo cual podemos usar las siguientes fórmulas

la ecuación ordinaria de la

parábola es y^2 = 4px, donde p es la longitud desde el vértice de la parábola al

foco.

la fórmula de la directriz

es x + p = 0

resolviendo:

y^2-9x = 0

y^2 = 9x

4p = 9, entonces p = 9/4

entonces el foco tendrá la

coordenada f(9/4,0)

la directriz vendrá

expresada por

x + p = 0

x = -p

x = -9/4

el problema indica que la

ordenada es igual a 6, entonces

(6)^2=9x

x = 36/9

x = 4

entonces el punto al cual

hay que obtener la distancia será p(4,6)

calculando se tendrá: pf = 

pf = 6,25 u

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step-by-step explanation:

are ya tryin to ask something or is this a statement