var.es for each of the three categories of uality Paling:Bold the covariance mMrix or the

• 0 • Using the data set to answer the following questions… •OS . data set lllestaura answer the follow! un egg irIons. 1. Plot. relationship between m es a. welt time uslng a scatter p.t, 2. Plot the relationship .tween meal prices and wa, tlme us. a scat. plot, comfit°. on a meal being goad a. condltional on a meal being very good or excellent Compare. results of the two plots. 3. Construct dummy var.es for each of the three categories of uality Paling:Bold the covariance mMrix or the variables, Meal Pr., Wait time, Good, Very Good, and Excellent. Comment on the existenos of an IgnIfloant correlations. 4. Run a linear regression of Meal Pr. on the Walt time, end. quallty dummy v.ables ,use Excellent as the base category). Answer the following questions using this output, 4.1) Interpret the made. 2 . 4.2) Ilest the hypothesis that W. time is positOrely related to meal price. 4.3).8.1y, the residuals of t. regression…re appear to. any outliers, If so, state which observations appear to . anglers, 5. Predict the Meal Pn. for a reSaurant whh an aver, welt time of 22 minas, and Excellent service. .1) For. da.set without …ant 240In the sample. 5,2) For data set wOh resaurant NO In the sample, . without restaurant 219. 5.3) Construct and compare the predl.on Intervals for questlon 5,1) and 52). 5.47•What dome different predictions and their intervals tell you emus the nature of outllers and their effect on regression prediction, .1. data set 1auealrals1 to anamf the following question. 1. Plot the Ann. Air-passage time series. Do. Me series seem stationary, Is there an Imre.. or decre.Ing.ndO 2 ing years from 1976200, estim. the following regression models and predict the results for the years 200120. 1■PlpaSSage On  COnStent end Air-passage lagged one yea, 2)PlOpassage on a constant and time trend 2.MPlr-passage On a constant, time trend and Par-passage lagged on year. 3 Compare the predictions from question 2 using 3 1) Mean absolute ores., error 32) Mean sou.. forecast. error a .Ing answers onna2 in Guam, throe, choose whlm of the regresslon models should . used to prediclAust.an Pk-passage tra.11n the coming years. What do the results say about the comp.ury of forecastIng models71 Restaurant    Quality Rating    Meal Price ($)    Wait Time (min) 1    Good    18    5 2    Very Good    22    6 3    Good    28    1 4    Excellent    38    74 5    Very Good    33    6 6    Good    28    5 7    Very Good    19    11 8    Very Good    11    9 9    Very Good    23    13 10    Good    13    1 11    Very Good    33    18 12    Very Good    44    7 13    Excellent    42    18 14    Excellent    34    46 15    Good    55    0 16    Good    22    3 17    Good    26    3 18    Excellent    17    36 19    Very Good    30    7 20    Good    19    3 21    Very Good    33    10 22    Very Good    22    14 23    Excellent    32    27 24    Excellent    33    80 25    Very Good    34    9 26    Very Good    38    13 27    Good    27    1 28    Good    27    3 29    Very Good    26    7 30    Very Good    34    9 31    Very Good    35    14 32    Good    25    2 33    Excellent    44    34 34    Good    26    1 35    Excellent    47    29 36    Good    10    1 37    Excellent    35    41 38    Good    12    4 39    Good    15    3 40    Excellent    27    21 41    Good    7    0 42    Excellent    45    24 43    Very Good    32    15 44    Very Good    14    11 45    Excellent    40    29 46    Excellent    31    39 47    Very Good    17    10 48    Very Good    20    16 49    Excellent    36    40 50    Excellent    24    20 51    Very Good    38    19 52    Good    10    3 53    Very Good    10    12 54    Excellent    21    28 55    Very Good    34    15 56    Very Good    31    14 57    Excellent    25    40 58    Good    22    2 59    Very Good    28    11 60    Good    10    4 61    Very Good    27    14 62    Excellent    41    30 63    Very Good    35    13 64    Good    11    0 65    Good    18    1 66    Excellent    40    36 67    Very Good    48    10 68    Excellent    26    33 69    Very Good    12    19 70    Good    20    4 71    Very Good    38    12 72    Very Good    36    13 73    Very Good    37    11 74    Very Good    24    15 75    Very Good    18    10 76    Very Good    34    13 77    Very Good    28    16 78    Very Good    25    16 79    Very Good    25    12 80    Very Good    30    6 81    Very Good    21    16 82    Excellent    28    30 83    Very Good    16    14 84    Good    23    2 85    Excellent    46    94 86    Very Good    14    10 87    Good    11    2 88    Very Good    20    14 89    Very Good    32    15 90    Excellent    20    21 91    Very Good    24    10 92    Very Good    14    15 93    Very Good    24    18 94    Excellent    33    22 95    Good    23    1 96    Very Good    28    10 97    Very Good    17    11 98    Excellent    28    42 99    Very Good    16    15 100    Excellent    31    13 101    Very Good    27    12 102    Excellent    30    14 103    Good    45    1 104    Excellent    32    42 105    Good    19    5 106    Very Good    25    17 107    Very Good    25    14 108    Good    20    0 109    Excellent    37    39 110    Very Good    27    6 111    Very Good    28    8 112    Good    20    4 113    Very Good    31    6 114    Very Good    26    12 115    Very Good    38    8 116    Good    15    1 117    Good    25    5 118    Very Good    40    13 119    Very Good    35    15 120    Good    20    1 121    Very Good    23    7 122    Very Good    13    12 123    Good    20    1 124    Good    20    5 125    Good    10    5 126    Very Good    17    11 127    Very Good    20    10 128    Very Good    21    11 129    Excellent    35    45 130    Excellent    41    37 131    Good    28    3 132    Excellent    30    14 133    Very Good    31    16 134    Excellent    33    34 135    Excellent    32    29 136    Good    18    2 137    Good    27    4 138    Excellent    38    44 139    Very Good    23    12 140    Very Good    32    15 141    Very Good    25    13 142    Very Good    28    10 143    Good    19    2 144    Very Good    14    18 145    Very Good    19    12 146    Very Good    18    7 147    Very Good    16    14 148    Very Good    42    8 149    Very Good    12    12 150    Good    14    0 151    Very Good    26    13 152    Good    15    5 153    Very Good    14    8 154    Good    20    5 155    Very Good    30    18 156    Good    16    0 157    Good    21    2 158    Excellent    35    35 159    Very Good    30    17 160    Very Good    31    16 161    Very Good    28    6 162    Very Good    19    9 163    Excellent    43    24 164    Good    17    0 165    Excellent    27    24 166    Excellent    32    40 167    Excellent    36    22 168    Very Good    21    12 169    Very Good    11    13 170    Excellent    48    19 171    Very Good    13    15 172    Good    19    0 173    Very Good    35    10 174    Very Good    28    15 175    Good    13    4 176    Very Good    32    15 177    Excellent    27    44 178    Very Good    33    10 179    Very Good    37    8 180    Very Good    28    9 181    Good    24    5 182    Good    10    3 183    Very Good    36    10 184    Very Good    37    9 185    Very Good    25    13 186    Very Good    11    12 187    Good    11    4 188    Very Good    11    18 189    Good    10    3 190    Good    29    2 191    Very Good    14    7 192    Very Good    21    18 193    Good    28    3 194    Very Good    42    15 195    Very Good    30    9 196    Excellent    41    45 197    Good    22    2 198    Good    23    2 199    Very Good    27    19 200    Very Good    13    19 201    Very Good    28    17 202    Good    12    5 203    Excellent    23    22 204    Very Good    30    12 205    Good    17    1 206    Good    20    0 207    Good    20    1 208    Good    26    3 209    Good    18    2 210    Very Good    13    18 211    Very Good    25    13 212    Very Good    22    15 213    Very Good    27    13 214    Very Good    21    18 215    Very Good    32    16 216    Very Good    16    12 217    Very Good    20    10 218    Good    27    1 219    Excellent    88    33 220    Very Good    35    11 221    Very Good    21    14 222    Very Good    30    17 223    Good    23    2 224    Good    19    5 225    Very Good    18    12 226    Excellent    36    31 227    Good    29    6 228    Very Good    20    8 229    Good    17    3 230    Very Good    45    7 231    Good    20    6 232    Excellent    41    46 233    Good    26    4 234    Good    16    2 235    Very Good    23    10 236    Excellent    31    18 237    Very Good    23    8 238    Very Good    20    17 239    Very Good    38    7 240    Good    -5    1 241    Excellent    46    23 242    Very Good    26    13 243    Very Good    24    7 244    Very Good    21    10 245    Excellent    30    41 246    Excellent    13    15 247    Excellent    23    20 248    Very Good    25    8 249    Very Good    28    17 250    Very Good    13    13 251    Very Good    27    10 252    Very Good    15    15 253    Good    11    4 254    Excellent    40    23 255    Good    28    0 256    Excellent    46    42 257    Very Good    32    16 258    Good    12    2 259    Good    37    0 260    Excellent    22    29 261    Excellent    42    18 262    Very Good    21    18 263    Excellent    32    15 264    Excellent    34    30 265    Very Good    37    9 266    Excellent    20    33 267    Very Good    21    19 268    Very Good    16    16 269    Excellent    47    20 270    Very Good    33    15 271    Excellent    48    23 272    Very Good    33    6 273    Very Good    25    14 274    Very Good    34    6 275    Very Good    20    15 276    Excellent    36    21 277    Excellent    40    31 278    Good    13    4 279    Very Good    12    10 280    Very Good    27    14 281    Very Good    20    11 282    Excellent    30    21 283    Good    29    0 284    Very Good    22    10 285    Good    27    0 286    Very Good    20    18 287    Excellent    37    35 288    Very Good    27    9 289    Good    23    3 290    Good    16    4 291    Very Good    23    10 292    Very Good    24    13 293    Excellent    45    32 294    Good    14    3 295    Good    18    3 296    Good    17    5 297    Good    16    2 298    Good    15    1 299    Very Good    38    10 300    Very Good    31    15 Annual Airpassage    Year    TT 7.3187    1970    1 7.3266    1971    2 7.7956    1972    3 9.3846    1973    4 10.6647    1974    5 11.0551    1975    6 10.8643    1976    7 11.3065    1977    8 12.1223    1978    9 13.0225    1979    10 13.6488    1980    11 13.2195    1981    12 13.1879    1982    13 12.6015    1983    14 13.2368    1984    15 14.4121    1985    16 15.4973    1986    17 16.8802    1987    18 18.8163    1988    19 15.1143    1989    20 17.5534    1990    21 21.8601    1991    22 23.8866    1992    23 26.9293    1993    24 26.8885    1994    25 28.8314    1995    26 30.0751    1996    27 30.9535    1997    28 30.1857    1998    29 31.5797    1999    30 32.57757    2000    31 33.4774    2001    32 39.02158    2002    33 41.38643    2003    34 41.59655    2004    35 44.65732    2005    36 46.95177    2006    37 48.72884    2007    38 51.48843    2008    39 50.02697    2009    40