Question

interpret the least squares regression line of this data set. tina is a math teacher at a large school. she wonders if her test problems are too wordy. tina is curious whether the wordiness is affecting student performance. for the last several tests, tina computes the average number of words in each question, x, as well as the average percentage scores on the tests, y. the correct least squares regression line for the data set is: y = -1.617x + 136.769. use it to complete the following sentence: if the average question length increased by one word, the least squares regression line predicts that the average percentage score would decrease by.

Explanation:

Explicación:

Paso 1: Identificar la ecuación de regresión

La ecuación de la línea de regresión de mínimos cuadrados es $y = - 1.617x+136.769$, donde $y$ es la puntuación promedio porcentual y $x$ es la longitud promedio de la pregunta.

Paso 2: Analizar la pendiente

En una ecuación lineal $y = mx + b$, $m$ es la pendiente. Aquí, $m=-1.617$. La pendiente representa el cambio en $y$ por cada cambio unitario en $x$.

Respuesta:

1.617

Answer:

Explicación:

Paso 1: Identificar la ecuación de regresión

La ecuación de la línea de regresión de mínimos cuadrados es $y = - 1.617x+136.769$, donde $y$ es la puntuación promedio porcentual y $x$ es la longitud promedio de la pregunta.

Paso 2: Analizar la pendiente

En una ecuación lineal $y = mx + b$, $m$ es la pendiente. Aquí, $m=-1.617$. La pendiente representa el cambio en $y$ por cada cambio unitario en $x$.

Respuesta:

1.617