Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

STAT2004J Linear Modelling

Tutorial 1

Question 1

Calculate the following expressions

(a)

(b)

(c)  For a1 , · · · , an  2 R and b1 , · · ·  , bn  2 R calculate

(d)  For a1 , · · · , an  2 R calculate

Question 2

-be two- arbitrary sequences-of real numbers.  De-note the averages of by X and Y , respectively, i.e., X := Xi  and Y := Yi. Also deine SXY   :=(Xi X(-))(Yi Y(-)) and  SXX   :=(Xi X(-))2 .

(a)  Show that SXY   = XiYi — nX(-)Y(-)

(b)  Show that SXY   = Xi(Yi Y(-)) = Yi(Xi X(-))

(c)  Show that SXX   = Xi(2) — nX(-)2

(d)  The data below contain the reduction in blood pressure (Y) caused by an Antihypertensive drug at diferent doses (X). Calculate SXY , SYY  and SXX   for these data:

Question 3

The covariance of any two random variables X and Y is deined as

Cov(X, Y) = E((X - E(X))(Y - E(Y))).

Let a,b, c be ixed (deterministic) constants.

(a)  Show that Cov(X, Y) = E(XY) - E(X)E(Y).

(b)  Show that Cov(X, X) = Var(X) for any random variable X .

(c)  Show that Cov(X, Y) = Cov(Y, X) for any random variables X, Y.

(d)  Show that Cov(X + Y, Z) = Cov(X, Z) + Cov(Y, Z) for any random variables X, Y, Z.

(e)  Show that Cov(a, X) = 0 for any deterministic constant a and any random variable X .

(f)  Show that Cov(aX, bY) = abCov(X, Y) for any deterministic constants a, b and any ran- dom variables X, Y.

(g)  Show that Cov(X, Y + c) = Cov(X, Y) for any deterministic constant c and any random variables X, Y.

(h) For any two sequences of random variables , and any two sequences of , , calculate Cov (Σ aiXi , Σ biYi).

(i) For any sequence of random variables {Xi}ni=1 and any sequence of deterministic real , calculate Var (Σ aiXi).

(j) For any two arbitrary sequences of real numbers {xi}ni=1 and {yi}ni=1 their empirical covariance (also called their sample covariance) is deined as


where x and y denote the averages of the x and y sequences.  Find the empirical covariance for the data set in Question 1.