Let base python refer to the python distribution from www.python.org.  Please use only base python to complete the following tasks and submit a functioning python script, SLR.py.

[1] Generate a training set containing 50 observations according to

Yi = 10 + 0.5xi + ✏i  or y = 10 + 0.5x + ✏

where xi  2 ( −200, 200) and E(✏i) = 0,Var(✏i) = 400 and ✏i  are independent random variables.

[2] Adopt the model E(Yi) = β0 +β1xi  and apply the method of least squares to the training set to estimate the model parameters and produce the fitted values:

[3] Calculate the coefficient of determination R2  of the fitted model.

[4] Use turtle graphics to present a scatter plot of the training set, the fitted regression line, and the related annotation, similar to the one below.

You may find the following resources useful.

random — Generate pseudo-random numbers

https://docs.python.org/release/3.10.2/library/random.html

random.uniform(a, b)

random.gauss(mu, sigma)

turtle — Turtle graphics

https://docs.python.org/release/3.10.2/library/turtle.html

turtle.write()

ClassFolder/U1-BasePy/Lib-standard-turtle.py