Statistical Modeling I

Practical in R

Practical in R

In this practical, we will work with the Stackloss dataset (stackloss.csv). We will look at two different models and their analysis.

The data are obtained in a production process of oxidizing ammonia. The variables of interest are:

● Y : the stack loss, which is the percentage of the ingoing ammonia that escapes unab-sorbed;

● X1 : the airflow

● X2 : the cooling water inlet temperature in degrees C;

● X3 : the acid concentration in percent.

1.  Fit Model 1: Yi  = β0 + β1 x1,i + βx2,i + β3 x3,i + εi with εi i.~.d. N(0, σ2 )

2.  Check if there are any apparent problems with the residuals;

3.  Test the hypothesis regarding the overall regression by using the F test

4.  Test the hypothesis regarding the parameters βj  for j = 0, 1, 2, 3 by using the t tests

5.  Fit Model 2: Yi  = β0  + β1 x1,i + βx2,i + εi with εi i.~.d. N(0, σ2 )

6.  Check if there are any apparent problems with the residuals;

7.  Test the hypothesis regarding the overall regression by using the F test

8.  Test the hypothesis regarding the parameters βj  for j = 0, 1, 2 by using the t tests

9.  Which is the best model between Model 1 and Model 2 and why?