Question

the following data represents the amount of time algebra ii students at nvla prepare for their math exams

find the quadratic regression model of the data. predict the test score of a student who studies for 60 minutes.

○ ( ysim0.007x^{2}+0.129x + 61.874 ); score of 90
○ ( ysim0.007x^{2}+0.394x + 45.389 ); score of 84
○ ( ysim0.008x^{2}+0.168x + 56.631 ); score of 92
○ ( ysim0.008x^{2}+0.287x + 52.131 ); score of 88

Explanation:

Step1: Entender la regresión cuadrática

La ecuación de regresión cuadrática tiene la forma \(y = ax^{2}+bx + c\). Usamos una calculadora de regresión (por ejemplo, una calculadora gráfica TI - 84: STAT, EDIT, ingresamos los valores de \(x\) (Study Time) en L1 y los valores de \(y\) (Test Score) en L2, luego STAT, CALC, 5: QuadReg) para encontrar los valores de \(a\), \(b\) y \(c\).

Step2: Calcular la predicción

Una vez que tenemos la ecuación de regresión \(y=ax^{2}+bx + c\), sustituimos \(x = 60\) en la ecuación para encontrar el valor de \(y\).

Si usamos una calculadora de regresión con los datos dados:

• Los valores de \(a\approx0.007\), \(b\approx0.394\), \(c\approx45.389\)
• La ecuación de regresión es \(y = 0.007x^{2}+0.394x + 45.389\)
• Cuando \(x = 60\):

$$
LATEXBLOCK0
$$

Answer:

\(y\sim0.007x^{2}+0.394x + 45.389\); score of 84