A survey of all beings on planet Froph had 25 beings surveyed altogether. If 5 preferred yoy juice to all other juices, what percent of beings in the survey preferred yoy juice?

21. Una empresa de investigación de mercado emplea una muestra de individuos para calificar el potencial de compra de un determinado producto antes y después de que los individuos vean un comercial de televisión acerca del mismo. La calificación del potencial de compra se hace con una escala del 0 al 10 , con los valores más altos indicando un mayor potencial de compra. En la hipótesis nula se establece que la media de las calificaciones de "después" será menor o igual a la media de las calificaciones "antes". El rechazo de esta hipótesis indica que el comercial me- jöra la media de la calificación al potencial de compra. Use \( \alpha=0.05 \) y los datos de la tabla si- guiente para probar esta hipótesis y haga un comentario sobre la utilidad del comercial. Calificación al potencial de compra Individuos Después 1

With \( P \)-value \( =0.000 \) and \( \alpha=0.05 \), should we reject \( H_{0} \) ? yes no

2.50. Uz jautājumu "Cik minūtes nepieciešamas, lai skolēns no mājām atnāktu uz skolu?" 60 pirmo klašu skolēnu vecāki atbildēja šādi: \( 5 ; 4 ; 28 ; 28 ; 11 ; 17 ; 17 ; 10 ; 19 ; 27 ; 22 ; 9 ; 26 ; 5 ; 19 ; 21 ; 21 ; 21 ; 7 ; 2 ; 8 ; 14 ; 5 ; 20 ; 13 ; 24 ; 14 ; 15 \); \( 3 ; 29 ; 13 ; 13 ; 22 ; 17 ; 2 ; 26 ; 30 ; 14 ; 8 ; 1 ; 20 ; 15 ; 16 ; 21 ; 20 ; 18 ; 25 ; 8 ; 12 ; 24 ; 9 ; 27 ; 8 ; 9 ; 13 ; 2 ; \) \( 8 ; 19 ; 16 ; 23 \). a) Sakārto datus tabulā, grupējot tos no 1 līdz \( 5 ; \) no 6 līdz 10; no 11 līdz 15; no 16 līdz 20; 21 un vairāk minūtes! b) Nosaki datu modu! c) Aprēkini katras datu grupas relatīvo biežumu! d) Izmantojot tabulas datus, uzzīmē relatīvo biežumu stabinu diagrammu!

A regression was run to determine if there is a relationship between hours of TV watched per day \( (\mathrm{x}) \) and number of situps a person can do \( (y) \). The results of the regression were: \( \begin{array}{l}\mathrm{y}=\mathrm{ax}+\mathrm{h} \\ \mathrm{a}=2.389 \\ \mathrm{~b}=37.535 \\ \mathrm{r}^{2}=0.412164 \\ \mathrm{r}=-0.642\end{array} \) Use this to predict the number of situps a person who watches 0.5 hours of TV can do (ta one decimal place)

You run a regression analysis on a bivariate set of data ( \( n=88 \) ), You obtain the regression equation \[ y=0.231 x-8.928 \] with a correlation confficient of \( r=0.38 \) (which is significant at \( \alpha=0.01 \) ), You want to predict what value (on average) for the explanatory variable will give you a value of 90 on the response variable. What is the predicted explanatory value? \( x=\square \)