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Week 3 – Week 6: The students should know all R codes provided during Week 1-4. There might 
be some multiple-choice questions regarding R programming. 
Examples. 
• Which of the following methods make a vector of repeated values? 
• What would be the output of the following code? 
x <- 1:4 
y <- 6:9 
z <- x + y 
z 
 
Week 7-8: Linear Regression Models 
 
• Understand the concepts of correlation and regression. 
• Be able to fit linear models. Predict the dependent variable from the fitted model. 
• Understand the method of least squares. 
• Interpret regression coefficients. 
• Assumptions of Linear Regression 
• R Squared and Adjusted R Squared 
• F-test for model significance 
• t-test for parameter significance 
Week 10: Logistic Regression Models 
• Odds Ratio 
• Fitting Simple Logistic (Logit) Regression 
• Fitting Multiple Logistic (Logit) Regression 
• Provide interpretations for regression coefficients 
• Making predictions for new observations 
Week 11: Introduction to Machine Learning 
• Data partitioning 
• Making predictions and classifications. 
• Evaluation of the Logit Models based on Confusion Matrix (the formulas will be given): 
• Accuracy
• Sensitivity 
• Specificity 
• Precision 
• Type I and Type II errors 
Example questions for Section A. 
• 
A significance test for comparing two means gave t
stat
=−1.97 with 10 degrees of freedom. 
Can you reject the null hypothesis that the µ’s are equal versus the two-sided alternative 
at the 5% significance level?

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• 
What are the two types of variance which can occur in your data while conducting 
ANOVA?
• 
If F
stat
follows an F distribution with df
1
=4 and df
2
=5, what is the value of F critical at a 
1% significance level? 
• What is the output of the following code snippet? 
y <- c(1, “a”, TRUE) 
typeof(y) 
• What is the difference between matrix and data frame? 
• What is the difference between a vector and a list? 
• You want to find out whether “course” choice has any significant impact on the 
“earnings” of the WIUT “graduates”. How would you run ANOVA test for this dataset? 
• How do you create linear regression models in R? 
• How do you create logistic regression models in R? 
• How do run t-test in R?