This individual assignment will contribute 20% towards your final result in  the unit. The deadline is Friday March 31st , 2023 by 5:00pm (Sydney time).

Submission is via Turnitin on Canvas.

Key requirements:

Complete your entire assignment in Jupyter Notebook, including your code and markdown sections for your written answers. Use LaTex in markdown sections

where needed.

Submit the resulting downloaded html file as your entire assignment. Care must

be taken with presentation in this file, however unavoidable error messages and page formatting issues will be ignored in marking.

Only relevant analysis outputs (graphs, tables, etc) should appear in the as- signment file and all output should appear together with the discussion of that output, in the file.

TASK 1

Business problem:

This assignment is about the predictive relationship between house’s price and living area size in square meters. You will also assess whether the house price is affected by having a swimming pool (0: for no swimming pool (NSP), 1: for swimming pool (SP)). Specifically, whether investing in the construction of a swimming pool increases the profitability of the sale.

Data:

The data file for the analysis is “house data.csv” .

Questions:

1.  Conduct an appropriate exploratory analysis on the house priced, for all houses. Discuss any cleaning of the data you did, including why and how you did it, or why you didn’t do it. Explore the distribution of the houses in the two subgroups with and without a swimming pool. (4 marks)

2. Conduct (with a = 0.05) the appropriate t-test, median and Mann-Whitney tests, to assess whether houses prices are typically higher for houses with swimming pool (the alternative of unequal prices is fine for the median test).  Assess all assumptions made. (9 marks)

3.  Which test’s result do you believe the most in Task 2?  Discuss and explain.  (2 marks)

4. Conduct an appropriate exploratory analysis to assess whether there may be a linear relationship between houses’ prices and living area size in square meters. (3 marks)

5.  Conduct a simple linear regression analysis, first using OLS and then using LAD estimation, for houses’ prices on living area size in square meters.   Fully assess all assumptions. (10 marks)

6.  Write a brief (e.g.  0.5 page) report summarising and discussing your findings and conclusions. Include a discussion of whether you would recommend adding a swimming to a property in view of increasing its sale value based on your findings. (4 marks)

TASK 2

Consider the population SLR model:

yi  = 80 + 81Xi + ei

and an observed, random sample of data (y1 , z1 ), . . . , (yn , zn ) from that model. Suppose you ran an OLS regression on this data but made a mistake and did not include the intercept in the regression.