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本题要用到MLB1.RAW中的数据。
(i)使用方程(4.31)中所估计的模型，并去掉变量rbisyr。hrunsyr的统计显著性会怎么样？hrunsyr的系数大小又会怎么样？
(ii)在第(i) 部分的模型中增加变量runsyr(每年垒得分)，fldperc(防备率)和sbasesyr(每年盗垒数) 。这些因素中，哪一个是个别显著的？
(iii)在第(ii)部分的模型中， 检验bavg， fldperc和sbasesyr的联合显著性。
本题使用GPA2.RAW中的数据。
(i)考虑方程
其中，colgpa表示累积的大学GPA，hsize表示高中毕业年级以百人计的规模，hsperc表示在毕业年级中学术排名的百分位，sat表示SAT综合分数，female是一个二值变量，而athlete也是一个运动员取值1的二值变量。你对这个方程中的系数有何预期？哪些你没有把握？
(ii)估计第(i)部分中的方程，并以通常的形式报告结果。估计运动员和非运动员之间GPA的差异是多少？它是统计显著的吗？
(ii)从模型中去掉sat并重新估计这个方程。现在，作为运动员的估计影响是多大？讨论为什么这个估计值不同于第(ii)部分的结论。
(iv)在第(i)部分的模型中，容许作为运动员的影响会因性别不同而不同。检验如下原假设：在其他条件不变的情况下，女生是否是运动员没有差别。
(v)sat对colgpa的影响会因性别不同而不同吗？讲出你的根据。
A.人们在市场调查中发现，经济现象的变量之间的关系往往是线性的。
B.人们在市场调查中发现，经济现象的变量之间的关系往往是非线性的。
C.预测非线性的现象应该采用线性回归分析预测法。
D.直接用线性回归模型来预测非线性的现象，预测结果出现误差的可能性不大。
A.人们在市场调查中发现，经济现象的变量之间的关系往往是线性的。
B.预测非线性的现象应该采用线性回归分析预测法。
C.直接用线性回归模型来预测非线性的现象，预测结果出现误差的可能性不大。
D.人们在市场调查中发现，经济现象的变量之间的关系往往是非线性的。
