使用PNTSPRD.RAW中的数据。
(i)变量sprdcvr是一个二值变量,若在大学篮球比赛中实际分数差距超过拉斯维加斯让分,则此变量取值1。sprdcvr的期望值(比方说u)表示在一场随机抽取的比赛中分差超过让分的概率。在10%的显著性水平上相对于H1:μ≠0.5检验H0:μ=0.5,并讨论你的结果。(提示:将sprdcvr只对一个截距项进行回归便得到一个r统计量,利用这个统计量很容易完成。)
(ii)553个样本中有多少场比赛是在中立场地进行的?
(iii)估计线性概率模型
并以通常的形式报告结论。(报告通常的标准误和异方差-稳健的标准误。)哪个变量在实际上和统计上都是最显著的?
(iv)解释为什么在原假设下,模型中不存在异方差性。
(v)利用通常的F统计量检验第(iv)部分的原假设,你得到了什么结论?
(vi)给定上述分析,你会不会认为,利用赛前可利用的信息,有可能系统地预测拉斯维加斯让分能否实现?
设总体X的概率分布为
其中是未知参数,利用总体x的如下样本值
3,1,3,0,3,1,2,3,
求θ的矩估计值和最大似然估计值.
A.T落在界值范围内,P则小于相应概率
B.T落在界值范围内,P则大于相应概率
C.T落在界值范围外,P则大于相应概率
D.T落在界值范围上,P则大于相应概率
E.以上都不对
总体X的概率分布为
其中θ(0<θ<1/2)是未知参数。利用总体X的如下样本值
3 1 3 0 3 1 2 3
求θ的炬估计值和最大似然估计值。