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?
A.ROC统计量是ROC曲线下面的面积
B.ROC曲线越饱满,模型的预测能力越好
C.ROC曲线是利用灵敏度和指定度画出来的
D.ROC值越小,模型的预测能力越好
A.分组
B.OTN
C.SDH
D.波长
E.帧中继
A.标准差与平均数的比值称为变异系数
B.当进行两个或多个资料变异程度的比较时,只需要直接利用标准差来比较
C.变异系数可以消除单位和(或)平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响
D.如果单位和(或)平均数不同时,比较其变异程度需采用标准差与平均数的比值(相对值)来比较
E.当进行两个或多个资料变异程度的比较时,如果度量单位与平均数相同,可以直接利用标准差来比较