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更多“数据统计中，极差反映变量分布的变异范围和离散程度，同时可以体…”相关的问题
A.只能说明变量值变异的范围
B.不反映所有变量值差异的大小
C.能较为精确反映数据的分布情况
D.最大的缺点是易受极端值的影响
E.最大的优点是不受极端值的影响
A.独立同分布的随机变量，其变量的所有数据不仅同一分布，而且相互完全独立
B.古典统计理论都是建立在独立同分布的假设之上
C.在现实环境中，为保证数据有效性，我们必须采集完全满足独立同分布要求的数据
D.实环境中，完全满足独立同分布要求的数据极少存在
E.经检测，确定为不违反独立同分布假设的数据后，即可采用古典统计法进行分析，其误差一般可以接受
利用MEAP00 O1中的数据回答本题。
(i)使用OLS估计模型
并用通常的格式报告你的结论。在5%的显著性水平上，每个解释变量都是统计显著的吗？
(ii)求出第(i) 部分中回归的拟合值。拟合值的取值范围是多少？它与math4的实际数据取值范围相比如何？
(iii)求出第(i)部分中回归的残差。哪类学校具有最大的(正)残差？对这个残差给予解释。
(iv)在方程中增加所有解释变量的平方项，检验它们的联合显著性。你会把它们放到模型中吗？
(v)回到第(i)部分中的模型，将因变量和每个解释变量都除以各自的样本标准差，并重新进行回归。(除非你还将每个变量分别减去了各自的均值，否则还应该包括一个截距项。)以标准差为单位，哪个解释变量对数学考试通过率具有最大的影响？
(i)用混合OLS估计一个以学期GPA(trmgpa)为因变量的模型。解释变量是sprng，sat，hsperc，feale，black，white，frestsem，tothrs，crsgpa和season。试解释season的系数。它统计显著吗？
(ii)在仅参与秋季运动项目的运动员中，大多数是足球运动员。假定足球运动员的能力水平和其他运动员的能力水平有系统差异。如果SAT分数和中学成绩百分位数不能很好地反映一个人的能力水平，那么混合OLS估计量将是有偏误的。试解释。
(iii)现在，取两个学期数据的差分，问哪些变量将随之消失？现在检验赛季效应。
(iv)你能想象一个或多个有潜在重要性而又不随时间而变化的变量，在此分析中被我们忽略了吗？
