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A.原假设H0成立，经检验被拒绝的概率
B.原假设H0成立，经检验不能拒绝的概率
C.原假设H0不成立，经检验被拒绝的概率
D.原假设H0不成立，经检验不能拒绝的概率
A.创设问题情境，引起思维冲突
B.明确探究的目标和中心
C.拟定解决问题的途径，收集资料
D.根据所得数据,提出假设
E.组织讨论，检验假设，得出结论
利用PNTSPRD.RAW中的数据。
(i)变量favwin是一个二值变量，在拉斯维加斯所押的球队胜出了预定的分数差时取值1。估计所押球队获胜概率的线性概率模型为
如果分数差包括了所有相关的信息，那我们预期β0=0.5。请解释。
(ii)用OLS估计第(i)部分的模型。相对于双侧备择假设检验H0:β0=0.5。同时使用通常的标准误和异方差一稳健的标准误。
(iii)spread在统计上显著吗？当spread=10时，被押球队获胜的估计概率是多少？
(iv)现在对P(favwin=Ilspread)估计一个概率单位模型。解释和检验截距项为0的虚拟假设。[提示：注意Φ(0)=0.5。]
(v)利用概率单位模型估计当spread=10时被押球队获胜的概率。并与第(iii)部分的LPM估计值相比较。
(vi)在概率单位模型中增加变量fuvhome、fav25和und25，并用似然比检验来检验这些变量的联合显著性。(x2分布中的自由度是多少？)解释这个结果，注意分数差是否包括了赛前可观测到的全部信息这个问题。
A.模型准备、模型假设、模型构成、模型求解、模型分析、模型检验与应用
B.模型构成、模型准备、模型假设、模型求解、模型分析、模型检验与应用
C.模型分析、模型检验与应用、模型准备、模型假设、模型构成、模型求解
D.模型假设、模型构成、模型求解、模型分析、模型检验与应用、模型准备
A.①②④③
B.②①③④
C.①②③④
D.②①④③
A.模型准备-模型假设-模型求解-模型构成-模型分析-模型检验-模型应用
B.模型准备-模型假设-模型构成-模型求解-模型分析-模型检验-模型应用
C.模型准备-模型构成-模型求解-模型假设-模型检验-模型应用-模型分析
D.模型假设-模型准备-模型求解-模型构成-模型分析-模型检验-模型应用
