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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.用于研究一种或多种因素的变化对试验结果的观测值是否有影响
B.实际上是一种分布检验
C.按照涉及因素的个数划分，可分为单变量方差分析和多变量方差分析
D.通过分析数据中不同来源的变异对总变异的贡献大小，来确定可控因素对研究结果影响力的大小
E.按照观测变量的个数划分，可分为单因素方差分析和多因素方差分析
利用APPLE.RAW来验证6.3节中的一些命题。
(i)做ecolbs对ecoprc和reprc的回归，并以通常的格式报告结论，包括R²和调整R²。解释价格变量的系数，并评论它们的符号和大小。
(ii)价格变量统计显著吗？报告个别t检验的P值。
(iii)ecolbs拟合值的范围是什么？样本报告ecolbs=0比例是什么？请评论。
(iv)你认为价格变量很好地解释了ecolbs中的变异吗？请解释。
(V)在第(i)部分的回归中增加变量faminc，hhsize(家庭规模)，educ和age。求它们联合显著的P值。你得到什么结论？
A.γ=(-1，0)
B.γ=0
C.γ=(0，1)
A.方差衡量的是变量的观测值如何围绕其平均值分布
B.协方差用于表示两个变量之间的相互作用
C.相关系数可以用来度量两个变量之间的相关程序
D.相关系数等于0，说明两个证券之间没有相关性
E.协方差越大，两个证券之间的相关性越大
本题使用INJURY.RAW中的数据。
(i) 使用肯塔基州的数据， 增加male， married以及全套行业和工伤类型虚拟变量作为解释变量， 重新估计方程(13.12)。在控制了这些其他因素后， afchnge-high earn的估计值有何变化？这个估计值仍然统计显著吗？
(ii)你对第(i)部分中较小的R°有什么看法？这是否意味着这个方程无用呢？
(iii)用密歇根州的数据估计方程(13.12)。比较密歇根州和肯塔基州的交互项估计值。密歇根州的估计值在统计上显著吗？你对此如何解释？
