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

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？