如果结果不匹配，请 
更多“在假设检验中，得到的P值越小，说明检验的结果()”相关的问题
第1题
下列有关概率P的描述中，正确的选项是（)。
A.P值范围在-1～1之间
B.P≤0.1在统计学中被称为小概率事件
C.P值越趋近于1，表示某事件发生的可能性越小
D.在假设检验中，当P≤α时，则拒绝H0，接受H1
E.在假设检验中，当P≥α时，拒绝H0，接受H1
第3题
在假设检验中，当我们做出检验统计量的观测值为落入原假设的拒绝域时，表示()。
在假设检验中，当我们做出检验统计量的观测值为落入原假设的拒绝域时，表示（)。
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A、没有充足的理由否定原假设
B、原假设是成立的
C、可以放心地信任原假设
D、检验的P值较大
第6题
如果某项假设检验的结论在0.05的显著性水平下是显著的（即在0.05的显著性水平下拒绝了原假设)，则错误的说法是（)。
A.在0.10的显著性水平下必定也是显著的
B.在0.01的显著性水平下不一定具有显著性
C.原假设为真时拒绝原假设的概率为0.05
D.检验的p值大于0.05
第8题
两组均数比较，假设检验P值＜0.05说明（)。
A.两组总体均数相等可能性较大
B.两组样本均数相等的可能性比较大
C.两组总体均数相等可能性是小概率
D.两组样本均数相等可能性是小概率
第11题
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
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
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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。
