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[判断题]
模型装配时，一般情况下，即可以依次将各个零件顺序添加到组件中完成组件的装配，也可以先把某些零件分别装配为子组件，然后再对子组件进行装配。（）
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A.向前选择法是从模型中没有自变量开始，然后将所有自变量依次增加到模型中
B.向后剔除法是先对所有自变量拟合线性回归模型，然后依次将所有自变量剔除模型
C.逐步回归法是将向前选择法和向后剔除法结合起来，但不能保证得到的回归模型一定就显著
D.逐步回归法选择变量时，在前面步骤中增加的自变量在后面的步骤中有可能被剔除，而在前面步骤中剔除的自变量在后面的步骤中也可能重新进入到模型中
A.模型的基本元素为点、线、面
B.只需进行一次修改，则与之相关的平面、立面、剖面、三维视图、明细表都自动修改
C.各个构件是相互关联的，例如删除墙上的门，墙会自动恢复为完整的墙
D.所有土元均为参数化建筑构件，附有建筑属性
E.建筑物的整体修改需要对建筑物各投影面依次进行人工修改
A.0.85
B.0.8
C.0.9
D.0.95
人口特征方面的数据。目的是想考察快餐店是否在黑人更集中的区域收取更高的价格。
(i)求出样本中prpblck和income的平均值及其标准差。prpblck和income的度量单位是什么？
(ii)考虑一个模型，用人口中黑人比例和收入中位数来解释苏打饮料的价格psoda：
用OLS估计这个模型并以方程的形式报告结果， 包括样本容量和R。(报告估计值时不要使用科学计数法。)解释prpblck的系数。你认为它在经济上算大吗？
(iii) 将第(ii)部分得到的估计值与psoda对prpblck进行简单回归得到的估计值进行比较。控制收入变量后，这种歧视效应是更大还是更小了？
(iv)收入价格弹性为常数的模型可能更加适合。报告如下模型的估计值：
(vi)求出1og(income)和prppov的相关系数。大致符合你的预期吗？
(vii)评价如下说法：“由于log(income)和prppov如此高度相关，所以它们不该进入同一个回归。”
