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更多“一元回归模型的中心思想是通过数学模型，配合一条较为理想的趋势线，这条趋势线必须满足：⑴原数列的观测值与模型估计值的离差平方和为最小；⑵原数列观测值与模型估计值的离差总和为0。”相关的问题
B.为了使估计的参数具有良好的统计性质
C.为了便于确定所估计参数的均值
D.为了便于得出模型参数的估计值
(i)估计一个线性回归模型，将单场得分与联赛中打球经历和位置(后卫、前锋或中锋)联系起来。包括打球经历的二次项形式，并将中锋作为基组。以通常的形式报告结果。
(ii)在第(i)部分中，你为什么不将所有三个位置虚拟变量包括进来?
(iii)保持经历不变，一个后卫的得分比一个中锋多吗?多多少?这个差异统计显著吗?
(iv)现在，将婚姻状况加入方程。保持位置和经历不变，已婚球员是否更高效(就单场得分来说)?
(v)加入婚姻状况和两个经历变量的交互项。在这个扩展的模型中，是否存在有力的证据表明婚姻状况影响单场得分?
(vi)使用单场助攻次数作为因变量估计(iv)中的模型。与(iv)的结果有明显的差异吗?请讨论。
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是标准一元线性回归模型中总体回归系数β2的最优线性无偏估计量。
表示了内点罚函数法的算法思路。
