如果结果不匹配，请 
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直线回归中，如果自变量X乘以一个不为0或1的常数，则有（）。
A.截距改变
B.回归系数改变
C.两者都改变‘
D.两者都不改变
E.以上情况都可能
令γ1，γ2，···，γn是n维欧氏空间V的一个规范正交基，又令
K叫作一个n一方体.如果每一xi都等于0或1，ξ就叫作K的一个顶点。K的顶点间一切可能的距离是多少？
利用FRINGE.RAW中的数据。
(i)样本中有多大百分比的工人pension等于0？对于养老金不等于0的工人，pension的取值范围为多大？为什么托宾模型适合于模型化pension？
(ii)估计一个用exper、age、tenure、educ、depends、married、white和male解释pension的托宾模型。白人和男性的养老金统计上显著地高一些吗？
(iii)对于同样35岁、单身无赡养负担、受16年教育和有10年工作经验的一个白人男子和一个非白人女子，利用第(ii)部分中的结果估计其期望养老金的差异。
(iv)在这个托宾模型中添加union，并评论其显著性。
(v)以养老金-收益比peratio作为因变量，再做第(iv)部分中的托宾模型。(注意这个比值介于0和1之间，但常常取值0，而永远也不会接近1。因此用托宾模型作为一个近似很好。)性别或种族对养老金-收益比有影响吗？
当用户输入为3时，以下程序的运行结果为（）。 n=int(input("请输入一个整数：")) s=0 for i in range(-1,n): s=s+i print(s)
(i)对于一个二值响应y，令
表示样本中1的比例(等于yi的样本均值)。令q0，表示结果为y=0的正确预测百分数，而q1表示结果为y=1的正确预测百分数。若p是整体的正确预测百分数，证明p是q0和q1的一个加权平均：
(ii)在一个容量为300的样本中，假设yi=0.70，所以有210个结果为yi=1，90个结果为yi=0。假设yi=0的正确预测百分数为80，而yi=1的正确预测百分数为40。求总体正确预测百分数。
1)设A为一个n级实矩阵，且|A|≠0，证明A可以分解成A=QT，其中Q是正交矩阵，T是上三角形矩阵：
ii＞0(i=1，2，...，n)，并证明这个分解是唯一的;
2)设A是n级正定矩阵，证明存在一上三角形矩阵T，使A=T'T。
