假设你接受了一份暑期工作，在当地的Magic Hill游乐园给男性成人游客猜体重。如果你对他们体重的猜 测误差不超过7kg，则由游客将付给你2美元，而当误差达到或超过7kg时，你就要给游客一个小奖品，每 个奖品都是你在Magic Hill花3美元买来的。幸运的是，Magic Hill游乐园友善的经理在游客背后的墙壁作 了一些高度标记，使你能够准确的测量出游客的身高。不幸的是，在你和游客之间有一堵150cm高的墙， 因此，除了身高和(通常还有）性别外，你无法得到游客更多的信息。你第一天的工作表现得如此之差 ——辛苦工作一整天却亏损了2美元，于是在第二天，你决定搜集数据（请见身高数据）进行回归，用于 估计身高和体重与性别之间的关系。因为大部分的参与者都是男性，你决定将你的样本局限于男性。你 假设如下的理论关系：yi = β1xi +β2 +ei，其中yi为第i个游客的体重（kg为单位），xi为第i个游客的身高 （cm为单位），ei为第i个游客的随机误差项。
31. 身高和体重之间理论相关关系是 相关。
32. 以数据集中的前50个（包括第50个）观测单位估计基础模型，得到的可决系数为 ； 在5%的水平上男性的身高是否能解释他们体重？ 。
33. 续上题，样本数据中身高和体重之间的相关关系与理论预期是否一致 。
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34. 利用数据集中的前50个观测单位，采用教材介绍的White检验来检验模型是否存在异方差时，得到的P值 为 （保留4位小数）,给定5%显著水平下可认为模型误差项 异方差。
35. 有人认为“身高每增加1cm,体重至少增加5kg”，请利用利用数据集中的前50个观测单位,以此为原假设 进行检验，得到检验P值为 （保留4位小数），在5%水平下你是否同意此身高与体重的关 系 。
36. 假若现另有50个观测单位（见表1中的第51到第100），根据模型利用数据集中的前50个观测单位的估计结 果，来推测这50个人的体重，你将收益 美元。

	y	x1	x2
	9.46	2.88	5.34
	10.15	2.63	2.88
	10.15	3.40	3.84
	12.81	3.90	2.37
	11.43	3.61	1.71
	8.82	2.51	4.58