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簡(jiǎn)單線性回歸模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)-wenkub

2023-05-21 08:29:59 本頁(yè)面
 

【正文】 2i i ie y xnn?? ?? ? ? ?? ? ?? ? ?222? ? 9 5 8 1 . 2 5 / 2 0 6 2 5 0 0 0 0 . 0 2 1 5 5iSx? ?? ? ??12 2 2 2? ? 9 5 8 1 . 2 5 / 1 0 2 0 6 2 5 0 0 0 7 6 . 5 8i i iS X n x X? ?? ? ? ? ?? ? ?^ ^ ^12i iYX????t統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算結(jié)果分別為: 給定顯著性水平 ?=,查 t分布表得臨界值 t (8)= |t1|, 就拒絕原假設(shè),說明家庭可支配收入對(duì)消費(fèi)支出的影響確實(shí)是顯著的; |t2|,表明在 95%的置信度下 , 拒絕截距項(xiàng)為零 ( H0: ?2=0) 的原假設(shè) ^* 11 ^1 ()tSE??? ? ?^^*2 2 2/ ( ) 3 5 2 / 7 6 . 5 8 4 . 5 9 6t S E??? ? ?t統(tǒng)計(jì)量 臨界值 , 就拒絕原假設(shè) ,說明家庭消費(fèi)支出對(duì)家庭可支配收入的回歸系數(shù)是顯著的 t tP(t)= p 值 p 值即概率值。 什么是假設(shè)檢驗(yàn) ? 所謂 假設(shè)檢驗(yàn) , 就是事先對(duì)總體參數(shù)或總體分布形式作出一個(gè)假設(shè),然后利用樣本信息來(lái)判斷原假設(shè)是否合理,即判斷樣本信息與原假設(shè)是否有顯著差異,從而決定是否接受或否定原假設(shè) 。 在 一元線性模型 中,就是要判斷 X是否對(duì) Y具有顯著的線性性影響。 t分布 ()Ptt( 2)tn? ?( 2)tn???2?2?1122 1?( ) 1 9 5 %?? ()P t t tse???? ???? ? ? ? ? ? ?*( 009 009 ) 95%Pt? ? ? ?20 .0 5 , 2 .1 0 0 9t ?? ??假如 接受域 拒絕域 拒絕域 0 舉例:一元線性模型中 , ?i (i=1, 2) 的置信區(qū)間 : 在變量的顯著性檢驗(yàn)中已經(jīng)知道: )2(~????? ntstiii??? 意味著,如果給定置信度( 1?) ,從分布表中查得自由度為 (n2)的臨界值,那么 t值處在(t?/2, t?/2)的概率是 (1? )。 第四節(jié) 回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn) ? 一、 OLS估計(jì)的分布性質(zhì) ? 二、回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì) ? 三、回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 是關(guān)于樣本觀測(cè)值 Yi的線性函數(shù) ^^12,??^2 22i i i iiiiix y x Y kYxx? ? ? ??? ??? 2iiixkx? ?^^1 2YX??????因?yàn)? 是關(guān)于 Y 的線性函數(shù),而 Y是關(guān)于隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng) ui的線 性函數(shù),所以 也是 ui的線性函數(shù),且服從正態(tài)分布 ^^12,??^^12,??2^211 2~ ( , )iiXNnx? ? ???2^22 2~ ( , )iN x??? ? 一、 OLS估計(jì)的分布性質(zhì) 1 、 經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)變化的1 , 2ZZ 服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 1?? 與2?? 均服從正態(tài)分布,且: ),(~?22211??iixnXN ??? ),(~?2222? ixN??? 將其作標(biāo)準(zhǔn)化變換,有 )1,0(~?)?(/)?(222111111NxnXseZii???????????? )1,0(~?)?(/)?(22222222NxseZi??????????? ( 1 ) 當(dāng)總體回歸函數(shù)中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差2? 未知時(shí),用其無(wú) 偏估計(jì)2?22???nei?直接代替2? 來(lái)計(jì)算參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差: ???221?)?(?iixnXes ?? ??22?)?(?ixes?? 一般情況下,對(duì)1?? 與2??變換后服從自由度為 n 2 的 t 分布: )2(~)?(??111??ntes ??? )2(~)?(??222??ntes ??? 在大樣本的情況下,可近似看作服從正態(tài)分布: )1,0(~)?(??111Nes ??? ? )1,0(~)?(??222Nes ??? ? ( 2)在小樣本情況下,若用無(wú)偏估計(jì) 代替 去估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差,則進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)變化的統(tǒng)計(jì)量不再服從正態(tài)分布,而是服從自由度為 n2的 t分布 ^2? 2? 假設(shè)檢驗(yàn) 可以通過一次抽樣的結(jié)果檢驗(yàn)總體參數(shù)可能的假設(shè)值的范圍(如是否為零),但它并沒有指出在一次抽樣中樣本參數(shù)值到底離總體參數(shù)的真值有多 “ 近 ” 。 可決系數(shù) 的 取值范圍 : [0, 1] R2越接近 1,說明實(shí)際觀測(cè)點(diǎn)離樣本線越近,擬合優(yōu)度越高,模型的解釋程
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