16723一元線性回歸模型的統計檢驗(編輯修改稿)
2025-06-17 01:07 本頁面
【文章內容簡介】 的顯著性檢驗。 變量的顯著性檢驗所應用的方法是數理統計學中的 假設檢驗 。 計量經計學中 ，主要是針對變量的參數真值是否為零來進行顯著性檢驗的。 假設檢驗 ? 所謂 假設檢驗 ， 就是事先對總體參數或總體分布形式作出一個假設，然后利用樣本信息來判斷原假設是否合理，即判斷樣本信息與原假設是否有顯著差異，從而決定是否接受或否定原假設 。 ? 假設檢驗采用的邏輯推理方法是反證法。 先假定原假設正確，然后根據樣本信息，觀察由此假設而導致的結果是否合理，從而判斷是否接受原假設。 ? 判斷結果合理與否，是基于“小概率事件不易發(fā)生”這一原理的 變量的顯著性檢驗 ),(~? 2211 ?ixN ???)2(~???1?112211 ??????ntSxti ?????? 檢驗步驟： （ 1）對總體參數提出假設 H0： ?1=0， H1： ?1?0 （ 2）以原假設 H0構造 t統計量，并由樣本計算其值 1?1???St ?（ 3）給定顯著性水平 ?，查 t分布表，得臨界值 t ?/2(n2) (4) 比較，判斷 若 |t| t ?/2(n2)，則拒絕 H0 ，接受 H1 ； 若 |t|? t ?/2(n2)，則拒絕 H1 ，接受 H0 ； 對于一元線性回歸方程中的 ?0，可構造如下 t統計量進行顯著性檢驗： )2(~???0?022200 ?????? ntSxnXt ii ?????
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