显著性检验.

显著性检验对所有自变量与因变量之间的直线回归关系的拟合程度，可以用统计量R2来度量，其公式如下：TSS(Total Sum of Squares)称为总平方和，其值为，体现了观测值y1,y2,…,y n总波动大小，认为是在执行回归分析之前响应变量中的固有变异性。

ESS(Explained Sum of Squares)称为回归平方和，是由于y与自变量x1,x2,…,x n的变化而引起的，其值为，体现了n个估计值的波动大小。

RSS(Residual Sum of Squares)称为残差平方和，其值为。

R2称为样本决定系数，对于多元回归方程，其样本决定系数为复决定系数或多重决定系数。

回归模型的显著性检验包括：①对整个回归方程的显著性检验；②对回归系数的显著性检验。

对整个回归方程的显著性检验的假设为“总体的决定系统ρ2为零”，这个零假设等价于“所有的总体回归系数都为零”，即：检验统计量为R2，最终检验统计量为F比值，计算公式为：F比值的意义实际上是“由回归解释的方差”与“不能解释的方差”之比。

检验回归方程是否显著的步骤如下。

第1步，做出假设。

备择假设H1:b1,b2,…,b k不同时为0。

第2步，在H0成立的条件下，计算统计量F。

第3步，查表得临界值。

对于假设H0，根据样本观测值计算统计量F，给定显著性水平α，查第一个自由度为k，第二个自由度为n-k-1的F分布表得临界值F(k,n-k-1)。

当F≥Fα(k,n-k-1)时，拒绝假设H0，则认为回归方程α显著成立；当F＜Fα(k,n-k-1)时，接受假设H0，则认为回归方程无显著意义。

对某个回归参数βi的显著性检验的零假设为：H0：βi=0，检验的最终统计量为：具体步骤如下。

(1)提出原假设H0:βi=0；备择假设H1:βi≠0。

(2)构造统计量，当βi=0成立时，统计量。

这里是的标准差，k为解释变量个数。

(3)给定显著性水平α，查自由度为n-k-1的t分布表，得临界值。

几种常见的显著性检验方法常见的显著性检验方法有单样本t检验、双样本配对t检验、双样本独立t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验和皮尔逊相关分析。

本文将对每种显著性检验方法进行详细介绍。

单样本t检验是一种用于检验一个样本均值是否显著不同于一些给定的总体均值的统计方法。

该方法的原理是将样本均值与总体均值进行比较，计算出一个t值。

根据t值的大小和自由度，可以查找相应的临界值，从而得出显著性检验的结果。

双样本配对t检验也称为相关样本t检验，用于比较两个相关样本或两个相关变量之间的均值差异是否显著。

该方法的原理是将两个相关样本的均值差异与零进行比较，计算出一个t值。

根据t值的大小和自由度，可以查找相应的临界值，从而得出显著性检验的结果。

双样本独立t检验用于比较两个独立样本或两个独立变量之间的均值差异是否显著。

该方法的原理是将两个独立样本的均值差异与零进行比较，计算出一个t值。

根据t值的大小和自由度，可以查找相应的临界值，从而得出显著性检验的结果。

方差分析（ANOVA）是一种用于比较两个或更多个样本或组之间均值差异是否显著的统计方法。

该方法的原理是将不同组之间的均值差异与总均值差异进行比较，计算出一个F值。

根据F值的大小和自由度，可以查找相应的临界值，从而得出显著性检验的结果。

卡方检验用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。

该方法的原理是通过计算观察频数和期望频数之间的卡方值，进而判断观察频数是否与期望频数存在显著差异。

皮尔逊相关分析用于评估两个变量之间的线性关系是否显著。

该方法的原理是通过计算两个变量之间的皮尔逊相关系数，从而判断变量之间的关系是否显著。

需要注意的是，在进行显著性检验时，首先需要确定假设，即原假设和备择假设。

原假设通常表示为没有显著差异或没有关系，备择假设则表示存在显著差异或存在关系。

根据样本数据计算出的检验统计量与临界值进行比较，如果检验统计量落在拒绝域（即临界值的范围内），则拒绝原假设，认为差异或关系是显著的。

显著性检验（Significance T esting）显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。

或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。

显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。

抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。

[编辑]显著性检验的含义显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。

常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设） (null hypothesis) ，与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternative hypothesis) 。

⑴在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的概率通常记作α；⑵在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类错误，其出现的概率通常记作β。

通常只限定犯第一类错误的最大概率α，不考虑犯第二类错误的概率β。

这样的假设检验又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。

最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。

一般情况下，根据研究的问题，如果犯弃真错误损失大，为减少这类错误，α取值小些，反之，α取值大些。

[编辑]显著性检验的原理无效假设显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。

所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。

经统计学分析后，如发现两组间差异系抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。

正确理解显著性检验（Significance Testing）什么是显著性检验显著性检验是用于检验实验处理组与对照组或两种不同处理组的效应之间的差异是否为显著性差异的方法，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”。

显著性检验可用于两组数据是否有显著性差异，从而可以检验这两组数据所代表的“内涵”，如不同实验方法的差异有无，实验人员受训练的效果有无，不同来源的产品的质量差异，某产品的某特征在一定时间内稳定性，产品保质期的判断等等。

原假设为了判断两组数据是否有显著性差异，统计学上规定原假设(null hypothesis) 为“两组数据（或数据所代表的内涵）无显著差”，而与之对立的备择假设(alternative hypothesis)，则为“两组数据有显著差异”。

⑴在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，即，弃真错误，其出现的概率，记作α；⑵在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类错误，即，纳假错误，其出现的概率通常记作β。

通常只限定犯第一类错误的最大概率α，不考虑犯第二类错误的概率β。

这样的“假设检验”又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。

显著性检验的P值及有无显著性差异的判断：通过显著性检验的计算方法计算而得的“犯第一类错误的概率p”，就是统计学上规定的P值。

若p<或=α，则说明“放弃原假设，在统计意义上不会犯错误，即原假设是假的，也即,”两组数据无显著差异”不是真的，也即两组数据有显著差异”！反之，若p大于α，则说明两组数据间无显著差异。

最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。

一般情况下，根据研究的问题，如果犯弃真错误损失大，为减少这类错误，α取值小些，反之，α取值大些。

P值及统计意义见下表。

显著性检验1、什么是显著性检验显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。

或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。

显著性检验是针对我们对总体所做的假设做检验，其原理就是“小概率事件实际不可能性原理”来接受或否定假设。

抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。

2、显著性检验的含义显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。

常把一个要检验的假设记作H0,称为原假设（或零假设）(null hypothesis) ，与H0对立的假设记作H1，称为备择假设(alternative hypothesis) 。

⑴在原假设为真时，决定放弃原假设，称为第一类错误，其出现的概率通常记作α；⑵在原假设不真时，决定接受原假设，称为第二类错误，其出现的概率通常记作β。

通常只限定犯第一类错误的最大概率α，不考虑犯第二类错误的概率β。

这样的假设检验又称为显著性检验，概率α称为显著性水平。

最常用的α值为0.01、0.05、0.10等。

一般情况下，根据研究的问题，如果放弃真错误损失大，为减少这类错误，α取值小些，反之，α取值大些。

3、显著性检验的原理一、无效假设显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。

所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。

经统计学分析后，如发现两组间差异系抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。

几种常见的显著性检验方法显著性检验是统计学中常用的一种方法，用于检验两组或多组数据之间是否存在显著差异。

下面将介绍几种常见的显著性检验方法。

1.t检验：t检验用于比较两组均值是否存在显著差异。

根据独立样本或配对样本可以分为独立样本t检验和配对样本t检验。

适用于连续型变量，要求样本满足正态分布和方差齐性的假设。

2.方差分析（ANOVA）：方差分析用于比较三组或多组均值是否存在显著差异。

适用于连续型变量，要求样本满足正态分布和方差齐性的假设。

方差分析包括单因素、多因素、重复测量、混合设计等多种类型。

3.卡方检验：卡方检验用于比较两个或多个分类变量之间是否存在显著差异。

适用于分类变量，比如性别、职业等。

卡方检验可用于检验两个分类变量之间的关联性，也可用于检验一个分类变量与一个连续型变量之间的关系。

4.相关分析：相关分析用于评估两个连续型变量之间的关系强度和方向。

常用的相关系数有皮尔逊积矩相关系数、斯皮尔曼秩相关系数和判定系数等。

相关系数的显著性检验可以帮助确定两个变量之间是否存在显著相关关系。

5.回归分析：回归分析用于建立一个或多个自变量和一个连续型因变量之间的函数关系，并用于预测因变量。

回归分析中常用的显著性检验方法有t检验、F检验和R平方检验等。

6. 生存分析：生存分析主要用于评估时间至事件发生（比如死亡、疾病复发等）之间的关系。

生存分析的主要方法有Kaplan-Meier生存曲线和Cox比例风险模型等。

生存分析通常使用对数秩检验来评估不同组别之间的显著差异。

除了以上常见的显著性检验方法，还有一些其他的检验方法，比如非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）、Fisher精确检验、Bootstrap检验等，这些方法适用于不满足正态分布假设或方差齐性假设的数据情况。

显著性检验方法的选择要根据数据的类型和应用背景来决定。

在进行显著性检验时，还需注意样本的大小、假设检验的前提条件以及是否需要对多重比较进行校正等问题。

常用显著性检验1.t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。

包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。

2.t'检验应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。

3.U检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验。

4.方差分析用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。

常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等。

5.X2检验是计数资料主要的显著性检验方法。

用于两个或多个百分比(率)的比较。

常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资料及组内分组X2检验。

6.零反应检验用于计数资料。

是当实验组或对照组中出现概率为0或100％时，X2检验的一种特殊形式。

属于直接概率计算法。

7.符号检验、秩和检验和Ridit检验三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。

可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。

其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。

所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。

8.Hotelling检验用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检验。

计量经济学检验方法讨论计量经济学中的检验方法多种多样，而且在不同的假设前提之下，使用的检验统计量不同，在这里我论述几种比较常见的方法。

在讨论不同的检验之前，我们必须知道为什么要检验，到底检验什么？如果这个问题都不知道，那么我觉得我们很荒谬或者说是很模式化。

检验的含义是要确实因果关系，计量经济学的核心是要说因果关系是怎么样的。

那么如果两个东西之间没有什么因果联系，那么我们寻找的原因就不对。

那么这样的结果是没有什么意义的，或者说是意义不大的。

统计4：显著性检验在统计学中，显著性检验是“假设检验”中最常⽤的⼀种，显著性检验是⽤于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。

⼀，假设检验显著性检验是假设检验的⼀种，那什么是假设检验？假设检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出⼀个假设，然后利⽤样本信息来判断这个假设是否合理。

在验证假设的过程中，总是提出两个相互对⽴的假设，把要检验的假设称作原假设，记作H0，把与H0对⽴的假设称作备择假设，记作H1。

假设检验需要解决的问题是：指定⼀个合理的检验法则，利⽤已知样本的数据作出决策，是接受假设H0，还是拒绝假设H0。

1，假设检验的基本思想假设检验的基本思想是⼩概率反证法思想。

⼩概率思想是指⼩概率事件（P<0.01或P<0.05）在⼀次试验中基本上不会发⽣。

反证法思想是先提出原假设(记作假设H0)，再⽤适当的统计⽅法确定原假设成⽴的可能性⼤⼩：若可能性⼩，则认为原假设不成⽴；若可能性⼤，则认为原假设是成⽴的。

2，假设检验的思路假设检验思路是：先假设，后检验，通俗地来说就是要先对数据做⼀个假设，然后⽤检验来检查假设对不对。

⼀般⽽⾔，把要检验的假设称之为原假设，记为H0；把与H0相对对⽴（相反）的假设称之为备择假设，记为H1。

如果原假设为真，⽽检验的结论却劝你拒绝原假设，把这种错误称之为第⼀类错误（弃真），通常把第⼀类错误出现的概率记为α；就是说，拒绝真假设的概率是α。

如果原假设不真，⽽检验的结论却劝你接受原假设，把这种错误称之为第⼆类错误（取伪），通常把第⼆类错误出现的概率记为β；就是说，接受假假设的概率是β。

因此，在确定检验法则时，应尽可能使犯这两类错误的概率都较⼩。

⼀般来说，当样本容量固定时，如果减少犯⼀类错误的概率，则犯另⼀类错误的概率往往增⼤。

如果要使犯两类错误的概率都减少，除⾮增加样本容量。

⼆，显著性检验什么是显著性检验？在给定样本容量的情况下，我们总是控制犯第⼀类错误的概率α，这种只对犯第⼀类错误的概率加以控制，⽽不考虑犯第⼆类错误的概率β的检验，称作显著性检验。

实验结果与显著性检验在科学研究中，实验结果的正确与否是确认研究结论的重要依据。

为了客观、准确地评估实验结果的可靠性，显著性检验是必不可少的统计分析方法。

本文将从六个方面详细论述实验结果与显著性检验的关系，以期帮助读者更好地理解和运用这一方法。

一、显著性检验的基本概念首先，我们需要了解显著性检验的基本概念。

显著性检验是一种判断两个或多个样本之间差异是否显著的统计方法。

它的核心思想是将实际观测到的样本差异与在零假设下所预期的差异进行比较，从而得出结论。

通常使用的统计指标是p值，p值越小，说明差异越显著。

二、假设检验与显著性检验其次，我们将探讨假设检验与显著性检验之间的关系。

假设检验是显著性检验的一种特殊形式，用于对某个特定猜想进行验证。

在显著性检验中，我们通常关注的是对两个或多个样本之间差异的判断，而不限于某个特定的假设。

三、实验结果与显著性检验的可靠性接下来，我们需要讨论实验结果与显著性检验的可靠性。

实验结果的可靠性依赖于多个因素，包括样本容量、实验设计、数据质量等。

显著性检验的可靠性则取决于p值的大小以及显著性水平的选择。

较小的p值和较低的显著性水平能够提高显著性检验的可靠性。

四、误差与实验结果的影响误差对实验结果的影响是无法避免的。

在实验设计和数据处理过程中，我们需要注意减少或控制误差的发生。

显著性检验可以帮助我们判断实验结果与误差之间的关系，从而准确地评估实验结果的可靠性。

五、显著性检验的局限性与拓展显著性检验虽然是一种常用的统计方法，但它也存在一些局限性。

例如，显著性检验无法提供关于差异的大小和方向的信息，只是判断差异是否显著。

此外，显著性检验的结果受到样本容量的影响，对小样本数据的适用性有限。

在实际应用中，我们还可以借助其他统计方法，如置信区间估计等，来进一步评估实验结果的可靠性。

六、显著性检验的实际应用最后，我们将探讨显著性检验在实际应用中的价值。

显著性检验广泛应用于各个学科领域中，包括医学、心理学、经济学等。

几种常见的显著性检验方法显著性检验是统计学中常用的一种方法，用于判断样本数据是否由一个总体生成，或者判断两个或多个样本数据是否来自同一个总体。

它的主要目的是通过计算样本数据之间的差异，并基于概率理论判断这些差异是否由随机因素引起，从而得出结论。

下面将介绍几种常见的显著性检验方法：1.t检验：t检验是一种常用的参数检验方法，用于判断两个样本均值是否有显著差异。

当总体的方差未知时，可以使用独立样本t检验；当总体的方差已知时，可以使用配对样本t检验。

2.方差分析：方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值是否有显著差异的方法。

它通过比较组间变异与组内变异来判断均值的差异是否有统计学意义。

常用的方差分析方法包括单因素方差分析和多因素方差分析。

3.卡方检验：卡方检验是一种用于比较观察值与期望值之间的差异是否有显著性的非参数检验方法。

它适用于分类数据的分析，常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。

4.相关分析：相关分析是一种用于衡量两个变量之间相关关系的方法，常用于测量变量之间的线性相关性。

通过计算相关系数来判断两个变量是否存在显著的相关关系。

5.回归分析：回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的方法。

通过拟合回归模型并进行参数估计，可以判断自变量对因变量的影响是否显著。

除了上述几种常见的显著性检验方法外，还有其他一些方法，如非参数检验方法（如Wilcoxon秩和检验和Mann-Whitney U检验）、生存分析中的log-rank检验等。

在实际应用中，应根据具体问题选择适当的检验方法，并进行合理的假设设置和数据分析，以得出准确的结论。

报告中的显著性检验和统计学方法引言统计学作为一门重要的科学方法，广泛应用于各个领域，包括经济学、医学、社会学等。

在报告中，显著性检验和统计学方法的运用对于数据的解读和决策具有重要意义。

本文将从六个方面进行详细论述。

一、显著性检验的概念和原理1. 显著性检验的定义对于一个给定的数据集，显著性检验可以判断观察结果是否具有统计意义。

2. 零假设和备择假设在显著性检验中，零假设代表无效或者无关，而备择假设则认为观察结果是有效的。

3. 抽样分布和临界值在进行显著性检验时，需要根据已知分布情况计算临界值，以判断观察结果是否达到显著水平。

二、常见的显著性检验方法1. Z检验Z检验适用于大样本的情况，用于比较样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。

2. T检验T检验适用于小样本的情况，用于比较两个样本均值之间是否存在显著差异。

3. 卡方检验卡方检验主要用于分析分类数据，例如比较两组样本的分布是否存在显著差异。

三、P值的计算和解读1. P值的定义P值代表给定数据出现与零假设相同或更极端结果的概率。

P值越小则表示结果越显著。

2. P值与显著性水平在进行显著性检验时，需要设定一个显著性水平，常见的有0.05和0.01两种。

如果P值小于显著性水平，则拒绝零假设。

3. P值的解读要注意P值并不能直接得出“零假设一定为真”或者“备择假设一定为真”的结论，需要综合其他因素进行判断。

四、置信区间的计算和解读1. 置信区间的定义置信区间是对参数估计的一种范围估计方法，可以用来评估样本估计值的准确性。

2. 置信水平的选择置信水平是指在重复抽样情况下，多次计算置信区间时包含总体参数的比例。

常见的有95%和99%两种置信水平。

3. 置信区间的解读置信区间包含了总体参数的可能取值范围，较宽的置信区间表示估计结果的不确定性较大。

五、常见统计学方法的应用案例1. A/B测试A/B测试常用于网站优化和营销领域，通过对比两种不同策略的效果，判断是否存在显著差异。

显著性检验名词解释显著性检验(criterion of specificity test)又称区别性测试或鉴别力测试，是一种常用的判断两个变量间差异是否显著的统计方法。

[1]显著性检验是一种用来比较两个观察值，其中至少有一个与另一个不同的统计方法。

[参见中图分类号]G721[2][3]例如，在“考试成绩和实际能力的显著差异”中，是否“很明显地”把A高中生的考试成绩和一个具有较高职业能力的人的实际能力加以区别？答案是否定的，因为从考试成绩上是无法将二者区别开来的。

这样，我们就可以用显著性检验来确定到底谁更有能力，谁在说谎，如果把这一点搞清楚，即使未发现说谎行为也会收到令人满意的结果，因为他已经向我们证实了有能力并非就等于优秀。

当然还可以通过其它许多方法来研究某些问题，但都可以归纳到这一问题上来，因为人的能力是很复杂的，并且每个人各自的能力也是有区别的。

由此看来，显著性检验是很有意义的。

然而，在实际工作中有时却得不到理想的结果。

这是为什么呢?原因大概有两个：其一，总体内部包含着极不相同的群体。

比如说，调查了三所学校，甲、乙、丙三所学校都是小学，都是某一所大学的附属小学。

根据大数法则，不相关的几个变量是没有区别的，甚至连方差也可能一样。

我们不能想当然地去“显著性检验”，因为显著性检验的应用前提条件是：“两组之间有显著的区别。

”所谓“显著的区别”，简单说就是两个变量之间差异很大，要在总体中找出与各组差异相当的总体几乎是不可能的。

我认为有必要先了解一下什么是显著性。

显著性是指对象的某个特征值与取值的标准偏离程度大小，即标准偏差越大，表示两个对象之间的差异越大;标准偏差越小，表示两个对象之间的差异越小。

由于对象本身存在差异，标准偏差并不一定完全反映对象之间的差异。

所以，通常是采用平均数代替标准偏差。

即将各对象的平均数除以样本数目，平均数的平均水平与各对象之间的差异程度成正比，平均数愈接近总体平均数，表明各对象之间的差异愈大;反之，则差异愈小。

显著性检验显著性检验T检验零假设,也称稻草人假设,如果零假设为真,就没有必要把X纳入模型,因此如果X确定属于模型,则拒绝零假设Ho,接受备择假设H1,(Ho:B2=0 H1:B2≠0)假设检验得显著性检验法:t=(b2-B2)/Se(b2)服从自由度为(n-2)得t分布,如果令Ho:B2=B2*,B2*就是B2得某个数值(若B2*=0)则t=(b2-B2*)/Se(b2)=(估计量—假设值)/假设量得标准误。

可计算出得t值作为检验统计量,它服从自由度为(n-2)得t分布,相应得检验过程称为t检验。

T检验时需知:①,对于双变量模型,自由度为(n-2);②,在检验分析中,常用得显著水平α有1%,5%或10%,为避免选择显著水平得随意性,通常求出p值,p值充分小,拒绝零假设;③可用半边或双边检验。

双边T检验:若计算得ItI超过临界t值,则拒绝零假设。

显著性水平临界值t0、01 3、3550、05 2、3060、10 1、860单边检验:用于B2系数为正,假设为Ho:B2<=0, H1:B2>0显著性水平临界值t0、01 2、8360、05 1、8600、10 1、397F检验(多变量)(联合检验)F=[R2/(k-1)]/(1-R2)(n-k)=[ESS(k-1)]/RSS(n-k)、n为观察值得个数,k 为包括截距在内得解释变量得个数,ESS(解释平方与)= ∑y^i2RSS(残差平方与)= ∑ei2TSS(总平方与)= ∑yi2=ESS+RSS、判定系数r2=ESS/TSSF与R2同方向变动,当R2=0(Y与解释变量X不想关),F为0,R2值越大,F值也越大,当R2取极限值1时,F值趋于无穷大。

F检验(用于度量总体回归直线得显著性)也可用于检验R2得显著性—R2就是否显著不为0,即检验零假设式(Ho:B2=B3=0)与检验零假设R2为0就是等价得。

虚拟变量虚拟变量即定性变量,通常表明具备或不具备某种性质,虚拟变量用D表示。