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多元线性回归模型的假设检验中,总体方程检验和参数检验的原假设分别是什么?
如题所述
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推荐答案 2020-03-12
总体方程检验的原假设:线性关系不显著(
自变量
与因变量之间的关系不是线性的)
参数检验的原假设:自变量对因变量的影响不显著(某个自变量的系数=0)
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多元线性回归模型的检验
方法有哪些?
答:
多元线性回归分析的基本假定包括:
1、零均值假定:假设随机扰动项的期望或均值为零
。2、同方差和无自相关假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。3、随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无多重共线性:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定:假设...
在
假设检验中
接受
原假设
时可能
什么
错误
答:
假设检验中
接受原假设时可能犯第一类错误。在统计学中,假设
检验是
一种常用的方法,用于评估关于
总体参数的假设
。在进行假设检验时,我们提出两个假设:原假设(null hypothesis,通常记为H0)和备择假设(alternative hypothesis,通常记为H1或Ha)。
原假设是
我们想要进行
检验的假设
,备择假设则是
与原假设
...
如何用
多元线性回归
分析?有
什么
注意事项呢?
答:
R方和调整后的R方是对
模型拟合
效果的描述,调整后的R方更准确,即自变量对因变量的解释率为27.8%,T为各自变量是否有显著影响的
检验,
具体的显著性仍然取决于随后的P值,如果p值< 0.05,则自变量影响显著。
关于
多元线性回归模型的
显著性
检验
答:
因为,
方程总体
的线性关系显著性F
检验的
备择
假设是
估计参数不全为0,所以当某个参数的t检验通过(即拒绝零
假设,
参数不为0),则很可能影响到
总体线性检验
拒绝零假设。
回归模型
(regression model)对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如
多元线性回归的
数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi,式中,...
线性回归
里
参数的假设检验
都有哪些
,分别
有
什么
优劣,如何理解
答:
任意两个观测残差的协方差为0 ,也就是要求自变量间不存在多重共线性问题.对于如何处理多重共线性问题,请参考《
多元线性回归模型中
多重共线性问题处理方法》(3)残差e 服从正态分布N(0,σ2) .其方差σ2 = var (ei) 反映了
回归模型的
精度,σ 越小,用所得到回归模型预测y的精确度愈高.(4) ...
...
是什么?假设检验中
需要提出哪两种
假设,分别是什么,
请给出它们的定义...
答:
在
总体的
分布完全未知,或只知其分布但不知其
参数的
情况下,为了推断总体的某些性质,提出关于总体的某些假设,称为统计假设。所提出的假设称为原假设(或称为零假设),记为H0。对立于
原假设的假设
称为备择假设(或称为对立假设),记为H1。
回归
系数p是拒绝
原假设的
值还是拒绝
原假设?
答:
回归系数P的检验是t检验,当P<α值,即回归系数显著,拒绝
原假设
。
回归模型检验是检验模型
是否合适,通过F检验,当F检验P<α,则模型显著,即反映的
总体回归
。通过这两种检验,而且符合经济自然规律后的模型可预测。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,...
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