第三讲-多元线性回归模型检验及stata软件应用资料讲解.ppt
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第三讲-多元线性回归模型检验及stata软件应用资料讲解.ppt
第三讲多元线性回归模型检验及stata软件应用3.2拟合优度检验由于2.可决系数3.调整的可决系数一、方程的显著性检验(F检验)F检验的思想来自于总离差平方和的分解式:TSS=ESS+RSS根据数理统计学中的知识,在原假设H0成立的条件下,统计量p值检验法3.关于拟合优度检验与方程显著性检验的关系二、变量的显著性检验(t检验)2.检验统计量(2)t检验统计量P值检验法(p-valuetest)如果p<,则p/2</2,t0落入拒绝域,应拒绝H04.两类错误三、参数的置信区间2.的置信区间F值Stata
第三讲_多元线性回归模型检验及stata软件应用.ppt
第四章多元线性回归模型检验3.2拟合优度检验由于2.可决系数3.调整的可决系数一、方程的显著性检验(F检验)F检验的思想来自于总离差平方和的分解式:TSS=ESS+RSS根据数理统计学中的知识,在原假设H0成立的条件下,统计量p值检验法3.关于拟合优度检验与方程显著性检验的关系二、变量的显著性检验(t检验)2.检验统计量(2)t检验统计量P值检验法(p-valuetest)如果p<,则p/2</2,t0落入拒绝域,应拒绝H04.两类错误三、参数的置信区间2.的置信区间Stata操作读取数据常见数据格式
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多元线性回归模型的检验.pdf
多元线性回归模型估计及t检验.docx
多元线性回归:估计方法及回归系数显著性检验线性回归模型的基本假设:i=1,2,…,n在普通最小二乘法中,为保证参数估计量具有良好的性质,通常对模型提出若干基本假设:1.解释变量间不完全相关;2.随机误差项具有0均值和同方差。即:,i=1,2,…,n3.不同时点的随机误差项互不相关(序列不相关),即s≠0,i=1,2,…,n4.随机误差项与解释变量之间互不相关。即j=1,2,…,k,i=1,2,…,n5.随机误差项服从0均值、同方差的正态分布。即~i=1,2,…,n当模型满足假设1~4时,将回归模型称为“标