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一元线性回归模型的统计检验PPT.ppt
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一元线性回归模型的统计检验PPT.ppt
一元线性回归模型的统计检验（优选）第二节一元线性回归模型的统计检验总变差的分解拟合优度（可决系数）▼如果或者则拒绝原假设,而接受备择假设定义：回归平方和（解释了的变差ESS）在总变拟合优度（可决系数）或（优选）第二节一元线性回归模型的统计检验与相对应分析Y的观测值、估计值与平均值的关系这样计算的是Y的一个点估计值▼如果或者则拒绝原假设,而接受备择假设▼如果或者则拒绝原假设,而接受备择假设或拟合优度（可决系数）将上式两边平方加总，可证得P值检验是比较和pP▼如果或者则拒绝原假设,而接受备择假设或将上式两边平
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回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数，或者说是用样本回归线代替总体回归线。一、拟合优度检验1、总离差平方和的分解如果Yi=Ŷi即实际观测值落在样本回归“线”上，则拟合最好。可认为，“离差”全部来自回归线，而与“残差”无关。对于所有样本点，则需考虑这些点与样本均值离差的平方和,可以证明：TSS=ESS+RSS2、可决系数R2统计量二、变量的显著性检验1、假设检验2、变量的显著性检验检验步骤：对于一元线性回归方程中的0，可构造如下t统计量进行显著性检验：t统计量的计算结果分别为：假设检验可以
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回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数，或者说是用样本回归线代替总体回归线。一、拟合优度检验1、总离差平方和的分解如果Yi=Ŷi即实际观测值落在样本回归“线”上，则拟合最好。可认为，“离差”全部来自回归线，而与“残差”无关。对于所有样本点，则需考虑这些点与样本均值离差的平方和,可以证明：TSS=ESS+RSS2、可决系数R2统计量二、变量的显著性检验1、假设检验2、变量的显著性检验检验步骤：对于一元线性回归方程中的0，可构造如下t统计量进行显著性检验：t统计量的计算结果分别为：假设检验可以
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§2.3一元线性回归模型的统计检验回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数，或者说是用样本回归线代替总体回归线。一、拟合优度检验如果Yi=Ŷi即实际观测值落在样本回归“线”上，则拟合最好。可认为，“离差”全部来自回归线，而与“残差”无关。TSS=ESS+RSS1、假设检验检验步骤：t统计量的计算结果分别为：于是得到:(1-)的置信度下,i的置信区间是1、总离差平方和的分解对于所有样本点，则需考虑这些点与样本均值离差的平方和,可以证明：2、可决系数R2统计量二、变量的显著性检验2、变量的显著
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