怎樣根據偏回歸係數判斷是否顯著?

2025-02-16 02:25:15 字數 3123 閱讀 6976

1樓:植子昂戶嘉

判斷偏回歸係數是否顯著,要用到變數的顯著性檢驗。即。t檢驗。構造。

t統計量,t

偏回歸係數。

該係數的標準差。計算出。t

統計量。給定某個顯著性水平。

通常可以取為。

查。t分佈表找到對應的臨界值(自由度。為。n-kk是偏回歸係數的個數,包含模型裡的常數項。

這裡假設樣本容量。

n,如果。t

大於臨界值(此時是小概率),則說明該偏回歸係數對。

因變數的影響顯著;如果。t

小於臨界值(此時是大概率),則說明該偏回歸係數對。

因變數的影響不顯著。

注:常用軟體(比如eviews,spss等)會直接給出t檢驗。

的概率,你就可以不用查t

分佈表了。下面再給你乙個**,關於。t檢驗的。

2樓:網友

如果你已經忘記了迴歸係數這些基本概念,看本文之前建議先看一下同系列的(11)一元線性迴歸和(12)迴歸方程的顯著性檢驗會幫助你更好的理解。

這篇文章比較短,主要是講一講迴歸方程的顯著性檢驗和迴歸係數的顯著性檢驗有什麼區別,檢驗方法又有什麼不同。

迴歸係數b1的顯著性檢驗。

檢驗x 與 y 之間是否具有線性關係,或者說,檢驗自變數 x 對因變數 y 的影響是否顯著。

在一元線性迴歸中,等價於迴歸方程的顯著性檢驗。

對於多元線性迴歸分析,迴歸方程的顯著性檢驗檢驗了模型總體的自變數和因變數之間的線性關係是否顯著,而回歸係數的顯著性檢驗則檢驗了每乙個自變數前面的迴歸係數對因變數 y 的影響是否顯著。

迴歸係數顯著性檢驗的步驟—t檢驗。

迴歸係數的顯著性檢驗。

其中:b1的估計的標準差。

式中:實際觀察值與迴歸估計值離差平方和的均方根。

迴歸係數不顯著怎麼辦?

3樓:帳號已登出

迴歸係數不顯著:檢驗多重共線性的方法:條件數、vif、奇異值分解、特徵系統分析,解決方法:嶺迴歸、主成分、變數篩選。

和是對「常量」、「技術人員密度」兩個引數的t檢驗的值,對應的概率分別是和,如果顯著性水平是的話,說明常量不顯著,則一元線性迴歸分析中不應該含有常量。至於是對「技術人員密度」係數的標準化,不用太在意此數字。

迴歸係數差異顯著性檢驗。

significance test of difference between two regression coefficients),對樣本回歸係數是否隨機取自總體迴歸係數為零的情況的統計檢驗。設 b 為樣本回歸係數,β為總體迴歸係數,則b與β=0 差異顯著即意味迴歸係數顯著,b 與在β=0 差異不顯著即意味迴歸係數不顯著。

迴歸分析顯著性怎麼看

4樓:花小花老師

reg只提供迴歸分析,在出的結果裡每個變數後面都有p值,p=0代察碰表顯著,p=以下悶沒拆是1%顯著水平顯著,是5%,是10%,如要要t值可以ttest a之類的。

reg y x1 x2 xn

test x1=x2=xn=0

關鍵看三個地方:

1、判定係數r方,為,擬合優度很高。

2、迴歸係數,本例中,常數項為,係數為,3、看回歸係數的顯著性檢驗,即p值,本例中,x的係數的p值為,小於,說明x對因變數有顯著的影響。其它的基本可以忽略。

stata:

的統計功能很強,除了傳統的統計分析方法外,還收集了近20年發展起來的新方法,如cox比例風險迴歸,指數與weibull迴歸,多類結果與有序結果的logistic迴歸,poisson迴歸,負二項螞棗迴歸及廣義負二項迴歸,隨機效應模型等。具體說, stata具有如下統計分析能力:

數值變數資料的一般分析:引數估計,t檢驗,單因素和多因素的方差分析,協方差分析,互動效應模型,平衡和非平衡設計,巢狀設計,隨機效應,多個均數的兩兩比較,缺項資料的處理,方差齊性檢驗,正態性檢驗,變數變換等。<>

如何檢驗線性迴歸模型的顯著性?

5樓:旅遊達人在此

p值是拒絕原假設的值。

迴歸係數p的檢驗是t檢驗,當p<α值,即迴歸係數顯著,拒絕原假設。

迴歸模型檢驗是檢驗模型是否合適,通過f檢驗,當f檢驗p<α,則模型顯著,即反映的總體迴歸。

通過這兩種檢驗,而且符合經濟自然規律後的模型可**。

如果在迴歸分析中,只包括乙個自變數和乙個因變數,且二者的關係可用一條直線近似表示,這種迴歸分析稱為一元線性迴歸分析。如果迴歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數,且自變數之間存**性相關,則稱為多重線性迴歸分析。

迴歸模型整體顯著,單個係數不顯著怎麼辦

6樓:

迴歸模型整體顯著,單個係數不顯著怎麼辦。

首先,迴歸係數不顯著不能簡單滴認為對應的解釋變數對被解釋變數沒有影響。先觀察下f檢驗值,如果整體線性檢驗不顯著,那麼說明模型設定為線性不合適,需採用其他模型形式。如非線性迴歸模型。

如果替代模型的迴歸係數t檢驗拒絕原假設(顯著),那麼說明是模型設定問題。再者,對殘差進行異方差檢驗以及自相關檢驗,如果存在異方差或者自迴歸,則用廣義ols法消除後,再做引數顯著性檢驗。異方差和自迴歸的存在均會使得t檢驗失效。

如果仍然不顯著,那麼就要考慮是否將該變數從模型中剔除了。若剔除該變數後的迴歸結果使得三個資訊準則值均下降,那麼就該剔除該變數。

如何對迴歸係數的顯著性進行判定?

7樓:網友

1)對迴歸方程的整體顯著性進行說明。

根據輸出結果,r-square 為 ,其中,r-square 越接近 1,表明模型的擬合效果越好,代御告表回液辯歸方程的整體顯著性越高。因此,可以認為本次鎮埋明迴歸方程的整體顯著性較高。

2)寫出迴歸方程,對迴歸係數的顯著性進行說明,並說明迴歸係數的經濟含義。

迴歸方程為:收入水平= + 初始工資 + 工作經驗 + 受僱時間 + 受教育時間。

根據輸出結果,迴歸係數分別為:初始工資的迴歸係數為 ,p-value 為 ;工作經驗的迴歸係數為 ,p-value 為 ;受僱時間的迴歸係數為 ,p-value 為 ;受教育時間的迴歸係數為 ,p-value 為 。由此可見,這四個迴歸係數的顯著性均高於 ,表明它們對收入水平的影響都是顯著的,具有一定的經濟意義。

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