的显著性检验

的显著性检验Tag内容描述：<p>1、3 回归方程及回归系数的显著性检验、回归方程的显著性检验(1) 回归平方和与剩余平方和建立回归方程以后, 回归效果如何呢？因变量与自变量是否确实存在线性关系呢？这是需要进行统计检验才能加以肯定或否定, 为此, 我们要进一步研究因变量取值的变化规律。的每次取值是有波动的, 这种波动常称为变差, 每次观测值的变差大小, 常用该次观侧值与次观测值的平均值的差(称为离差)来表示, 而全部次观测值的总变差可由总的离差平方和, 其中: 称为回归平方和, 是回归值与均值之差的平方和, 它反映了自变量的变化所引起的的波动, 其自由度(为自变量。</p><p>2、在SPSS里用Duncans multiple range test进行多组样本间差异显著性分析 1.软件SPSSv17.02.方法Duncansmultiplerangetest3.适用范围比较两组以上样本均数的差别，这时不能使用t检验方法作两两间的比较（如有人对四组均数的比较， 作6次两两间的t检验），这势必增加两类错误的可能性（如原先a定为0.05，这样作多次的t检验将使最终推断时的a0.05）。故对于两组以上的均数比较，必须使用方差分析的方法，当然方差分析方法亦适用于两组均数的比较。方差分析可调用此过程可完成。本过程只能进行单因素方差分析，即完全随机设计资料的方差分析。4.。</p><p>3、显著性检验的基本类型、方法及原理,一、参数检验（符合或近似符合正态分布） （一）连续性变量 方差的同质性检验 均数的显著性检验 （二）离散型变量 频率的显著性检验 卡方独立性、适合度和拟合度检验 二、非参数检验（偏态分布的资料）,连续性变量均数、方差的显著性检验,1.方差的同质性检验 （1）单个样本方差 （2）两个样本方差 2.样本均数的显著性检验 （1）单个样本均数 （2）两个样本均数 a.两成组样本 B.两配对样本 （3）3个或3个以上样本,一、方差的同质性检验,方差的同质性是样本均数检验的前提； 方差的同质性检验，就是要以样。</p><p>4、把协方差变成一个相对量数，即将离差除以各自的标准差，变成用标准分数表示，然后将两个标准分数的乘积除以n，所得的商就是积差相关系数。用公式表示为：,n=15 代入积差相关的计算公式中，得,2用原始数据计算,公式为：,3用下列统计量来计算,公式为：,4用下列统计量来计算,公式为：,三、相关系数的等距转换及其合并,例如： 教科书第261页。,四、相关系数的显著性检验,（一）相关系数的抽样分布 制作方法： 形态： 1=0时，如果n比较大，则呈正态分布； 如果n比较小，则呈t分布。 20时，如果n很大，则接近于正态分布; 如果n比较小，则呈偏态。</p><p>5、第四节 回归系数与方程的显著性检验,一、为什么需要进行变量的显著性检验？ 变量的显著性检验，是指对模型中被解释变量与某个解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立（即以多大的可 能性成立）作出推断。为决定某个解释变量是否保留在模型中，提供重要参考依据。 为什么要作假设检验？ OLS 估计只是用样本估计的结果，是否可靠？ 是否抽样的偶然结果？还有待统计检验。 假设检验都是建立在确定参数估计值 概率分布性质的基础上。,1、检验的检验目的（内容） 解释变量对被解释变量的的单独作用是否显著 2、检验步骤 对 Yi= 0+ 1Xi+ui 。</p><p>6、3 回归方程及回归系数的显著性检验、回归方程的显著性检验(1) 回归平方和与剩余平方和建立回归方程以后, 回归效果如何呢？因变量与自变量是否确实存在线性关系呢？这是需要进行统计检验才能加以肯定或否定, 为此, 我们要进一步研究因变量取值的变化规律。的每次取值是有波动的, 这种波动常称为变差, 每次观测值的变差大小, 常用该次观侧值与次观测值的平均值的差(称为离差)来表示, 而全部次观测值的总变差可由总的离差平方和,其中:称为回归平方和, 是回归值与均值之差的平方和, 它反映了自变量的变化所引起的的波动, 其自由度(为自变量的。</p><p>7、3 回归方程及回归系数的显著性检验 默认分类 2009 10 25 08 26 09 阅读1166 评论0 字号 大中小 回归方程的显著性检验 1 回归平方和与剩余平方和 建立回归方程以后 回归效果如何呢 因变量与自变量是否确实存在线性关系呢 这是需要进行统计检验才能加以肯定或否定 为此 我们要进一步研究因变量取值的变化规律 的每次取值是有波动的 这种波动常称为变差 每次观测值的变差大小 常用该次。</p><p>8、精品文档 线性回归的显著性检验 1 回归方程的显著性 在实际问题的研究中 我们事先并不能断定随机变量与变量之间确有线性关系 在进行回归参数的估计之前 我们用多元线性回归方程去拟合随机变量与变量之间的关系 只是根据一些定性分析所作的一种假设 因此 和一元线性回归方程的显著性检验类似 在求出线性回归方程后 还需对回归方程进行显著性检验 设随机变量Y与多个普通变量的线性回归模型为 其中服从正态分布 对多。</p><p>9、第七章平均数差异的显著性检验,回顾,样本平均数与总体平均数之间差异的假设检验又叫做总体平均数的显著性检验。如果某个样本平均数与总体平均数的差异达到了显著性水平就可以推翻零假设，认为这个样本不是来自该总体，而是来自其他总体；如果这个样本平均数与总体平均数的差异未达到显著性水平，则要接受零假设，这时就得承认这个样本来自该总体。,展望,本章将介绍如何由两个样本平均数之差检验两个相应总体平均数之差的显著性。</p>