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文档简介

统计显著性检验2010年4月19日 主要内容 统计显著性检验的基本概念 一旦一个方程的参数值被估计后 分析者就必须回答以下这个问题 参数的估计值与零的差不是显著地大 如果估计的系数与零的差足够大 或者是远远大于零 正向估计 或者是远远小于零 负向估计 那么我们就认为估计的系数具有统计显著性 统计显著性检验的基本概念 正常情况下 作检验时的假设是b 0 用t检验来对b的真实参数值不为零的可能性作概率表述 用t检验可以从统计上判定b到底要有多大 才能做出b不为零的结论 在假设检验过程中 描写小概率事件的统计量的取值范围称为该原假设的否定域 拒绝域 否定域的边界称为该假设检验的临界值 第 类错误 当b 0时 总会存在t检验判定b 0的风险 即当一个参数并无显著性时 断定它的估计是显著的 我们称这类错误为第 类错误 进行t检验时犯第 类错误得概率被称做t检验的显著性水平 levelofsignificance 通常来说 一般选择0 01 0 02 0 05或0 10的显著性水平 它们分别表明了分析者愿意承受最高为1 2 5或10 的发生第 类错误的概率 一般用 表示显著性水平 置信度 levelofconfidence 置信度等于1减去显著性水平 它给出了不会犯第 类错误的概率 置信度就是t检验做出的Y和X之间没有任何关系的 即b 0 的判断是正确的概率 做t检验的步骤 第一步 由参数估计值和它的均方差计算出t统计量 即t比 第二步 在选定的显著性水平 如5 显著性水平 下 找出的t合适的临界值 t的临界值是由显著性水平和自由度给出的 一个t检验的自由度 degreesoffreedom 等于n k 其中n是样本中观察量k是估计参数的个数 解释变量的个数 第三步 把计算出的t统计量的绝对值与临界值比较 如果t统计量的绝对值比临界值大 就说明在95 的置信度下 估计的参数显著地不为零 如果绝对值小于临界值 b的估计值就不能看成显著地不等于零 即X在决定Y的值时并没有发挥显著的统计作用 例子根据下表 单位 美元 在5 的显著性水平下做t检验 第一步 第二步 第三步 把计算出的t统计量的绝对值与临界值比较 t统计量为4 04 临界值为2 571 因为4 04大于2 571 所以拒绝b 0的假设 并判断显著地不等于零 这就意味着
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