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第四章多元线性回归模型检验,拟合优度检验方程的显著性检验(总参数的F检验)变量的显著性检验（单参数的t检验）构造置信区间,3.2拟合优度检验,可决系数与调整的可决系数,由于,=0,所以有：,有意思的是：,条件：模型必须有截距项,2.可决系数,3.调整的可决系数,在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得自由度减少，所以调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响:,其中：n-k为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。,一、方程的显著性检验(F检验),方程的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。,3.3统计推断,F检验的思想来自于总离差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS,如果这个比值较大，则X的联合体对Y的解释程度高，可认为总体存在线性关系，反之总体上可能不存在线性关系。因此,可通过该比值的大小对总体线性关系进行推断。,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,2.检验统计量,p值检验法,为了方便起见，将F统计量的值记为F0计算pPFF0称为p值（pvalue）如果p，则p/2/2，F0落入不能拒绝域，不能拒绝H0，如果pt0称为p值（pvalue）通常的计量经济学软件都可自动计算出p值,如果p，则p/21Duplicatesreport(variablename)Duplicateslist(variablename)Countifid=id_n+1,检查缺失值,nmissing变量ifnpresent变量ifnpresentx1x2ify=
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