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文档简介

第5章双变量回归：区间估计与假设检验安立仁5.1统计学的预备知识第I类错误：弃真错误α=P（Z>Z0|H0为真）第II类错误：取伪错误β=P（Z≤Z0|

H1为真）μ0

临界值

μ1H0

H1αβ5.1统计学的预备知识显著性水平α统计检验的功效（能力）置信度置信区间5.2区间估计：一些基本概念置信区间（confidenceinterval）(1-α)称置信度或置信系数（confidencecoefficient）置信区间的端点称为置信限（confidencelimits）或临界值（criticalvalues）置信上限（lowerconfidencelimit），置信下限（uperconfidencelimit）5.2区间估计：一些基本概念应注意的一些问题上面的方程并没有说β2落入给定界限内的概率是1-α。因为虽然β2未知，但被假定为某个定数，或者落在区间内，或者落在区间外。所表述的是，使用我们的方法构造出来的区间包含β2的概率为1-α。我们构造的区间是随机区间。要从重复的意义上理解，既在多次抽样中平均讲这些区间将有100%（1-α

）次包含着参数的真值。对于计算出的参数估计值而言，得到的区间中要么包含参数真值要么不包含。如对于95%置信区间的0.4268≤β2≤0.5914而言，不能说这个区间包含真实的β2

的概率是95%。这个概率不是1就是0。5.3回归系数

1和

2的置信区间

2置信区间在干扰项正态性假定下，OLS估计量的回归系数就是正态分布，检验统计量可以写为但是标准差参数很少知道，就用其估计量，这样检验统计量就变为5.4σ2方差的置信区间5.5假设检验：概述虚拟假设H0备择假设H15.6假设检验：置信区间的方法双侧或双尾检验：H0：β2=0.3

H1：β2≠0.3单侧或单尾检验：

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