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文档简介

1、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.

2、,第类错误： 当b=0时，总会存在t检验判定b0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（level of significance）。,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（level of confidence）： 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。

3、,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（degrees of freedom）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。这就意味着广告

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