拟合优度检验与变量的显著性检验(t检验)的区别

鱼儿27072022-10-04 11:39:541条回答

拟合优度检验与变量的显著性检验(t检验)的区别
区别?你这只是把概念说了一遍,我书上也有啊

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salted 共回答了11个问题 | 采纳率100%
1、拟合优度检验是对回归结果总体拟合程度的检验,拟合优度越高说明回归方程所描述的自变量和因变量之间的关系和实际情况越符合.
2、变量的显著性检验是指在得到回归方程后,对方程个自变量的系数在一定置信度范围内进行T检验,如果检验结果是在置信范围内,则认为该系数可信,能够用来描述这一自变量和因变量的关系,反之则为不显著.
1年前

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卡方分布之拟合优度检验
若n个相互独立的随机变量ξ1,ξ2,…,ξn ,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和∑ξi∧2构成一新的随机变量,其分布规律称为χ2(n)分布(chi-square distribution),其中参数 n 称为自由度,自由度不同就是另一个χ2分布,正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样.χ2分布的密度函数比较复杂这里就不给出了,同学们也不用去记了.卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布,这也正反映了前面所说的正态分布的重要性.
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这个是最简单的方差检验,两个是不一样的
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有,拟合优度是指这个模型对于数据来说,解释变量能够解释被解释变量的程度,F说明的是整个模型中所有的解释变量的显著程度,和T值是对应的.
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F检验
F—检验法是检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法.设两个随机变量X、Y的样本分别为X1,x2,……,xn与y1,y2,……,yn,其样本方差分别为s1^2与s2^2.现检验X的总体方差DX与Y的总体方差DY是否相等.假设H0:DX=DY=σ^2.根据统计理论,如果X、Y为正态分布,当假设成立时,统计量(如右图)服从第一自由度为n1—1、第二自由度n2—1的F—分布.预先给定信度α.查F—分布表,得Fα/2.若计算的F值小于Fα/2,则假设成立,否则假设不合理.F—检验法还可用于两个以上随机变量平均数差异显著性的检验.  F检验法是英国统计学家Fisher提出的,主要通过比较两组数据的方差 S^2,以确定他们的精密度是否有显著性差异.至于两组数据之间是否存在系统误差,则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后,再进行t 检验.  样本标准偏差的平方,即(“^2”是表示平方):  S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1)   两组数据就能得到两个S^2值,S大^2和S小^2   F=S大^2/S小^2   由表中f大和f小(f为自由度n-1),查得F表,  然后计算的F值与查表得到的F表值比较,如果   F < F表 表明两组数据没有显著差异;   F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异
拟合优度检验
主要是运用判定系数和回归标准差,检验模型对样本观测值的拟合程度.  当解释变量为多元时,要使用调整的拟合优度,以解决变量元素增加对拟合优度的影响.  拟合优度检验是检验来自总体中的一类数据其分布是否与某种理论分布相一致的统计方法.eg.一个总体可分为r类,现从该总体获得了一批分类数据,现在需要我们从这些分类数据中出发,去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符.譬如要检验一颗骰子是否是均匀的,那么可以将该骰子抛掷若干次,记录每一面出现的次数,从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6.

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1虚拟变量的取值是人为设定的
2拟合优度检验和F检验是没有区别的
3联立方程组模型不能直接用OLS方法估计参数
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leiwenhong 共回答了19个问题 | 采纳率89.5%
第一题应该是错的,因为我们不可能得到一个问题的整个总体数据,我们只能得到其样本值,估计样本回归方程.
第二个题应该是错的,就算是总体回归函数给出的也不是对应于每一个自变量的因变量的值,而是给出的估计值,或说理论值、期望值.
第三题是应该是错误的,单纯的回归模型里,就算相关系数很高,统计很显著,也可能存在“伪回归”现象,即因变量不一定是因变量的因.
卡方拟合优度检验统计量的公式
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χ²=∑(Oi-Ei)/Ei~χ²(k-1)
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Oi是观测值
Ei是期望值
统计量大于临界值时,拒绝原假设