判断二元回归模型显著性0.05

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

Excel中的TINV函数计算,TINV(0.05,6)=2.447.既然t的绝对值用同样方法,可以测试其他每个自变量的统计显著性水平.以下是每个自变量的t

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

简单和你说吧首先看方差检验表,通过检验了说明回归方程可靠性强,反之则不强,回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响!

把你的图发上来给你解释再问：这个是LM检验再答：LM统计量为30.44488，查表确定显著性水平α=0.05的临界值，统计量的值大于临界值，且伴随概率P-值为0.1554，大于显著性水平，因此不能拒绝

你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著,把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了,哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的……再问：那有无回归模型显著，但有个别变量不显著的情况，请教

额,本来看到这个问题很久,不想冒泡,因为做这种东西没有技术含量.但是出来冒泡的原因是：楼上的不要误导人,这么多变量还是线性回归?你是学统计的吗?何况不可能没有多重共线问题的.自己的建议：使用因子分析或

以你所选取的自变量拟出的公式与实际的统计值出入比较大,建议去除相关性较小的几个自变量就有可能小于0.05.

D(ut)=E[ut-E(ut)]^2=常数.称误差项ui具有同方差性,就是模型具有同方差.当其不为常数时,即存在异方差,一般用white检验,序列取对数可以消除异方差.

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝原假设：该参数=0,即该参数显著不等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.

这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验

x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];增加一个常数项Y=[88858891929393959698

matlab里面有提供回归模型的全套解决方案,就是线性拟合的工具箱,cftool,在命令窗口输入cftool命令,可以调出工具箱,你可以自己摸索下,都是简单的英语,相信你摸索一会儿就会了.再问：我需要

为了研究实际问题,我们往往要寻找共处于一个统一体中的诸多因素之间的相互联系、相互制约的客观规律.我们把共处于一个统一体中的诸多因素称为变量,把它们之间相互联系和相互制约的客观规律称为系统中变量之间的关

logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问：大哥（姐），做财务预警模型要有ST公司，我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗？

α-分位数表是《概率论与数理统计》里的一张表,教材里附录肯定有了,看看就知道怎么查,通俗易懂再问：我是学物理的，没那本教材啊再答：给我邮箱我发给你再问：745189567@qq.com小弟不胜感激！！

看来LZ应该是刚开始作统计分析啊,其实里面的数据还是比较简单的,第一行MultipleR表示R^2的值,第二行则表示R值,第三行表示调整R方,一般R^2是衡量回归方程是否显著的决定因子,但只是一方面.

两者显著相关（r=0.999,p=0.000<0.01）

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果