陈同学2019-03-23 22:11:39
陈同学你好，数量这里越学感觉越混淆，例如本题，原版书25页，第11题，这里t检验，计算检验统计量时候，我们一级里学了，符合Z分布（248个月大于30），检验统计量（样本统计量-总体参数假设值）/样本统计量的标准误差，代入：（0.1452-0）/0.0717（表1里面已经提供了标准差了），计算结果为2.0259，大于1.96，所以要拒绝原假设。选B，而答案里不是这样求解释，为什么要用新公式呢，本题也是一元吧，一级里面关于假设检验不是告诉我们算t的值吗，还是关于单尾双尾来判断，现在学了回归混淆了?还有表格2里面也列出截距的系数，标准差，t检验值，这里列出做什么用的，截距也有很多不同数据吗，截距就是X等于0时的Y值吧，那不就是一个固定数字吗? 我们学习好像只是强调b1，
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Chris Lan2019-03-25 10:24:12
Chris Lan同学你好，我看了一下你的表述，你主要是对假设检验的理解有些混淆了。一级和二级都有假设检验，但是假设检验也分很多种类。比如你这里写的检验统计量（样本统计量-总体参数假设值）/样本统计量的标准误差，这个假设检验是检验样本的均值是否等于总体的均值，而在二级这里的显著性检验是检验x和y是否有显著的线性关系，这两者虽然都叫假设检验，但检验的东西是不同的，所以公式也自然不同。另外回归分析中，也不是说我们只关注b1这个系数，其实b0也是用来解释因变量的，只是b1相对重要一些，因为如果b1显著的等于0，这样我的回归方程中的x就不能用来解释我Y的值了，这样我的回归也就没有意义了，所以b1不显著的等于0是我回归方程有意义的一个重要标准。
另外单尾是原假设大于等于或小于等于某值的情况，因此拒绝域在一边，这种情况有一个记忆技巧就是，你看Ha的箭头，例如，Ha>0，那么箭头向右，拒绝域就在右边。如果是双尾就是原假设不等于某值的情况，这种情况下拒绝域就在两边。
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收到，谢谢，那本题是检验斜率B1是否为零，即明显是备择假设是B1不等于0，也就是双尾假设，箭头在两边，而本题算出检验统计量（-2.3017）大于1.96或小于-1.96就被拒绝吧（正态分布，Z分布），所以就拒绝原假设BI=0被拒绝，所以就有线性关系了。这个我理解了。但是我们一级t检验置信区间，有一个均值+/-k个标准差，那这个+/-1.96是怎么计算出来的，和置信区间怎么关联的?建议统计量（t statistic）也经常和系数t有时候又叫k混起来，还有一个问题，二级里也发现，k就是k，t检验了系数又开始改叫t了，容易混淆。
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同学你好，双尾检验，只要一边在拒绝域，我就可以拒绝原假设。
另外我看到你其它的题问，我觉得你对这几个概念是有一些混淆的。我再帮你写一下
通过查表查出来的叫关键值，critical value，也叫k值。
通过假设检验公式算出来的叫t-statistic，这个叫t检验统计量。这两者是不同的概念。
另外这个1.96是查表查出来的，不是算出来的。我们会要求大家背过几个Z分布表的显著性水平对应的关键值，这个就是其中之一。
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收到，这个我知道了，1.96对应95%，还有那个置信区间，+/-1.96，对应均值是0吧但是应该是1.96个标准差差吧 为什么只是+/-1.96呢
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同学你好，均值不一定就是0，他也可以是一个其它的数，你要根据公式的定义去走，公式是：E(R)+-k*sigma，做题的时候就根据公式来，给你具体的数据是多少，就直接代数字。另外为什么是1.96，是因为题目给出的显著性水平所对应的关键值就是1.96，如果他给你的显著性水平是其它值，那对应的关键值也就不同了。考试时要根据题目给到你的显著性水平，一般来说是5%，但也不是那么绝对。
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