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王同学2019-03-30 20:51:10

老师,在我们拿一组数据跑回归后得到了回归方程,往往要对自变量的系数和常数作显著性检验???我想问下为什么要做显著性检验呢???我们往往知道这样做,但不知道为什么??? 如果回归方程中的自变量的系数和常数项的绝对值很大,是否意味着显著性水平很高???这个时候就不要做显著性检验???只有回归方程中的自变量的系数和常数项的绝对值很小,通常小于1,也就是零点几的时候,我们不能够直觉上判断影响的程度的时候才必须要做显著性检验???如果显著,则保留该系数后的变量;如果不显著,则可以忽略该系数后的变量,也就是说该变量对回归值的影响程度是微小到忽略不计的,可以省略?老师,我的理解正确么???请一一解答。

回答(1)

Chris Lan2019-04-01 12:03:03

同学你好,我们要做斜率和截距的显著性检验,是要验证一下在统计学上我的回归方程是不是有意义的。比如说我的回归方程是y=b0+b1x+ε,如果斜率是不显著的(不显著就是斜率基本等于0的情况),如果斜率等于0,那我的回归方程就没有意义了,因为我x无论等于几,跟y等于几都没有任何关系了。另外斜率和截距是否显著,跟他们等于几是没有关系的,是否显著是取决于他们的显著性检验的结论,比如说t-statistic=(b1 cap-0)/sb1 cap,要跟我的显著性水平对冲的关键值比较,来确定我能不能拒绝原假设。另外斜率和截距是否显著跟绝对值没有关系,我觉得你不要再用绝对值这个思维来想这个问题。千万要记得是否显著,并不是取决于斜率和截距的数值是几,而是几种显著性检验的结论。这同种检验方法我帮你总结了,你再看看。

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