橘同学2022-01-13 22:20:21
橘同学不同显著性水平下的关键值题目会告诉吗？老师可以帮我总结一下嘛有些忘记了
回答（1）
Essie2022-01-14 10:00:35
Essie你好，一般情况下，题目都是会给出关键值信息的。但不排除极少树的情况，万一题目中没给，以下几个重要的关键值还是建议掌握的，确保万无一失。
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谢谢老师，比方说28题，答案C is correct. The confidence interval for the slope coefficient is calculated as:
Confidence interval = b t sc b
1 1 ±
Where b
1 = 0.2354, sb1
= 0.0760 and tc = 2.032
The lower limit for the confidence interval = 0.2354 – (2.032 × 0.0760) = 0.0810
The upper limit for the confidence interval = 0.2354 + (2.032 × 0.0760) = 0.389
题目中只写了5%水平下单尾检验关键值1.69，没有其他数据也没有t分布表，怎么算出来双尾检验5%显著性水平下关键值是2.032的呀，这个也不在我们背典型关键值的范围里。考试也是这样嘛？
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你好，发现了你使用的不是最新的原版书哦，考试中不会出现这样的情况，最新的原版书修正了很多你上述说的问题，除了上一条回复中的几个在大样本下可以用的特殊的关键值，其他的关键值不需要记忆，题目会给出。数量分析的考纲和原版书在2022是有改动的，建议同学去做2022版最新的原版书课后题。
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好的，谢谢老师。最新的课后题应该去哪里找是全的呢？另外multiple R-squared和R-squared有什么区别呢
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你好，官网上就可以下载最新的原版书呀，如果这方面有困难可以寻求班主任的帮助哦。multiple R是因变量的真实值Yi与因变量的预测值Yi hat之间的相关系数（the correlation between the actual values and the forecast values of Y），从数值上来说，multiple R等于R方开根号。另外multiple R一定是正数，因为因变量的真实值与因变量的预测值一定是同向变化的，因此multiple R取值范围为[0,1]。而R方是判定系数，衡量因变量Y中由自变量X解释的总变化量的百分比，即衡量回归直线能够解释的部分占总数的百分比，也就是自变量X对因变量Y的解释力度。它俩只是名字看起来相似，但是概念和本质是完全不同的。
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谢谢老师，那标准误和标准差的区别呢？如果题目中没有告诉标准差，都是用标准误代替的嘛
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你好，标准差是一次抽样中个体分数间的离散程度，反映了个体分数对样本均值的代表性，用于描述统计。标准误是多次抽样中样本均值间的离散程度，反映了样本均值对总体均值的代表性，用于推论统计。以上是从定义的角度去区分两者之间的关系，你可以简单近似的理解为一组样本的离散叫做标准差，而某个回归参数的离散叫做标准误。比如说题目只给出了残差的标准误，那么也可以将其视为残差的标准差。
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谢谢老师
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不客气，加油
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