飘同学2021-06-24 15:06:41
飘同学老师，请问卡方分布的两个波动率各代表什么含义？一般题目中怎么确定对应的波动率？（应试方法）
回答（1）
Jenny2021-06-24 17:43:46
Jenny同学你好，卡方分布一般是用来检验样本方差或者波动率是否等于某个常数，也就是固定的波动率，比如题目会问你，假设样本方差是23%，想要检验他是否和总体方差的假设值25%有显著区别，这个时候就要用卡方分布，公式中（（n-1）s^2)/sigma0^2, 这里的s^2就是样本方差，sigma0^2表示的是总体假设值，比如这里的25%。
- 评论（0）
- 追问（4）
- 追问
-
谢谢JENNY老师，那么请问F检验会出现在怎样的题目中？可以举个例子吗？谢谢！
- 追答
-
不客气哒，F检验主要有两个使用场景，一个是标准差或者方差检验，另一个是在多元线性回归中。
方差检验： 举个例子，现在有两个样本的标准差，S1和S2， 我们想要检验这两个样本的标准差是否相等，那么就可以用F检验，这个时候F统计量的公式是S1^2/S2^2，换句话来说，F统计量是两个样本的方差的比值。不过，这种情况一般不会要求定量的题目，也就是不会要求你算统计量，通常就会像这个题目一样，从定性方面考察，即能够判断对应的情景用什么检验即可。
此外，在多元线性回归中，多个或者整体的系数估计量的显著性检验也会用F检验，对应的联合原假设为：b1=b2=...=bn=0，即同时检验这些系数是否为0，用的就是F检验，公式跟上面也会有所不同，𝐹=(𝐸𝑆𝑆⁄𝑘)/(𝑅𝑆𝑆⁄(𝑛−𝑘−1))， 算出来的F统计量大于查表值，则拒绝原假设，也就是系数整体具有显著性。这个公式是有可能考计算的，所以要记住，讲义里面对于该公式也有详细介绍，在多元线性回归的章节中，可以再复习一下。
- 追问
-
谢谢老师！讲解很细致！！
- 追答
-
不客气哒~
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片