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会计学; 1、显著性检验—t检验 ; 检验步骤:; 对于一元线性回归方程中的?0,可构造如下t统计量进行显著性检验: ;t统计量的计算结果分别为: ;2、显著性检验—F检验
;即F统计量服从第一自由度为1,第二自由度为n-2的t分布。
F统计量的计算一般通过下列方差分析表进行。
;第一步:提出假设。
原假设H0: ( 同时为零)
备择假设H1: 不同时为零
;;;三,结构变化的F检验;Evaluation only.
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Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;步骤4: 利用F分布表,对步骤3计算出的F值进行检验。在检验时,分别就上述(1)的情形中,自由度(分子,分母)= ,(2)的情形中,自由度 进行F检验。;4、相关系数检验(r-Test);;为x与y的简单线性相关系数,简称相关系数。它表示x和y的线
性相 关关系的密切程度。其取值范围为|r| 1,即-1 r 1。
;;5、回归方程的标准记法 ;;对于一元线性回归模型;;就属于个别值的点预测。 ;可以证明 ;于是,在1-?的置信度下,总体均值E(Y|X0)的置信区间为 ;从而在1-?的置信度下, Y0的置信区间为;同样地,对于Y在X=1000的个体值,其95%的置信区间为:
673.84 - 2.306?61.05Yx=1000 673.84 + 2.306?61.05
或 (372.03, 975.65) ;对于Y的总体均值E(Y|X)与个体值的预测区间(置信
区间):;二、控制;;第3节 案例:一元线性回归模型的应用 ;已知某地区1978年~2003年的国内生产总值GDP与货运周转量的数据如下表所示:
;试对其进行一元线性回归分析。若2005年国内生产总值GDP达
到80亿元,试对其货运周转量做出区间预测 。
;Evaluation only.
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Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd.;由图2.6.1可以看出,国内生产总值GDP与货运周转量之间具
有线性相关关系。于是我们可以对国内生产总值x与货运周转
量y建立一元线性回归方程 ;;;t检验中的t统计量(t Stat)、P-值.(P-value)以及截距和斜率
标准误差、t检验中的t统计量、P-值。
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