 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Почему t-статистики нельзя использовать для анализа данных по всей изучаемой совокупности?
По t-статистике по данным определенной выборки нельзя судить о данных по всей совокупности, она используется только для данной конкретной выборки. Только в случае, если эту выборку можно считать репрезентативной для всей совокупности, тогда t-статистику можно использовать для анализа.
Почему могут существовать несколько «одинаково хороших» парных регрессий
Влияния разных факторов на одну и ту же зависимую переменную?
Потому что на каждую переменную в равной степени могут влиять различные факторы, все из которых учесть невозможно. В связи с этим возникает несколько «хороших» парных регрессий с «хорошими» факторами.
ТЕМА 5. Проверка гипотез о коэффициентах регрессии
Как проверить гипотезу о нулевом значении теоретического коэффициента регрессии?
Для проверки нулевой гипотезы H0 о равенстве нулю некоторого коэффициента регрессионного уравнения (H0:β2=0, H0: β2≠0) необходимо сравнить фактическое значение статистики, найденное по формуле 
с критическим значением t-статистики Стьюдента для выбранного уровня значимости, то есть со значением двусторонней (1-α) квантили t-статистики Стьюдента с n-k степенями свободы. Величина α характеризует допустимый уровень вероятности ошибиться, отвергнув нулевую гипотезу, когда она верна.
Если фактическое значение t-статистики Стьюдента больше критического значения статистики, то нулевая гипотеза отвергается для данного уровня значимости α, иначе нулевая гипотеза не может быть отвергнута для данного уровня значимости α. В случае отвержения нулевой гипотезы для уровня значимости говорят, что коэффициент β регрессионного уравнения значим на уровне значимости α (или, говорят, что оценка коэффициента β значимо отличается от нуля), и соответствующий ему регрессор объясняет вариацию зависимой переменной. В противном случае говорят, что коэффициент незначим на уровне значимости α.
Второй способ проверки гипотезы – сравнить p -значение (фактическую вероятность принятия нулевой гипотезы данного коэффициента регрессии) с выбранным уровнем значимости. Если выполняется условие p< α, то нулевая гипотеза отвергается на уровне значимости α, иначе нулевая гипотеза не может быть отвергнута для данного уровня значимости α.
Поиск по сайту: