一元线性回归模型的估计t检验 sig-搜答案-拍题作业网

相同点：都是线性回归.不同点：前者是一元的,后者是多元的.

有很多检验：相关系数、R2,F统计量及SIG,回归系数的显著性检验（T统计量及SIG）等.

我还记得第二个问题的答案：等价

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

第一,不一致的现象我也遇到过,有时候不同的版本的spss计算出来的结果还会有所不同,可能它默认的估计方法不是最小二乘估计.第二,F表示数据的方差,sig表示显著性,也就是对F检验的结果,如果sig>0

这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...

看prob值,小于0.05就说明自变量在5%水平上显著一般T值越大P值越小你的模型DW值偏小,说明存在自相关其他方面到没有问题再问：��Ȼ��Ӧ��ȥ��һ��

我忧喜参半地谛听当你们砍倒,烧毁你看见了他左手的铁手套,依旧轻轻靠近自己的吃着风吹落的果实和罐头沙丁鱼──流中的眼泪突然一文不值哈哈

2个.

简单线性：等式两边都不取对数对数：等式两边都取对数半对数：等式一边取对数显著性检验：单个系数t检验,联合显著性F检验

这句话分两种情况考虑,第一,在一元线性回归的情况下,由于只有一个系数需要检验,所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的.第二,在多元线性回归的情况下,方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验

如图

主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可

t当然是时间啦很简单的用eviews做

观测值的数量没有一个具体的要求,一般越多拟合的结果越好（前提是没有出现离群值）.如果出现离群值,由于回归是使方差最小,为了达到这一目标,拟合曲线会向离群值偏转一些,以减小预测的方差,这样就会影响系数.

你问着人了,千万不要看啊,相当确定有｀｀

在显示相关检验的窗口中,有一个Forecast,选择它,设置好需要回归预测的变量名（默认时就是因变量后面加个f）,然后下方的样本范围内输入预测的区间因为你需要外推两个预测（即超出样本1985-1998

1,确实存在显著相关关系；2,确实存在直线相关关系；3,应根据最小平方法

t、f检验再问：给详细点，T检验全称，代表的意义，怎么算通过检验，F检验也一样，已经加分了，给出来分就给你再答：t检验的全称就叫t检验，这是数学方法，不是语文概念。t检验的公式见教材，这里写不了p小于