概率论与数理统计(理工类)
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方差分析的基本概念
单因素试验假设前提
偏差平方和相关公式
SE与SA的统计特性
单因素试验假设检验方法
单因素假设检验常用公式
无重复试验双因素假设检验前提
无重复试验双因素假设检验方法
无重复试验双因素假设检验常用公式
等重复试验双因素方差分析常用公式
等重复试验双因素方差分析检验方法
等重复试验双因素方差分析假设前提
最小二乘估计的计算
最小二乘估计的性质
回归方程总偏差平方和的计算
回归方程总偏差平方和的性质
回归方程的t检验法
回归方程的F检验法
回归方程的相关系数检验法
回归方程的预测区间
回归方程的控制问题
可化为一元线性回归的情形
多元线性回归模型的基本形式
多元线性模型最小二乘估计
 
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回归方程的检验方法

  定理2  在线性模型假设

, 

下,当成立时,相互独立,且

                           ,  .

   对的检验有三种本质相同的检验方法. 在介绍这些检验方法前,先给出的计算方法:

                       

  (1)检验法

  由定理1得,,所以

                               .

若令                                 

又由定理2知,当为真时,的无偏估计,有

                             

相互独立,故取检验统计量

                                  .

   由给定显著性水平,查表得,根据实验数据

                             

计算的值,当时,拒绝,这时回归效果显著;若,接受,此时回归效果不显著.

  (2)检验法
  由定理2,当为真时,取统计量

                                .

由给定显著性水平,查表得,根据实验数据

                               .

计算的值,当时,拒绝,表明回归效果显著;当时,接受,此时回归效果不显著.

  (3)相关系数检验法

  由第四章知,相关系数的大小可以表示两个随机变量线性关系的密切程度. 对于线性回归中的变量,其样本的相关系数为

                      

它反映了普通变量与随机变量之间的线性相关程度,故取检验统计量为通常称为样本相关系数,则

                                   

   对给定显著性水平,查相关系数表得,根据实验数据

                              .

计算的值,当时,拒绝,表明回归效果显著;当时,接受,表明回归效果不显著.

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回归方程的显著性检验在具体问题分析中经常用到,只有变量之间存在显著的线性相关关系时才能用线性回归方程进行分析。上述三种检验方法都是比较常用的,而且我们可以利用不同方法进行验证,从而可以提高分析决策的科学性和可靠性。
回答者:zhanghouquan 2010/7/19 9:37:08
知识点提示
1、最小二乘估计的计算

是取自总体的一组样本,而是该样本的观察值,设回归方程为,则
    ,  

其中


    
.

2、最小二乘估计的性质

的最小二乘估计量,则

(1)分别是的无偏估计;

(2)
     

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