多元线性回归模型的统计检验方法(ppt 31页)

资料简介：

多元线性回归模型的统计检验方法目录：
一、拟合优度检验
二、方程显著性检验
三、变量显著性检验

 

多元线性回归模型的统计检验方法内容摘要：
1、关于假设检验
     假设检验是统计推断的一个主要内容，它的基本任务是根据样本所提供的信息，对未知总体分布的某些方面的假设作出合理的判断。
假设检验的程序是，先根据实际问题的要求提出一个论断，称为统计假设；然后根据样本的有关信息，对的真伪进行判断，作出拒绝或接受的决策。
     假设检验的基本思想是概率性质的反证法。
     概率性质的反证法的根据是小概率事件原理，该原理认为“小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的”。
2、方程的显著性检验
     对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。
     用以进行方程的显著性检验的方法主要有三种：F检验、t检验、r检验。它们的区别在于构造的统计量不同，即设计的“事件”不同。
    应用最为普遍的F检验。  

 

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