假设检验模型.ppt
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双变量模型：假设检验.ppt
显著性检验的思想是先姑且认为原假设是真的,然后根据该假设值，给定的显著性水平、自由度和具体的样本统计量的值，计算出t统计量的数值。根据获得这样一个t统计量数值的概率大小来决定是接受还是拒绝原假设.如果这个概率小于给定的显著性水平,就认为小概率事件发生了,拒绝原假设，认为该统计量在统计上是显著的，即显著地异于0（只针对“零”零假设而言）显著性检验法01显著性检验的步骤：02提出零假设和备择假设：03给定显著性水平：04根据原假设和抽取样本的统计量的值,计算t统计量的值,05根据06得07代入对于回归模型通过将获取t值的概率与给定的显著性水平相比较，决定是否拒绝原假设查t分布表,得知获此t值的概率
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-双变量模型：假设检验.ppt
第3章 双变量模型：假设检验 本章主要内容 3.1 古典线性回归模型(CLRM) 3.2 普通最小二乘法估计量的方差与标准误 3.3 为什么使用OLS？OLS估计量的性质 3.4 OLS估计量的抽样分布或概率分布 3.5 假设检验 3.6 拟合回归直线的优度：判定系数r2 3.7 回归分析结果的报告 3.8 计算机输出结果 3.9 正态性检验 3.10 综合实例 3.1 古典线性回归模型 假定3.3 扰动项的期望或均值为零。 3.1 古典线性回归模型 3.2 普通最小二乘估计量的方差与标准误 3.2 普通最小二乘估计量的
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第7章 双变量模型：假设检验.pdf
第7章双变量模型：假设检验
7.1古典线性回归模型
基本假定：
A7.1解释变量（X）与扰动项不相关
如果X是确定性变量，该假定自然成立。
A7.2扰动项的期望或均值为零。即E(u)=0（7-1）
i
A7.3同方差假定，即Var(u)为常数（7-2）
i
A7.4无自相关假定，即随机扰动项之间是互不相关的。
即COV(u,u)=0当i≠j时（7-3）
ij
7.2普通最小二乘估计量的方差和标准差
7.2.1widget一例中的方差和标准差及需求函数小结
Widget的需求函数如下：
ˆ
Yi49.66702.1576Xi
se0.7464(0.1203)
具体计算可用软件演示。
7
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经济预测模型假设检验规则.docx
经济预测模型假设检验规则
经济预测模型假设检验规则
一、经济预测模型假设检验规则的重要性与方法
经济预测模型是现代经济学研究和政策制定中不可或缺的工具，它通过对经济数据的分析和处理，帮助我们预测未来的经济走势和趋势。然而，任何经济预测模型的建立都基于一系列假设，这些假设的合理性直接关系到模型的有效性和预测的准确性。因此，对经济预测模型的假设进行严格的检验是确保模型可靠性的关键环节。
假设检验是统计学中用于判断样本数据是否支持某一假设的方法。在经济预测模型中，假设检验可以帮助我们验证模型中的关键假设是否成立，从而判断模型是否适用于实际的经济数据。常用的假设检验方法包括t检验、F检验、卡方检验等。
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Chapter_03_双变量模型_假设检验.ppt
* * 判定系数 判定系数r2 测度了在Y 的总变异(variation)中由回归模型解释的那部分所占的比例。 R2 非负 * 章韬 neotaoism@ 判定系数r2与相关系数的关系 相关系数 r2与相关系数不同: 在回归分析中，r2是一个比相关系数更有意义的度量，因为前者告诉我们在因变量的变异中解释变量解释的那个部分所占的比例，即一个变量的变异在多大程度上决定另一个变量的变异， r2为其提供了一个总的度量。 * 章韬 neotaoism@ 3.9 正态性检验：误差项ui服从正态分布吗？ 假设ui是同分布的， 是吗？ ei作为ui的样本，可以进行检验。 具体方法参照教材
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Chapter 03 双变量模型 ：假设检验 1.ppt
判定系数 判定系数r2 测度了在Y 的总变异(variation)中由回归模型解释的那部分所占的比例。 R2 非负 * 章韬 neotaoism@ 判定系数r2与相关系数的关系 相关系数 r2与相关系数不同: 在回归分析中，r2是一个比相关系数更有意义的度量，因为前者告诉我们在因变量的变异中解释变量解释的那个部分所占的比例，即一个变量的变异在多大程度上决定另一个变量的变异， r2为其提供了一个总的度量。 * 章韬 neotaoism@ Thank you * 章韬 neotaoism@ * 假定9：正确地设定了模型 模型的设定问题包括： ①该包括哪些变量？
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Chapter_03_双变量模型_假设检验.ppt
* * 判定系数 判定系数r2 测度了在Y 的总变异(variation)中由回归模型解释的那部分所占的比例。 R2 非负 * 章韬 neotaoism@ 判定系数r2与相关系数的关系 相关系数 r2与相关系数不同: 在回归分析中，r2是一个比相关系数更有意义的度量，因为前者告诉我们在因变量的变异中解释变量解释的那个部分所占的比例，即一个变量的变异在多大程度上决定另一个变量的变异， r2为其提供了一个总的度量。 * 章韬 neotaoism@ 3.9 正态性检验：误差项ui服从正态分布吗？ 假设ui是同分布的， 是吗？ ei作为ui的样本，可以进行检验。 具体方法参照教材
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03_双变量模型_假设检验.pdf
第三章
双变量模型：假设检验
一、 古典线性回归模型
(Classical Linear Regression
Model,CLRM)的基本假定
关于函数基本形式的假定：
1．线性假定：自变量与因变量是线性函数关系。
即：
Yi ? b1 ? b2 Xi ? ui （一元线性）
YbbXbXiiii??12233 ? ??? u
（多元线性）
厦门大学 国际经济与贸易系 胡朝霞 3
? 2. 解释变量X与扰动项u不相关假定。
? 当X是非随机变量，即确定性变量时，该条件自动
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假设检验(全).pdf
假设检验
第五章 假设检验 －Hypothesis Testing
第五章 假设检验 －Hypothesis Testing
本章研究的问题：统计假设检验 （statistical
hypothesis testing ）。给定观测样本和几种可能
的概率分布，最优地确定出当前数据服从那一
种分布。统计假设检验在数学上属于决策论
（decision theory ）的范畴。在工程上，通常称
为检测理论 （detection the
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教案4 §4——假设检验.ppt
应用数理统计;《假设检验》主要内容;假设检验的应用;一、假设检验的基本概念;2、假设检验过程及检验问题：;解：因工艺条件没有变化，故可认为当天每包糖重量X～N(μ,0.05 ) ，;即:(2)寻找某个数c，当 时就拒绝H0 ，否则就认为H0成立。;;则： ;针对本题，因：;3、假设检验的基本步骤：;二、参数假设检验;对形式① ：
选择拒绝域形式为： ;对形式② ：
选择拒绝域形式为：;例1、正常情况下，某炼铁炉的铁水含碳量X～N(4.55,0.1082) 。现在测试了5炉铁水，其含碳量分别为：4.28，4.40，4.42，4.35，4.37。如果方差没有改变，问总
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第4章 假设检验分解.ppt
第4章 假设检验 4.1 假设检验的基本原理 4.2 参数假设检验 4.3 非参数假设检验 某健身俱乐部欲根据往年的会员情况，制定2006年的会员发展营销策略。主管经理估计俱乐部会员的平均年龄是35岁。研究人员从2005年入会的新会员中随机抽取40人，调查得知他们的平均年龄是32岁。根据这份调查结果，问主管经理的对会员年龄的估计是否准确？ 4.1 假设检验的基本原理 4.1.1 假设检验的定义 4.1.2 假设检验的分类 4.1.3 假设检验的思想方法 4.1.4 原假设和备择假设 4.1.5 假设的两类错误分析 4.1.6 总体参数检验的步骤和方法 4.1.1 假设检验的定义 统计假设
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第6章假设检验祥解.ppt
假设检验 假设检验的概念与原理 t检验 假设检验与区间估计的关系 假设检验的功效 假设检验应注意的问题 假设检验的概念与原理 定量资料分析的 t 检验 英国统计学W.S.Gosset (1909)导出了样本均数的确切分布，即 t分布。 t分布的发现使小样本的统计推断成为可能，因而它被认为是统计学发展史上的里程碑之一。 以t分布为基础的检验称为t检验。 例6.1 测得25例某病女性患者的血红蛋白(Hb)，其均数为150(g/L)，标准差为16.5(g/L)。而该地正常成年女性的Hb均数为132(g/L)。问该病女性患者的Hb含量是否与正常女性Hb含量不同？ 目的：推断病人的平均血红蛋白(未知
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假设检验案例集.docx
案例一：假设检验设备判断中的应用 HYPERLINK /wiki/%E9%8D%8B%E5%9B%AA%EE%86%95%E5%A6%AB%E2%82%AC%E6%A5%A0%EF%BF%BD \l _note-0 [1]
例如：某公司想从国外引进一种自动加工装置。这种装置的工作温度X服从 HYPERLINK /wiki/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83 \o 正态分布 正态分布(μ,52),厂方说它的平均工作温度是80度。从该装置试运转中随机测试16次，得到的平均工作温度是83度。该公司考虑，样本结果与厂方所说的是否有显著差异？厂方的说法是否可以接
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假设检验案例集.doc
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案例一：假设检验设备判断中的应用[1]
例如：某公司想从国外引进一种自动加工装置。这种装置的工作温度X服从正态分布(μ,52),厂方说它的平均工作温度是80度。从该装置试运转中随机测试16次，得到的平均工作温度是83度。该公司考虑，样本结果与厂方所说的是否有显著差异？厂方的说法是否可以接受？
类似这种根据样本观测值来判断一个有关总体的假设是否成立的问题，就是假设检验的问题。我们把任一关于单体分布的假设，统称为统计假设，简称假设。上例中，可以提出两个假设：一个称为原假设或零假设，记为H0：μ=80（度）；另一个称为备择假设或对立假设，记为H1 ：μ≠80
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4–3非参数假设检验.ppt
第三节 非参数假设检验; 前面已经研究了假设检验的基本思想，并讨论了当总体分布已知时，关于其中未知参数的假设检验问题 . ; 例如，从 1500 到 1931 年的 432 年间，每年爆发战争的次数可以看作一个随机变量，椐统计，这 432 年间共爆发了 299 次战争，具体数据如下:; χ2 检验法是在总体X 的分布未知时，根据来自总体的样本，检验关于总体分布的假设的一种检验方法. ;将总体 X 的取值为 a1, a2, …, ak .;3.根据所假设的理论分布,可以算出 npi 就是落入 X 取值为 ai 的样本值的理论频数.;Pearson证明了如下定理:;