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一元线性回归方程

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发表于 2013-1-16 09:27:41 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
一元线性回归分析需要哪些检验
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2
发表于 2013-1-16 10:58:11 | 只看该作者
方差分析,t检验。
3
 楼主| 发表于 2013-1-21 12:39:00 | 只看该作者
tjstar 发表于 2013-1-16 10:58
方差分析,t检验。

不好意思还想在问下,为什么要方差分析啊?异方差不用是吗?
4
发表于 2013-1-21 20:22:00 | 只看该作者
异方差性(heteroscedasticity )是相对于同方差而言的。所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典线性回归模型的一个重要假定:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足,即:随即误差项具有不同的方差,则称线性回归模型存在异方差性。
若线性回归模型存在异方差性,则用传统的最小二乘法估计模型,得到的参数估计量不是有效估计量,甚至也不是渐近有效的估计量;此时也无法对模型参数的进行有关显著性检验。
对存在异方差性的模型可以采用加权最小二乘法进行估计。
异方差性的检测——White test
在此检测中,原假设为:回归方程的随机误差满足同方差性。对立假设为:回归方程的随机误差满足异方差性。判断原则为:如果nR^2>chi^2 (k-1),则原假设就要被否定,即回归方程满足异方差性。
在以上的判断式中,n代表样本数量,k代表参数数量,k-1代表自由度。chi^2值可由查表所得。
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