计量经济学第六章假设检验.pptVIP

 第6章 回归模型的假设检验; 第一节 假设检验 ; 1、显著性检验—t检验 ; 检验步骤：; 对于一元线性回归方程中的?0，可构造如下t统计量进行显著性检验： ;t统计量的计算结果分别为： ;2、显著性检验—F检验 ;即F统计量服从第一自由度为１，第二自由度为n-2的t分布。 F统计量的计算一般通过下列方差分析表进行。 ;第一步：提出假设。 原假设H0： （ 同时为零） 备择假设H1： 不同时为零 ;;;三，结构变化的F检验;步骤4: 利用F分布表，对步骤3计算出的F值进行检验。在检验时，分别就上述（1）的情形中，自由度（分子，分母）= ，(2)的情形中，自由度 进行F检验。;4、相关系数检验（r-Test）;;为x与y的简单线性相关系数，简称相关系数。它表示x和y的线 性相 关关系的密切程度。其取值范围为|r| 1，即-1 r 1。 ;;5、回归方程的标准记法 ;;对于一元线性回归模型;;就属于个别值的点预测。 ;可以证明 ;于是，在1-?的置信度下，总体均值E(Y|X0)的置信区间为 ;从而在1-?的置信度下， Y0的置信区间为;同样地，对于Y在X=1000的个体值，其95%的置信区间为： 673.84 - 2.306?61.05Yx=1000 673.84 + 2.306?61.05 或 (372.03, 975.65) ;对于Y的总体均值E(Y|X)与个体值的预测区间（置信 区间）:;二、控制;;第3节 案例：一元线性回归模型的应用 ;已知某地区1978年~2003年的国内生产总值GDP与货运周转量的数据如下表所示： ;试对其进行一元线性回归分析。若2005年国内生产总值GDP达 到80亿元，试对其货运周转量做出区间预测 。 ;由图2.6.1可以看出，国内生产总值GDP与货运周转量之间具 有线性相关关系。于是我们可以对国内生产总值x与货运周转 量y建立一元线性回归方程 ;;;t检验中的t统计量（t Stat）、P-值.（P-value）以及截距和斜率 标准误差、t检验中的t统计量、P-值。