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2011-04-02
在建立线性回归模型的过程中,往往需要进行回归系数显著性的t检验和模型整体显著性的F检验,而这些检验都需要满足一定的前提条件。这些前提条件都是什么?当违背这些基本假定时,这些检验会失效吗?
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2011-4-2 11:43:01
自己翻书啊
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2011-4-2 15:29:38
误差与变量之间不相关、解释变量之间独立、误差服从gauss分布等
在做回归之前肯定要检验一下,比如解释变量之间是否有多重共线性等等
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2015-6-17 15:02:08
t检验一般用于单样本或双样本问题。F检验其实就是方差检验,一般用于多样本问题。
t检验和F检验都是基于参数分布的前提下,根据样本的分布来判断原假设下,样本如此分布的概率。由小概率原理来拒绝原假设。如果没有假定原分布,则无法计算概率。
原分布一般都假设正态分布,而且由于概率的计算还要知道分布的离散程度,所以需要假设方差相等。
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