計量經濟學，迴歸方程的F檢驗引數k是什麼？怎麼取

1樓：匿名使用者

f檢驗來的統計量在原假設下服源從f分佈，f分佈的隨bai機數可以從兩個卡du方分佈得來zhi。

如果x服從自由度為d1的卡dao方分佈，y服從自由度為d2的卡方分佈，那麼：

(x/d1) / (y/d2) 服從f(d1, d2)分佈。

迴歸裡的f檢驗一般來說n是樣本數，k是獨立變數(regressor)的數量（包含常數1）。

在計量經濟學中題目說對估計的迴歸方程解釋其經濟意義是什麼意思？

2樓：匿名使用者

因為迴歸方程是有經濟意義的，定量分析與定性分析結合統一

3樓：

不會出現任何影響。做迴歸時，常數項一般總是需要放進去的，這是為了避免模型誤設的問題，也就是說，假設真實的狀況是截距項不為0，迴歸時你取消了截距，則肯定就不對了。如果真實的截距為0，這時候取消截距做迴歸當然是對的，但問題的關鍵是你根本不知道到底真實截距是不是0。

其實，即使真是截距是0，迴歸中放入截距不會對其他的估計量帶來不利影響，所以，迴歸分析中，截距項總是要放進去的。當然，我不知道你研究什麼問題，在我所接觸的關於迴歸的研究中，截距項根本不是關注的重點，它顯著與否沒人關心，我們關心的是斜率係數是否顯著的問題。

4樓：5昨晚沒

56、送元二使安西王維

計量經濟學中，f檢驗就是檢驗樣本回歸方程線性關係是否顯著的一種假設檢驗

5樓：匿名使用者

首先看格蘭傑因果關係檢驗，x對y有影響，表現為x各滯後項前的引數整體不為零，而y各滯後項前的引數整體為零。格蘭傑檢驗是通過受約束的f檢驗完成的。原假設前引數整體為零。

題中f值很大，f分佈表中最大的也就6106，在1%的顯著性水平下。所以可以肯定的說拒絕原假設，所以x2i和x3i對yi的聯合影響是顯著的，f的p值很小，其表示的是接受原假設的概率為零，所以百分百拒絕原假設，故影響是顯著的。另外題中沒有說f值是檢驗單個的，所以ab肯定是錯的。

f檢驗的意義（計量經濟學）

6樓：暴走少女

f檢驗的原假設是h0：所有迴歸引數都等於0，所以f檢驗通過的話說明模型總體存在，f檢驗不通過，其他的檢驗就別做了，因為模型所有引數不顯著異於0，相當於模型不存在。

f檢驗（f-test），最常用的別名叫做聯合假設檢驗（英語：joint hypotheses test），此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。

它是一種在零假設（null hypothesis, h0）之下，統計值服從f-分佈的檢驗。其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。

擴充套件資料：

一、相關計算

樣本標準偏差的平方，即：

s2=∑(x-

兩組資料就能得到兩個s2值

f=s2/s2'

然後計算的f值與查表得到的f表值比較，如果

f < f表表明兩組資料沒有顯著差異

f ≥ f表表明兩組資料存在顯著差異

二、注意事項

f檢驗對於資料的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，levene檢驗, bartlett檢驗或者brown–forsythe檢驗的穩健性都要優於f檢驗。

f檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的資料無法滿足均是正態分佈的條件時，該資料的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。但是，如果資料符合正態分佈，而且alpha值至少為0.05，該檢驗的穩健型還是相當可靠的。

若兩個母體有相同的方差（方差齊性），那麼可以採用f檢驗，但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性，可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。

迴歸引數的顯著性檢驗(t檢驗)和迴歸方程的顯著性檢驗(f檢驗)的區別是什麼?

7樓：手機使用者

t檢驗常能用作檢驗迴歸方程中各個引數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個迴歸關係的顯著性。各解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著的線性關係，並不意味著每一個解釋變數分別對被解釋變數有顯著的線性關係

8樓：匿名使用者

t檢驗是對單個變數係數的顯著性檢驗

f檢驗是對整個模型的擬合優度檢驗，即所有變數對被解釋變數的顯著性檢驗

9樓：匿名使用者

應用迴歸方程進行**和分析需要注意哪些問題