零假设检验是一种统计推断方法,用于确定观测数据是否与某个预先假设一致。在回归分析中,零假设检验可以用来确定回归模型中某个自变量是否对因变量有显著影响。
零假设
在本文中,我们将检验零假设:
```h0: b2 = 0```
这个零假设表示自变量 X2 对因变量 Y 没有显著影响。如果我们拒绝零假设,则表明 X2 对 Y 有显著影响。
检验统计量
检验零假设的检验统计量为 t 统计量:
```t = (b2 - 0) / SE(b2)```
其中:
- b2 是 X2 的回归系数
- SE(b2) 是 b2 的标准误
临界值
临界值是 t 统计量的临界值,如果 t 统计量大于临界值,则拒绝零假设。临界值根据自由度和显著性水平确定。
P 值
P 值是假设零假设为真的情况下,观察到 t 统计量或更极端 t 统计量的概率。P 值越小,拒绝零假设的证据越强。
检验过程
零假设检验过程如下:
- 提出零假设:h0: b2 = 0 ,我们可以对零假设做出可靠的结论。
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