回归分析：零假设检验引论回归分析是一种统计技术，用于建立和评估从一个或多个独立变量预测一个因变量的模型。通过零假设检验，我们可以确定自变量是否对因变量具有统计学上的显着影响。零假设检验在回归分析中，零假设通常规定自变量的系数为零，即：H0：β2 = 0其中：β2 是自变量 X2 的系数零假设检验的目标是确定是否有足够的证据拒绝零假设，即证明自变量 X2 对因变量 Y 有统计学上的显着影响。显著性水平显著性水平 (α) 是在拒绝零假设之前可以接受的错误概率。在大多数情况下，显著性水平设置为 0.05，这意味着我们只有在证据表明自变量有 5% 或更低的概率没有影响的情况下才会拒绝零假设。检验统计量检验统计量用于评估自变量对因变量的影响的统计学显着性。对于 β2 系数，检验统计量计算如下：t = β2 / SE(β2)其中：SE(β2) 是 β2 的标准误差临界值临界值是检验统计量必须超过的阈值以拒绝零假设。临界值取决于显著性水平和自由度。在显著性水平为 0.05 和自由度为 n 时，临界值为：tc = ±t(α/2, n)检验过程零假设检验的过程如下：1. 设定零假设和备择假设：H0：β2 = 0（自变量 X2 没有影响）Ha：β2 ≠ 0（自变量 X2 有影响）
2. 设定显著性水平：通常为 0.05
3. 计算检验统计量：t = β2 / SE(β2)
4. 确定临界值：tc = ±t(α/2, n)
5. 比较检验统计量和临界值：如果 |t| > |tc|，则拒绝 H0。如果 |t| <
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