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回归分析中15个统计量解释

郭炫 科技金融 2021-5-25 22:52 18257 人围观

来源:计量经济学综合整理(转载请注明来源)


01

回归系数


注意回归系数的正负要符合理论和实际。截距项的回归系数无论是否通过T检验都没有实际的经济意义。


02

回归系数的标准差


标准误差越大,回归系数的估计值越不可靠,这可以通过T值的计算公式可知(自查)。


03

T检验


 T值检验回归系数是否等于某一特定值,在回归方程中这一特定值为0,因此T值=回归系数/回归系数的标准误差,因此T值的正负应该与回归系数的正负一致,回归系数的标准误差越大,T值越小,回归系数的估计值越不可靠,越接近于0。另外,回归系数的绝对值越大,T值的绝对值越大。


04

P值


P值为理论T值超越样本T值的概率,应该联系显著性水平α相比,α表示原假设成立的前提下,理论T值超过样本T值的概率,当P值<α值,说明这种结果实际出现的概率的概率比在原假设成立的前提下这种结果出现的可能性还小但它偏偏出现了,因此拒绝接受原假设。


05


可决系数(R-squared)


 都知道可决系数表示解释变量对被解释变量的解释贡献,其实质就是看(y尖-y均)与(y=y均)的一致程度。y尖为y的估计值,y均为y的总体均值。


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