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1、拟合优度检验
2、方程显著性检验(F检验)
3、变量显著性检验(t检验)
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模型统计检验的实质
模型统计检验不涉及模型的经济内涵
旨在检验模型是否满足数学理论与方法上的要求——统计差异显著性
拟合优度检验(R2)、方程差异显著性检验(F)和变量差异显著性检验(t)通称称为模型的统计检验。
统计检验的结果表明模型是否能代表数据,或者说观察到的事实是否支持模型。
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一、拟合优度检验
检验模型对样本的拟合程度称为拟合优度。
LS的优良性指的是不同方法对同一问题的判断。
拟合优度检验指的是对不同问题之间的比较。
方法:构造一个表征拟合程度的指标,根据一定准则进行判断。
例如左边两个问题,它们都满足LS,但拟合程度明显不同。
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1总平方和=解释平方和+残差平方和
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为什么ESS是由解释变量引起的变动?
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为什么ESS是由解释变量引起的变动?
ESS是一个变动
ESS是由解释变量的变动决定的
ESS是被解释变量变动的一部分
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平方和分解图示
正交分解
(yi,xi)
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名词对照
Total Square Sum
Explain Square Sum
Residual Square Sum
——————————
Total Square Sum
Error Square Sum
Regression Square Sum
总平方和
解释平方和
残差平方和
———————
总平方和
误差平方和
(残差平方和)
回归平方和
(解释平方和)
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2、拟合优度r2和调整了的R2
r2 —拟合优度(判定系数、决定系数)
R2—调整了的拟合优度
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可决系数(拟合优度)r2
解释变量引起的变动占总变动的百分比
取值在0~1之间,越大拟合越好
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