线性回归方程的显著性检验——F检验
F检验是从回归效果检验回归方程的显著性。如果是显著的,说明回归方程线性关系是存在的,如果不显著,说明回归方程的线性关系是不存在的。检验的具体步骤是:首先,提出假设:至少有一个不为0然后,计算检验统计量,并得出对应的值。最后,如果值小于我们事前确定的显著性水平时,拒绝原假设,认为中至少有一个是...
探究基差策略在企业套保过程中的量化规则
在简单线性回归中,主要通过相关指数R2观察线性回归的拟合优度、通过SignificanceF检验线性关系显著性的P值、通过T查看P-value检验回归方程系数的显著性,以及通过残差分析确定线性回归的前提假设。表为3组样本的显著性检验通过上述数据可以发现,P值不仅小于0.05,而且小于0.01,存在极显著差异,说明关联的两组样本总体间...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
在线性回归分析中,假设数据符合正态分布主要是为了便于进行统计推断,特别是关于回归参数(如斜率和截距)的假设检验和置信区间的计算。这种假设主要关注模型残差(误差项)的分布。以下是这一假设的几个关键原因和其统计意义:1、中心极限定理中心极限定理指出,大量独立同分布的随机变量之和趋于正态分布,不论原始变量的分...
张瑜:黄金的“非寻常”定价
黄金收益率的这种分布特征给收益率预测带来了很大的难题:1)当数据分布明显偏离正态分布时,计算平均值、标准差等便缺乏统计意义;2)方差分析中的F检验同样以样本服从正态分布为假设前提;3)简单OLS线性回归等模型要求残差服从正态分布,否则就无法计算模型参数的置信区间。面对传统规律失效、收益率分布偏离正态分布的状况...
冷冻鸡爪消费者品牌偏好研究的方法
检验法:检验法是指通过逻辑分析或者数学计算等方法,检验数据中的各个项是否符合一致性的要求,这种方法可以有效地发现一致性的问题,但需要一定的专业知识和判断能力。删除法:删除法是指直接删除含有一致性问题的数据,这种方法简单易行,但会导致数据的损失和偏差。替换法:替换法是指用数据的平均值或者中位数等...
优思学院|六西格玛质量管理的工具、方法和手段
假设检验(hypothesistesting)是推论统计中用于检验统计假设的一种方法(www.e993.com)2024年8月13日。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数,就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。在六西格玛项目过程中,我们可以通过假设检验,来知道不同的原因(X)是否和結果(Y)有所关联。
国工数据大脑之多元线性回归在化学研发中预测的应用
从图3可知:对于F检验,查F分布表可知,显著性水平为0.1所对应的F临界值是2.31,F检验统计量的值为5.5,故F统计量的值>临界值,拒绝原假设。说明整个回归模型是有效的,所有自变量整体对Y有影响。对于t检验,由图2显示,在0.1的显著性水平下,四个自变量的p值分别为:p1=0008;p2=0.004;p3=0.0015;p4=0.0803,均小于...
未来中国智慧养老服务业发展规模问题的多元线性回归分析
打破假设的基本情况是,如果解释变量是多重共线性的,也就是说,如果它们不再满足解释变量彼此独立的假设,则无法直接对数据进行建模。可以使用方差扩大因子检验来确定多重共线性。进一步的研究表明了多重共线性特性,并做了辅助回归,即每一个X变量为一个被解释变量,均对剩余X做了回归并计算了方差扩大因子,并利用...
3分钟,看回归分析模型怎么做
回归分析的模型解读略显复杂,并且包含了大量假设检验的知识,这里先不探讨其复杂原理,给个最简单的判断原则,小伙伴们抄起来能用即可。模型解读,分为三个部分:模型本身预测准不准。主要看R平方(如下图蓝色)。模型整体是否有效。主要看F检验的结果(如下图橙色)。
华泰证券金融工程:基于回归法的基金持股仓位测算
主成分回归主成分回归的基本原理是通过正交变换将一组可能存在相关性的变量进行压缩,转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。但是用主成分得到的回归关系不像用原自变量建立的回归关系那样容易解释,因此常见的处理方法是用主成分分析法对回归模型的自变量进行处理,将得到的主成分变量作为自变量进行回归分...