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...
数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用
应用:卡方分布主要用于分类数据的假设检验,如检验两个分类变量之间是否独立(卡方独立性检验)或一个观测频数分布是否符合期望频数分布(拟合优度测试)。线性回归时为什么要假设数据是正态分布的在线性回归分析中,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...
数学建模学习合集 | 因子回归案例分析
此案例线性回归的分析中间过程将从F检验、模型拟合优度以及共线性三方面进行描述。F检验从上表可以看出,离差平方和为185.849,残差平方和为62.829,而回归平方和为123.019。回归方程的显著性检验中,统计量F=95.452,对应的p值远远小于0.05,被解释变量的线性关系是显著的,可以建立模型。建立模型后,还需要进一步查看模型...
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)。模型里,每个因变量的检验结果(如下图绿色)。从...
因子战国:张橹教授对q-factor模型的五大讨论
结果拒绝了投资和ROE两个因子的alpha同时为零的原假设。也就是说,Fama-French六因子模型不能同时解释我们投资和ROE两个因子的超额收益率。但是F检验却无法拒绝Fama-French六因子中(HML,CMA,RMW,UMD)超额收益同时为零的原假设。也就是说,在q因子模型中,Fama-French构建的价值、投资、盈利和动量因子在统计上和在...
华泰证券金融工程:基于回归法的基金持股仓位测算
基金仓位测算回归模型中,自变量组(29个一级行业日收益率)存在明显的多重共线性,若直接采用普通最小二乘回归进行求解,则各行业变量前面的拟合系数会互相干扰,出现不合理的回归结果,并且共线性严重时回归方程无法通过数值方法求解(www.e993.com)2024年9月11日。主成分回归可以将自变量组转化成互相正交的几个主成分;逐步回归可以选择一个自变量的子集...
【华泰金工林晓明团队】上周估值与量价因子占优——因子跟踪周报...
5.对于逐步回归,我们采用逐步进入方法,每次引入或剔除自变量,都对原模型和新模型进行F检验。如果新自变量的引入能够显著提升模型的解释能力,那么引入该自变量;如果原自变量的剔除不会显著降低模型的解释能力,那么剔除该自变量。直到不再有变量被选入或剔除为止。变量被保留的p值为0.05,被剔除的p值为0.1。
资料与方法的书写一定是重中之重!
当因变量的计量资料(同时满足方差齐性、独立性、正态性的)时采用多元线性回归,当因变量为二分类变量时,采用Logistic回归。同时应报告多因素变量分析采用何种方法,是进入法还是逐步法(逐步法应报告筛选F检验界值a,一般取值a=0.1)。③应给出检验水准(a=0.05或a=0.01和单双侧检验。
【华泰金工林晓明团队】确立研究对象:行业拆分与聚类——华泰中观...
2.回归拟合优度:建立个股收益率对行业指数收益率的线性回归模型,计算行业内个股拟合优度R^2均值,R^2均值越大,说明个股走势和行业指数走势越一致,分化度越小。为了保证统计口径上的一致性,以1-R^2均值作为分化度,也即值越大,分化度越大。3.平均相关系数:建立行业内个股收益率相关系数矩阵,计算相关系数...
基于消费者的品牌资产模型构建与实证研究
本文对上面多元回归方程采用F检验。从上面两个表可以看出,F统计量告诉我们方程拟合具有效用,多元回归的结果也比较理想,五个维度都在0.01显著水平上通过了检验,因而模型有效。五、研究结果分析本文运用相关分析、方差分析对提出的品牌资产由品牌知名度、品牌联想、感知质量、感知价值和品牌忠诚度五个维度构成的分析得到...