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样本容量与解释变量
样本容量
的详细内容
答:
(1) 最小
样本容量
所谓“最小样本容量”,即从普通最小二乘法原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,所要求的样本容量的下限,它是:n≥k+1其中,k为解释变量的数目。(2) 满足基本要求的样本容量一般经验认为,当n≥30或者至少n≥3(k+1)时,才能满足模型估计的基本要求。
样本容量
达到多少
变量
间存在一定的相关
答:
1、 根据数理统计学的最少
样本
法则 可以得出 n》k+1 (k为
解释变量
的个数,n为样本数). 2、 如果要有效估计参数 可以根据有效样本得出 n》30或者n》3*(k+1). 只看你要多大的精度 如果精度随着样本数的增加而增加 .
解释
以下概念:总体、个体、样本、
样本容量
、
变量
、参数、统计数、效应...
答:
样本是从总体中抽出的若干个个体所构成的集合。
样本容量
是指样本个体的数目。
变量
是相同性质的事物间表现差异性的某种特征。参数是描述总体特征的数量。统计数是描述样本特征的数量。效应是由因素而引起试验差异的作用。互作是指两个或两个以上处理因素间的相互作用产生的效应。试验误差是指试验中不可控因素...
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样本容量与解释变量
答:
样本量
是99,看第7行的:Total pool(balanced) observations:99 就知道了。一般来说样本量=时间×个体。 另外,楼上那位兄台是在拉生意,不要搭理他
dw检验表中的k表示什么意思?
答:
k表示解释变量数目。杜宾和瓦特森根据
样本容量
N
和解释变量
数目K,在给定显著性水平下,建立D-W检验统计量的下临界值和上临界值,确定了具体的用于判断的范围。检验步骤 提出零假设和备选假设 H0:P=0随机误差项不存在一阶序列相关 H1:P≠0 构造D-W检验统计量 D=2(1-P)P→0时D→2 P→1时D...
变量
抽样的
样本容量
如何计算?
答:
(1)重复抽样方式下:n为
样本容量
、d为抽样误差范围、σ为标准差,一般取0.5。
变量
总体重复抽样计算公式:属性总体重复抽样:(2)不重复抽样方式下:变量总体不重复抽样计算公式:属性总体不重复抽样:
样本容量
是什么
答:
样本容量
是指一个样本中所包含的单位数,一般用n 表示,它是抽样推断中非常重要的概念。样本容量的大小与推断估计的准确性有着直接的联系,即在总体既定的情况下,样本容量越大其统计估计量的代表性误差就越小,反之,样本容量越小其估计误差也就越大。
如何确定
样本量
答:
样本量
n=C²σ²/p²P — 精度(Precision),也称精确度,由审计师设定,代表样本与总体之间的可接受误差范围。在属性抽样中,精度以百分比表示,在
变量
抽样中,精度用一个数值表示。精度值越大,样本量越小,总体误差值就越大;反之,精度值越小,样本量越大,总体误差值就越小,...
样本容量
需要多大才能最大限度地满足调查要求
答:
(1) 最小
样本容量
所谓“最小样本容量”,即从普通最小二乘法原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,所要求的样本容量的下限,它是:n≥k+1 其中,k为
解释变量
的数目。(2) 满足基本要求的样本容量 一般经验认为,当n≥30或者至少n≥3(k+1)时,才能满足模型估计的基本要求。
对于一个三元线性回归模型来说
样本容量
怎么算的
答:
需要较大的
样本容量
;而在进行市场调研时,误差容忍度较大,所需的样本容量相对较小。3、显著水平和效应大小:显著水平是指研究中所使用的统计检验的显著性水平。显著水平越小,表示对研究结果的要求越高,为了达到较高的显著性水平,所需的样本容量就越大。效应大小是指所研究的
变量
之间的差异程度。
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