为什么一元线性回归模型中不进行方程显著性检验

Question

如题所述

Answer 1

一元线性回归分析，模型的方程系数T检验与方程显著性F检验是结果是一致的，所以只需要对系数进行T检验就可以了。这个检验的虚无假设是所有预测变量的回归系数都不显著，如果这一步没有得到满意的结果，那接下来的其他内容就没什么必要看了。

扩展资料：

一元线性回归模型表示如下：

yt = β0 + β1 xt +ut （1） 上式表示变量yt 和xt之间的真实关系。其中yt 称作被解释变量（或相依变量、因变量），xt称作解释变量（或独立变量、自变量），ut称作随机误差项，β0称作常数项（截距项），β1称作回归系数。

xt是影响yt变化的重要解释变量。β0和β1也称作回归参数。这两个量通常是未知的，需要估计。t表示序数。当t表示时间序数时，xt和yt称为时间序列数据。当t表示非时间序数时，xt和yt称为截面数据。

ut则包括了除xt以外的影响yt变化的众多微小因素。ut的变化是不可控的。

Answer 2

一元线性回归分析，模型的方程系数T检验与方程显著性F检验是结果是一致的，所以只需要对系数进行T检验就可以了。本回答被提问者和网友采纳

Answer 3

系统不是自动检验了吗？您要问什么样的问题呢

Answer 4

一元线性回归分析,模型的方程系数T检验与方程显著性F检验是结果是一致的,所以只需要对系数进行T检验就可以了。