线性回归分析教案.doc

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教课方案线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案3)关于一组样本计算SSR和SSE,并由此获取F值。线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案4)比较F与F0的值,若F>F0,则拒绝零假设。我们认为X与Y之间存在线性有关关系,否则接受H0,线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案认为X与Y之间没有线性有关关系。4、t检验线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案rYxr计算获取的,所以拥有必然的随机性,样本容量越小,其随机性就越大。所以也需要经过样真有关系数r对线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案整体的有关系数作出推断。由于有关系数r的散布密度函数比较复杂,实质应用中需要对r作变换。令线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案线性回归解析教课方案rn2t1r2则统计量t遵从t(n-2)散布。于是关于整体可否线性有关的问题就变成对整体有关系数=0的假设检验,也就只要对统计量t进行t检验就行了。依照一组样本计算出上述t值,再依照问题所给定的显然性水平和自由度n-2,查t散布表,找到相应的临界值t。若2tt2表示t在统计上是显然的,即整体的两个变量间存在线性关系。否则就认为两个变量间不存在线性关系。5、D·W检验回归模型中假设Cov(ei,ej)=0,即随机项是独立的。这一假设可否建立,能够经过回归模型的误差序列可否相互独立来进行检验。若误差序列各项间相互独立,则序列各项之间没有有关关系。若序列各项之间有有关关系,误差序列不满足线性回归模型的基本假设,回归模型就不可以够表达变量Y与X之间的真实变动关系。D·W(Durbin-Watson)检验能够检验残差序列的有关性。其检验方法以下:1)计算误差序列的d统计量(D·W值)n2n2deieiei1i2i12)依照给定的显然性水平(平时为=),自变量个数k和样本数据个数n,查D、W表,获取d的下限值dl和上限值du。3)判断。若du

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