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管理经济学演讲作业.ppt
主要内容 统计显著性检验的基本概念 统计显著性检验的基本概念 * * 统计显著性检验 2010年4月19日 一旦一个方程的参数值被估计后,分析者就必须回答以下这个问题:参数的估计值与零的差不是显著地大。 如果估计的系数与零的差足够大,或者是远远大于零(正向估计),或者是远远小于零(负向估计),那么我们就认为估计的系数具有统计显著性。 正常情况下,作检验时的假设是b=0。用t检验来对b的真实参数值不为零的可能性作概率表述。用t检验可以从统计上判定b到底要有多大,才能做出b不为零的结论。 在假设检验过程中,描写小概率事件的统计量的取值范围称为该原假设的否定域(拒绝域),否定域的边界称为该假设检验的临界值. 第Ⅰ类错误: 当b=0时,总会存在t检验判定b≠0的风险。即当一个参数并无显著性时,断定它的估计是显著的。我们称这类错误为第Ⅰ类错误。 进行t检验时犯第Ⅰ类错误得概率被称做t检验的显著性水平(level of significance)。 通常来说,一般选择0.01,0.02,0.05或0.10的显著性水平,它们分别表明了分析者愿意承受最高为1%,2%,%5或10%的发生第Ⅰ类错误的概率。(一般用α表示显著性水平) 置信度(level of confidence): 置信度等于1减去显著性水平,它给出了不会犯第Ⅰ类错误的概率。 置信度就是t检验做出的Y和X之间没有任何关系的(即b=0)的判断是正确的概率。 做t检验的步骤: 第一步: 由参数估计值和它的均方差计算出t统计量(即t比)。 第二步: 在选定的显著性水平(如5%显著性水平)下,找出的t合适的临界值。 t的临界值是由显著性水平和自由度给出的。 一个t检验的自由度(degrees of freedom)等于n-k, 其中 n是样本中观察量 k是估计参数的个数(解释变量的个数) 第三步: 把计算出的t统计量的绝对值与临界值比较。 如果t统计量的绝对值比临界值大,就说明在95%的置信度下,估计的参数显著地不为零。如果绝对值小于临界值,b的估计值就不能看成显著地不等于零,即X在决定Y的值时并没有发挥显著的统计作用。 例子 根据下表(单位:美元) 在5%的显著性水平下做t检验 第一步 第二步 * * *
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