第四章4统计量的计算.ppt

操作练习 请打开工作文件“上证综指”，进行以下检验。 序列“clsindex”的均值为3000 序列“retindex”的均值为0 原假设： 对于方差是否等于给定值的检验中，输出结果给出了样本方差的值、方差比统计量(Variance Ratio)，即 统计量（Chi-Square Test，卡方检验）的值以及相应概率值。 统计量定义如下： 在原假设下 统计量服从自由度为T-1的 分布。 若概率值小于给定的检验水平，则拒绝原假设，反之接受原假设。 请打开工作文件“上证综指”，进行以下检验。 序列“clsindex”的方差为50000 序列“retindex”的方差为0.05 原假设： 对于中位数是否等于给定值的检验中，输出结果给出了样本计算的中位数、符号检验、威尔科克逊符号秩检验(Wilcoxon signed-ranks test)、范德瓦尔登检验(Van DerWaerden test)的结果及其对应的概率值。 若概率值小于给定的检验水平，则拒绝原假设，反之接受原假设。 请打开工作文件“上证综指”，进行以下检验。 序列“clsindex”的中位数为3000 序列“retindex”的中位数为0.1 2.分组齐性检验 选择“View”|“Tests for Descriptive Stats” | “Equality Tests by Classification”选项后弹出如下图所示的对话框， 2. 分组齐性检验 此选项可对指定序列分组后的不同组的子序列的描述统计量是否相等进行检验，包括均值、方差、中位数相等3种检验。 Series/Group for Classify：用于分类的一个序列或一组序列 Test Equality of（检验相等）：要进行检验的统计量 NA Handling：缺值项处理，将缺值的样本归为特定一类 Group into bins if：可以限定分类后子项目的数目。 2.1 组间均值相等检验 组间均值相等检验采用的是单因素、两个个体的方差分析法（ANOVA），其基本思想是，如果不同组有相同的均值，那么不同组样本均值的差异与每个组内观测值对均值的差异应当是相同的。输出结果给出了F统计量的值及其相对的自由度与概率值。 组间平方和SSB与组内平方和SSW F统计量定义为： 在原假设（各组数据都服从同一均值、同一方差的相互独立的正态分布）成立条件下F统计量服从自由度为（K-1，T-K）的分布。 此外，输出结果还给出了方差分析结果，包括方差来源的组间平方和与组内平方和、对应的自由读以及组间均方、组内均方、总离差平方和与总离差均方；最后还给出了分组的描述统计量，包括观测值个数、相应均值、标准差、均值标准差。当分组数等于2时，Eviews还会给出t统计量的值，它等于分子自由度（第一自由度）为1的F统计量的算术根。 2.2 组间中位数相等检验 组间中位数相等检验的输出结果给出了不同方法对应的4个统计量，Med. Chi-square（ 统计量)、Adj. Med. Chi-square（调整的 统计量）、Kruskal-Wallis（克鲁斯卡尔—沃利斯统计量）、Van Der Waerden（范德瓦尔统计量）的值及其对应的自由度和概率。同样也分组显示了一些统计量，包括观测值个数、中位数、中位数个数、均值的秩及Van Der Waerden （范德瓦尔登）均值得分。 2.3 组间方差相等检验 组间方差相等检验的输出结果给出了3种检验方法：巴特利（Bartlett）检验、列温尼（Lev-ene）检验以及布朗—弗希斯（Brown-Forsythe）检验的值，及其对应的自由度和概率。同样也给出了各组的一些统计量，包括观测值个数、标准差、均值离差绝对值平均（Mean Abs. Mean Diff）和中位数离差绝对值平均（Mean Abs. Median Diff）。 请打开工作文件“上证综指”，进行以下检验。 序列“retindex”的组间均值相等检验，并解释检验结果 序列“retindex”的组间方差相等检验，并解释检验结果 序列“retindex”的组间中位数相等检验，并解释检验结果 三、序列组窗口下的描述性统计量 在序列组(Group)对象窗口下选择工具栏中的“View”| “Descriptive Statistics”（描述性统计量）选项，将弹出3个选项。 第一个选项是“Common Sample”（普通样本），选择该项将得到含有均值、中位数、最大/小值等统计量的一张电子表格。“Common Sample”要求各序列对象的样本范围相同，不能含有NA符（空值）。 第二个选项是“Individual Samples”（