3.3 多元线性模型的统计检验.ppt

§3.3 多元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Multiple Linear Regression Model ;一、拟合优度检验 Goodness of Fit;1、概念;2、可决系数与调整的可决系数;; 调整的可决系数（adjusted coefficient of determination） ; 3、赤池信息准则和施瓦茨准则;地区城镇居民消费模型（k=2）;二、方程的显著性检验(F检验)Testing the Overall Significance of a Multiple Regression (the F test);1、假设检验（Hypothesis Testing）;2、方程显著性的F检验; F检验的思想来自于总离差平方和的分解式 TSS=ESS+RSS; 在原假设H0成立的条件下，统计量 ;地区城镇居民消费模型; 3、关于拟合优度检验与方程显著性检验关系的讨论 ; 对于一般的实际问题，在5%的显著性水平下，F统计量的临界值所对应的R2的水平是较低的。所以，不宜过分注重R2值，应注重模型的经济意义；在进行总体显著性检验时，显著性水平应该控制在5%以内。;三、变量的显著性检验（t检验） Testing the Significance of Variables (the t test);方程的总体线性关系显著不等于每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。 必须对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。 这一检验是由对变量的 t 检验完成的。;1、t统计量 ;2、t检验;地区城镇居民消费模型;3、关于常数项的显著性检验;四、参数的置信区间 Confidence Interval of Parameter;1、区间估计; 如果存在这样一个区间，称之为置信区间； 1-?称为置信系数（置信度）（confidence coefficient）， ?称为显著性水平；置信区间的端点称为置信限（confidence limit）。;2、参数的置信区间;例题中，给定显著性水平α=5%，参数β1和β2的置信区间分别为(0.3685, 0.6045 )和(0.3882, 0.8153) 。 如何陈述模型估计结果？ 城镇居民工资收入的边际消费倾向为0.4865。错！ 城镇居民工资收入的边际消费倾向以95%的概率处于(0.3685, 0.6045 )的区间中。正确！ ;3、如何才能缩小置信区间？