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回归模型的统计检验;一、模型的拟合优度检验;⒈总变差的分解;;
TSS为总体平方和（Total Sum of Squares），反映样本观测值总体离差的大小；ESS为回归平方和（Explained Sum of Squares），反映由模型中解释变量所解释的那部分离差的大小；RSS为残差平方和（Residual Sum of Squares），反映样本观测值与估计值偏离的大小，也是模型中解释变量未解释的那部分离差的大小。
TSS=RSS+ESS ; 2、拟合优度检验统计量：可决系数(判定系数)R2和校正可决系数;判定系数不仅反映了模型拟合程度的优劣，而且有直观的经济含义：它定量地描述了y的变化中可以用回归模型来说明的部分，即在被解释变量的变动中，由模型中解释变量所引起的比例。
见前一节例题，解释意义
判定系数的特点：
⑴判定系数取值范围[0，1]。
⑵随抽样波动，样本判定系数是随抽样而变动的随机变量。
⑶判定系数是非负的统计量。
;判定系数与相关系数的关系;注意的问题;第10页/共27页;第11页/共27页;补充：关于假设检验(在进行F/T统计检验之前);二、模型的显著性检验;进一步根据数理统计学中的定义，如果构造一个统计量 ;第15页/共27页;第16页/共27页;;见书例题;F检验与R2的关系;三、解释变量的显著性检验;然后根据样本观测值和估计值，构造计算统计量：;若H0成立，则;第23页/共27页;第24页/共27页;用P值判定参数的显著性;案例2.4;感谢观看！
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