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2018-11-21 阅读量: 835
回归系数检验

回归系数检验的原假设为H0:i= 0,即第i个自变量xi 与因变量y没有线性关系。检验统计量与一元线性回归一致

这里k表示自变量个数。检验决策方法与一元线性回归一致,这里不再重复介绍。

假设失效的影响:如果模型的线性关系假设不成立,这就意味着模型中可能还有x2,ln(x)等非线性情形,或者因变量无法由自变量线性表示,此时所得到的模型参数无法证实刻画数据包含的内部规律。

假设失效解决方法:如果自变量与因变量的关系是非线性的,则可以考虑对于自变量做x2,ln(x)等非线性变换后,再做线性回归。

期望为0假设

假设检验方法:(图形法)可以直接绘制散点图,查看残差是否对称分布在0的两侧;(统计检验)可以用假设检验中的t检验方法,其原假设为H0:E(ε)=0,具体操作将在案例中展示。

假设失效的影响:如果残差的期望不等于0,而等于其他的某个常数,那么这个常数就应该出现在多元线性回归的常数项内。

假设失效解决方法:如果失效,考虑是否强制将常数项设置为0,或考虑异常值 问题。

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