统计百科：T检验_F检验_卡方检验-五星文库
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统计百科：T检验_F检验_卡方检验
导读：什么是Z检验（U检验）?Z检验是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性，用Z检验，Z检验的步骤，第二步：计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法，1、如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数(μ0)的差异是否显著，是检验样本的平均数，2、如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，Z检验举例，所以采用Z检验，由于这是检验来自两个不同总体的两，所以采用双总体的Z
什么是Z检验（U检验）?
Z检验是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来推断差异发生的概率，从而比较两个平均数&
平均数的差异是否显著。
当已知标准差时，验证一组数的均值是否与某一期望值相等时，用Z检验。
Z检验的步骤
第一步：建立虚无假设，即先假定两个平均数之间没有显著差异。
第二步：计算统计量Z值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法。
1、如果检验一个样本平均数（）与一个已知的总体平均数(μ0)的差异是否显著。
其Z值计算公式为：
是检验样本的平均数；
μ0是已知总体的平均数；
S是样本的方差；
n是样本容量。
2、如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著。其Z值计算公式为：
是样本1，样本2的平均数；
S1,S2是样本1，样本2的标准差；
n1,n2是样本1，样本2的容量。
第三步：比较计算所得Z值与理论Z值，推断发生的概率，依据Z值与差异显著性关系表作出判断。如下表所示：
第四步：根据是以上分析，结合具体情况，作出结论。
某项教育技术实验，对实验组和控制组的前测和后测的数据分别如下表所示，比较两组前测和后测是否存在差异。
实验组和控制组的前测和后测数据表
前测实验组 n1 = 50 S1a = 14
控制组 n2 = 48 S2a = 16
后测实验组 n1 = 50 S1b = 8
控制组 n2 = 48 S2b = 14
由于n&30，属于大样本，所以采用Z检验。由于这是检验来自两个不同总体的两
个样本平均数，看它们各自代表的总体的差异是否显著，所以采用双总体的Z检验方法。
计算前要测Z的值：
∵|Z|=0.658&1.96
∴ 前测两组差异不显著。
再计算后测Z的值:
∵|Z|= 2.16&1.96
∴ 后测两组差异显著。
什么是T检验？
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n&30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
T检验是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法。它是用T分布理论来推断差异发生的概率，从而判定两个平均数的差异是否显著。
t检验是对各回归系数的显著性所进行的检验，是指在多元回归分析中，检验回归系数是否为0的时候，先用F检验，考虑整体回归系数，再对每个系数是否为零进行t检验。t检验还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等）
目的：比较样本均数所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0。
自由度：v=n C 1
T检验注意事项
要有严密的抽样设计随机、均衡、可比
选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布)
单侧检验和双侧检验
单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。
假设检验的结论不能绝对化
不能拒绝H0，有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误
正确理解P值与差别有无统计学意义 P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同
假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的概率。
(1) 已知一个总体均数；
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准误；
(3) 样本来自正态或近似正态总体。
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。
简单的说就是检验两个样本的方差是否有显著性差异这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。
F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差 S^2，以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t 检验。样本标准偏差的平方，即(“^2”是表示平方)：
S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1)
两组数据就能得到两个S^2值，S大^2和S小^2
F=S大^2/S小^2
由表中f大和f小（f为自由度n-1),查得F表，
然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果
F & F表表明两组数据没有显著差异；
F ≥ F表表明两组数据存在显著差异
T检验与 F检验的差异：
T检验用来检测数据的准确度系统误差
F检验用来检测数据的精密度偶然误差
在定量分析过程中常遇到两种情况：第一是样本测量的平均值与真值不一致；第二是两组测量的平均值不一致。上述不一致是由于定量分析中的系统误差和偶然误差引起的。因此，必须对两组分析结果的准确度或精密度是否存在显著性差异做出判断（显著性试验）。统计检验的方法很多，在定量分析中最常用T检验与F检验，分别用于检测两组分析结果是否存在显著的系统误差与偶然误差。两组数据的显著性检验顺序是先F检验后T检验。
X2（称卡方）检验用途较广，但主要用于检验两个或两个以上样本率或构成比之间差别的
显著性，也可检验两类事物之间是否存在一定的关系
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ss，如何进行两样本独立t检验[泪]
拖动的方法选中A列数据（包括“A”那个单元格），“变量2的区域”选中B列数据（包括B那个单元格），击选“标志”，显著性水平默认为“0.05”，点击“确定”。结果中，如果P小于0.05，说明方差不齐性，，用“数据分析”中的“t检验：双样本异方差假设”，如果p大于0.05，说明方差齐性，用“数据分析”里的“t检验：双样本等方差假设”，对话框的操作与上面的F检验大体相同。如果你的excel是2003，在“工具”菜单下可找到“数据分析”命令如果没有找到“数据分析”命令，需要加载宏，将“分析数据库”加载上就可以了。具体操作可以在网上查一下，很容易的。祝你成功！office2007太大了，我这边网速太慢，传的话比较麻烦，建议你从网上直接下载，很容易下载到的。我刚才随便搜了一下，搜到个网址/zrt765996/blog/item/ad...
这个不用spss，只用excel就可以啊。以excel2007为例，先把数据分为两列输入，选择“数据”、“数据分析”，先进行方差齐性检验，选“F检验：双样本方差"，弹出对话框中，“变量1的区域”用拖动的方法选中A列数据（包括“A”那个单元格），“变量2的区域”选中B列数据（包括B那个单元格），击选“标志”，显著性水平默认为“0.05”，点击“确定”。结果中，如果P小于0.05，说明方差不齐性，，用“数据分析”中的“t检验：双样本异方差假设”，如果p大于0.05，说明方差齐性，用“数据分析”里的“t检验：双样本等方差假设”，对话框的操作与上面的F检验大体相同。如果你的excel是2003，在“工具”菜单下可找到“数据分析”命令如果没有找到“数据分析”命令，需要加载宏，将“分析数据库”加载上就可以了。具体操作可以在网上查一下，很容易的。祝你成功！office2007太大了，我这边网速太慢，传的话比较麻烦，建议你从网上直接下载，很容易下载到的。我刚才随便搜了一下，搜到个网址/zrt765996/blog/item/ad90dff6039e08.html你先试试这个，应该没问题。安装了以后一般需要加载宏。excel2007加载宏的办法是：点击excel2007最左上角那个大的圆按钮，弹出菜单，选择下方的“Excel选项”，弹出对话框，选择左侧一列的“加载项”，在下方“管理”下拉列表中选择“excel加载项”，点击后面的“转到…”，弹出加载宏对话框，在里面选择“分析工具库”，确定就可以加载了。关于t检验，分为相关样本t检验和独立样本t检验两种，你说的独立样本t检验适用于分析两组不相关的数据，比如说分析男生与女生身高的差异就用这种方法。相关样本t检验适用于两组存在相关的数据的比较，比如分析40名同学语文和数学成绩的差异。对于独立样本t检验，首先要看方差是否齐性，也就是看两组数据方差有没有差异。方差齐性与不齐性方法不一样，上面的F检验就是为了看一下两组不相关的数据方差是否齐性。方差齐性表明两组数据方差没有差异，用相应的一种方法；方差不齐性，表明两组数据方差存在显著差异，要用另一种方法，相应的方法我都给你在第一次回答的时候列出来了，这里就不再重复了，这样分析出来就行了。祝你成功！三组数据比较的话用单因素方差分析。这个用excel也可以实现。也是在“数据”、“数据分析”下面，操作方式与t检验相同，你可以用一下。另外，我看楼下的朋友给你说了用spss的做法，也可以用一下。我是觉得用spss的话你可能更不熟悉，所以推荐你用excel。
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这个不用spss，只用excel就可以啊。以excel2007为例，先把数据分为两列输入，选择“数据”、“数据分析”，先进行方差齐性检验，选“F检验：双样本方差...
给你举两个例子——配对样本T检验：现在要分析人的早晨和晚上的身高是否不同，于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高，这里每个人就有两个值，这里出现了配对，然...
用定理4的推论1,4*（x?-u）/s~t(15),s=√5.4,
P﹛|x?-u|＜0.5﹜=P﹛4*（x?-u）/s＜4*0.5/s﹜－...
F值是F检验的统计量，也就是组间和组内的离差平方和与自由度的比值
显著性就是与F统计量对应的显著性水平，0,001说明拒绝原假设
即单因素的不同水平之间有显著差...
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【求助】独立样本T检验中两个样本平值均差挺多但是无显著性是为何？
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两个样本数据分别如下：均值如下：T检验结果如下：levene's检验表明方差不齐，所以看第二行的sig.值即两组数据无显著差异。我的问题是：两组数据均值差得有点大，T检验结果是否可靠？（两组数据均符合正态分布）求助各位大神~~
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这个可能涉及到几个问题，power值由样本量、均数差、标准差、a值等倒推，你的这个我没具体算，我想应该算出来没问题，但问题出在标准差相差太大，一般来说相差超过2.5倍目测就很可能方差不等，----那么它不是来自于假定方差相同的同一整体，-----这里就出问题了用底下的校正公式----注意它校正了自由度，你的自由度由原来的10-2=8 直接被刚干到3.5，这个损失有点大，即便这样你的a仍然接近0.05的预设，所以我看好你，改用非参数，或增加一些样本量应该可以解决。
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样本量太小，power不够
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样本量太小，应该考虑用非参数检验。Wilcoxon Rank sum test
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四叶虫 这个可能涉及到几个问题，power值由样本量、均数差、标准差、a值等倒推，你的这个我没具体算，我想应该算出来没问题，但问题出在标准差相差太大，一般来说相差超过2.5倍目测就很可能方差不等，----那么它不是来自于假定方差相同的同一整体，-----这里就出问题了用底下的校正公式----注意它校正了自由度，你的自由度由原来的10-2=8 直接被刚干到3.5，这个损失有点大，即便这样你的a仍然接近0.05的预设，所以我看好你，改用非参数，或增加一些样本量应该可以解决。 又学习到了！！！
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四叶虫 这个可能涉及到几个问题，power值由样本量、均数差、标准差、a值等倒推，你的这个我没具体算，我想应该算出来没问题，但问题出在标准差相差太大，一般来说相差超过2.5倍目测就很可能方差不等，----那么它不是来自于假定方差相同的同一整体，-----这里就出问题了用底下的校正公式----注意它校正了自由度，你的自由度由原来的10-2=8 直接被刚干到3.5，这个损失有点大，即便这样你的a仍然接近0.05的预设，所以我看好你，改用非参数，或增加一些样本量应该可以解决。
谢谢回答得这么具体~！学到很多！~
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edragon1983 样本量太小，power不够 好的，谢谢回答~
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jeffylin 样本量太小，应该考虑用非参数检验。Wilcoxon Rank sum test 好的，谢谢回答~！GET!
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麻烦各位给看看为什么我这个没有统计学差异啊，谢谢。
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回复10楼：标准差太大，再看数据是否有极端值，先整理数据，剔除极端值。
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计量经济学判断题
1. 总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和。（
）2. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的解释变量均是统计显著的。（
）3. 多重共线性只有在多元线性回归中才可能发生。（
）4. 通过作解释变量对时间的散点图可大致判断是否存在自相关。（
）5. 在计量回归中，如果估计量的方差有偏，则可推断模型应该存在异方差（
）6. 存在异方差时，可以用广义差分法来进行补救。（
）7. 当经典假设不满足时，普通最小二乘估计一定不是最优线性无偏估计量。（
）8. 判定系数检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大。（
）9. 可以作残差对某个解释变量的散点图来大致判断是否存在自相关。（
）做残差的当期值与其滞后期的值的散点图来判断是否存在自相关10. 遗漏变量会导致计量估计结果有偏。（
）只影响有效性1. 正态分布是以均值为中心的对称分布。（
）2. 当经典假设满足时，普通最小二乘估计量具有最优线性无偏特征。（
）5. 在对数线性模型中，解释变量的系数表示被解释变量对解释变量的弹性。（
）6. 虚拟变量用来表示某些具有若干属性的变量。（
）8. 存在异方差时，可以用加权最小二乘法来进行补救。（ √
）10．戈雷瑟检验是用来检验异方差的（
）1、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。错，参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。2、假定个人服装支出同收入水平和性别有关，由于性别是具有两种属性（男、女）的定性因素，因此，用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出的影响时，需要引入两个虚拟变量。错，是否引入两个虚拟变量，应取决于模型中是否有截距项。如果有截距项则引入一个虚拟变量；如果模型中无截距项，则可引入两个虚拟变量。3、双变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。正确，一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的T检验等价于对方程的整体性检验。4、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。错，随机扰动项的方差反映总体的波动情况，对一个特定的总体而言，是一个确定的值。在最小二乘估计中，由于总体方差在大多数情况下并不知道，所以用样本数据去估计?：?222?2??ei2/(n?k)。其中?是?线性无偏估计，为一个随机变量。 n为样本数，k为待估参数的个数。?5、经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量将有偏的。错，，即使经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量仍然是无偏的。?2)?E(?2?因为E(??K?)??ii22，该表达式成立与否与正态性无关。 1、在简单线性回归中可决系数R与斜率系数的t检验的没有关系。错误，在简单线性回归中，由于解释变量只有一个，当t检验显示解释变量的影响显著时，必然会有该回归模型的可决系数大，拟合优度高。2、异方差性、自相关性都是随机误差现象，但两者是有区别的。正确，异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。自相关性是各回归模型的随机误差项之间具有相关关系。3、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与模型有无截距项无关。错误，模型有截距项时，如果被考察的定性因素有m个相互排斥属性，则模型中引入m－1个虚拟变量，否则会陷入“虚拟变量陷阱”；模型无截距项时，若被考察的定性因素有m个相互排斥属性，可以引入m个虚拟变量，这时不会出现多重共线性。4、满足阶条件的方程一定可以识别。错误，阶条件只是一个必要条件，即满足阶条件的的方程也可能是不可识别的。5、库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是不同的。错误，库依克模型、自适应预期模型与局部调整模型的最终形式是相同的，其最终形式都是一阶自回归模型。2、多重共线性问题是随机扰动项违背古典假定引起的。错误，应该是解释变量之间高度相关引起的.3、在模型Yt??1??2X2t??3X3t?ut的回归分析结果报告中，有XF?，F的p值?0.000000，则表明解释变量2t 对Yt的影响是显著的。错误，解释变量X2t和X3t对Yt的联合影响是显著的4、结构型模型中的每一个方程都称为结构式方程，结构方程中，解释变量只可以是前定变量.错误，结构方程中，解释变量可以是前定变量，也可以是内生变量。1.在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。错，在实际中，一元回归是很多经济现象的近似，能够较好的反映回归的核心思想，是很有的。3、在异方差性的情况下，常用的OLS法必定高估了估计量的标准误。错，有可能高估也有可能低估。5、设估计模型为???171.2PDIPCEttt?(?7.4809)R2?0.1)DW?0.5316错，由于R2?0.9940，表明模型有很好的拟合优度，则模型不存在伪（虚假）回归。存在虚假回归可能，因为判定系数高于DW值。(1) 随机误差项ui与残差项ei是一回事。（错）(2) 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。（错）(3) 线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。（错）(4) 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（对）1、 虚拟变量的取值只能取0或1
（对）2、 通过引入虚拟变量，可以对模型的参数变化进行检验
（对）1、简单线性回归模型与多元线性回归模型的基本假定是相同的。错在多元线性回归模型里除了对随机误差项提出假定外，还对解释变量之间提出无多重共线性的假定。2、在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。对在分布滞后模型里多引进解释变量的滞后项，由于变量的经济意义一样，只是时间不一致，所以很容易引起多重共线性。3、DW 检验中的DW值在 0 到 4 之间，数值越小说明模型随机误差项的自相关度越小，数值越大说明模型随机误差项的自相关度越大。错DW 值在 0 到 4 之间， DW 落在最左边 0 & DW & d L ）最右边( 4 ? d L & DW& 4 )时，分别为正自相关、负自相关;中间( dU & DW & 4 ? dU )为不存在自相关区域;其次为两个不能判定区域。3、通过虚拟变量将属性因素引入计量经济模型，引入虚拟变量的个数与样本容量大小有关。错,引入虚拟变量的个数样本容量大小无关，与变量属性，模型有无截距项有关。5、如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量, 则这个方程不可识别。正确 没有唯一的统计形式3、在异方差性的情况下，若采用 Eviews 软件中常用的 OLS 法，必定高估了估计量的标准误。错,有可能高估也有可能低估。4、拟合优度检验和 F 检验是没有区别的。错5、联立方程组模型根本不能直接用 OLS 方法估计参数。错递归方程可以用 OLS 方法估计参数，而其它的联立方程组模型不能直接用 OLS 方法估计参数。1、在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出古典假定。错误在古典假定条件下，OLS 估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计（具有线性、无偏性、有效性）。总之，提出古典假定是为了使所作出的估计量具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。2、当异方差出现时，常用的 t 和 F 检验失效；正确由于异方差类似于 t 比值的统计量所遵从的分布未知；即使遵从 t-分布，由于方差不在具有最小性。这时往往会夸大 t-检验，使得 t 检验失效；由于 F-分布为两个独立的 χ 2 变量之比，故依然存在类似于 t-分布中的问题。3、解释变量与随机误差项相关，是产生多重共线性的主要原因。错误产生多重共线性的主要原因是：经济本变量大多存在共同变化趋势；模型中大量采用滞后变量；认识上的局限使得选择变量不当5、由间接最小二乘法与两阶段最小二乘法得到的估计量都是无偏估计。错误间接最小二乘法适用于恰好识别方程的估计，其估计量为无偏估计；而两阶段最小二乘法不仅适用于恰好识别方程，也适用于过度识别方程。两阶段最小二乘法得到的估计量为有偏、一致估计。5、秩条件是充要条件，因此，单独利用秩条件就可以完成联立方程识别状态的确定。错误。虽然秩条件是充要条件，但其前提是，只有在通过了阶条件的条件下。在对联立方程进行识别时，还应该结合阶条件判断是过度识别，还是恰好识别。1、半对数模型 Y = β 0 + β 1 ln X + μ 中，参数 β 1 的含义是 X 的绝对量变化，引起 Y 的绝对量变化。错误半对数模型的参数 β1 的含义是当 X 的相对变化时，绝对量发生变化，引起因变量 Y 的平均值绝对量的变动。2、对已经估计出参数的模型不需要进行检验。错误有必要进行检验。我们所建立的模型，所用的方法，所用的统计数据，还可能违反计量经济的基本假定，这是也会导致错误的结论。4、在有 M 个方程的完备联立方程组中，当识别的阶条件为 H ? N i（H 为联立方程组中5内生变量和前定变量的总数， i 为第 i 个方程中内生变量和前定变量的总数）N时，则表示第 i 个方程不可识别。错误 。表示第 i 个方程过度识别 。1．在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是唯一可用的分析方法。（X
）2．最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。（
Y）3．无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1）。（Y
）4．当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著地异于0。（ Y ）5．总离差平方和（TSS）可分解为残差平方和（ESS）与回归平方和（RSS）之和，其中残差平方和（ESS）表示总离差平方和中可由样本回归直线解释的部分。（X
）6．多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。（X
）7．当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。（ X）8．如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的自相关。（ X
）9．在存在异方差的情况下，会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。（Y
）10．D.W.检验只能检验一阶自相关。（Y
）1．残差（剩余）项ei的均值=(?e)i（
Y ） =0。2．所谓OLS估计量的无偏性，是指参数估计量的数学期望等于各自的真值。（ Y
）3．样本可决系数高的回归方程一定比样本可决系数低的回归方程更能说明解释变量对被解释变量的解释能力。（ X
）4．多元线性回归模型中解释变量个数为k，则对回归参数进行显著性检验的t统计量的自由度一定是n?k?1。（ Y ）5．对应于自变量的每一个观察值，利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。（ X
）6．若回归模型存在异方差问题，可以使用加权最小二乘法进行修正。（ Y
）7．根据最小二乘估计，我们可以得到总体回归方程。（X
）8．当用于检验回归方程显著性的F统计量与检验单个系数显著性的t统计量结果矛盾时，可以认为出现了严重的多重共线性（
Y ）9．线性回归模型中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的，而变量则不一定是线性的。（
Y ）10．一般情况下，用线性回归模型进行预测时，单个值预测与均值预测相等，且置信区间也相同。（X
）1、在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是惟一可用的分析方法。（ X ）2、对应于自变量的每一个观察值，利用样本回归函数可以求出因变量的真实值。 （ Y ）3、OLS回归方法的基本准则是使残差平方和最小。（ X ）4、在存在异方差的情况下，OLS法总是高估了估计量的标准差。（
Y）5、无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1）。
（ Y ）6、线性回归分析中的“线性”主要是指回归模型中的参数是线性的，而变量则不一定是线性的。（Y
）7、当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著异于0。 （ X ）8、总离差平方和（TSS）可分解为残差平方（ESS）和与回归平方和（RSS），其中残差平方（ESS）表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分。（ X ）9、所谓OLS估计量的无偏性，是指回归参数的估计值与真实值相等。（X
）10、当模型中解释变量均为确定性变量时，则可以用DW统计量来检验模型的随机误差项所有形式的自相关性。（X
）1、一般情况下，在用线性回归模型进行预测时，个值预测与均值预测结果相等，且它们的置信区间也相同。（Y
）2、对于模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+??+βkXki+μi，i=1,2, ??,n；如果X2=X5 +X6，
则模型必然存在解释变量的多重共线性问题。（ X ）3、OLS回归方法的基本准则是使残差项之和最小。（ Y ）4、在随机误差项存在正自相关的情况下，OLS法总是低估了估计量的标准差。 （Y
）5、无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n-1）。
（ Y ）6、一元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。（ X ）7、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的序列相关。（ Y ）8、在近似多重共线性下，只要模型满足OLS的基本假定，则回归系数的最小二乘估计量仍然是一BLUE估计量。（
X）9、所谓参数估计量的线性性，是指参数估计量是解释变量的线性组合。22（ Y ）10、拟合优度的测量指标是可决系数R或调整过的可决系数，R越大，说明回归方程对样本的拟合程度越高。（Y
）1、最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。（X
）2、一般情况下，用线性回归模型进行预测时，个值预测与均值预测相等，且置信区间也相同。（ X ）3、如果随机误差项的方差随解释变量变化而变化，则线性回归模型存在随机误差项的序列相关。（ Y ）4、若回归模型存在异方差问题，应使用加权最小二乘法进行修正。（ X ）5、多元线性回归模型的F检验和t检验是一致的。（Y
）6、DW检验只能检验随机误差项是否存在一阶自相关。（ X ）7、总离差平方和（TSS）可分解为残差平方（RSS）和与回归平方和（ESS），其中残差平方（RSS）表示总离差平方和可由样本回归直线解释的部分。（Y
）8、拟合优度用于检验回归方程对样本数据的拟合程度，其测量指标是可决系数或调整后的可决系数。（ Y ）9、对于模型Yi??0??1X1i?...??nXni?ui
i?1,2,...,n；如果X2?X3?X1，则模型必然存在解释变量的多重共线性问题。（ Y ）10、所谓OLS估计量的无偏性，是指参数估计量的数学期望等于各自真值。
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