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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张振民
在一元线性回归分析中,对回归效果进行检验,不仅可以用F-检验法,也可以用相关系数检验法。在多元线性回归分析中也是如此。但是,复相关系数R的临界值表与一元中相关系数r的临界值表在构成时是不一样的。然而,文献[2]却肓目地用一元相关系数的临界值表去解决多元复相关系数的临界值,产生了不应有的错误。本文就此提出看法,以便纠正这个错误。
[期刊] 统计与决策
[作者]
傅莺莺 田振坤 李裕梅
文章基于多元线性回归的参数线性约束检验,证明了一元回归中方程显著性检验与系数显著性检验的等价性,推广了分组样本回归结构稳定性邹检验,探讨了该法与分组因素效应检验之间的联系,并以城镇居民食品消费支出为例,介绍了参数线性约束检验的应用及其R软件实现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
南英子
存在简单线性相关的两个变量相关系数的检验如果显著,文章通过推导得出结论:一是与之相对应的二变量所建立的回归分析中回归系数β1的显著性检验、F检验也通过,三者是等价的。t统计量的值与tβ和F值存在数量上的关系是t2=tβt2=F;二是要得到满意的回归方程,除了要进行统计检验之外,还要进行计量检验。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈秀平 杜江
基于均匀分布的回归检验,文章从定量的角度出发给出Copula函数的一种检验方法,从而可以根据此方法在给定的copula函数中确定最优Copula函数。最后将此方法应用于国内的深证综指和上证A股指数进行了实证分析,结果证明此方法是有效的。
关键词：
Copula函数 回归检验 定量分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄恒君 刘明
文章对普通最小二乘估计中形成的相关系数、回归系数、可决系数R2、F统计量,以及多重共线性问题作出几何分析,指出该分析方法表现为向量的长度和角度关系。这种分析过程使普通最小二乘法及估计结果变得更直观。
关键词：
普通最小二乘估计 检验统计量 欧氏空间
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
曾起艳 曾寅初 王振华
已有关于"结构红利假说"的文献大多基于线性模型,但产业结构升级过程中存在着经济增长的"结构性加速"和"结构性减速"阶段,表明产业结构升级对社会生产率的影响很可能是非线性的。本文基于2002—2015年中国285个地级及以上城市的面板数据,采用双门限回归模型考察产业结构升级对全要素生产率的非线性影响,并结合城市要素禀赋结构和产业结构变迁成本进一步分析非线性关系的形成机理。研究发现,中国地级及以上城市全要素生产率提升中存在"结构红利";产业结构升级对全要素生产率的影响是非线性的,随产业结构升级的推进先逐渐递增后逐步减弱;分样本看,副省级城市或直辖市全要素生产率提升中的"结构红利"效应最显著;产业结构升级对中国全要素生产率增长的影响主要是通过技术效率途径,而技术进步途径贡献不足。
[期刊] 统计与决策
[作者]
傅莺莺 田振坤 李裕梅
文章引入虚拟变量,将方差分析化为特殊形式的多元线性回归,证明了方差分析与虚拟变量回归中方差分解各项对应相等、两类假设检验对应等价,介绍了R软件中方差分析及其虚拟变量回归的实现。讨论了方差分析中两水平差异检验与两正态总体均值差t检验之间的联系。
关键词：
方差分析 线性回归 虚拟变量 均值差检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
靳庭良 张宝青
文章较深入地研究了多元回归分析中t检验与F检验之间的关系,得到了如下结论:在一般情形下,t检验与F检验的结果没有必然联系;但当解释变量之间两两不相关时,若所有解释变量的系数均通过t检验,那么回归方程也能通过F检验。
关键词：
回归分析 t检验 F检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
戴金辉 袁靖
单因素方差分析与多元线性回归分析是应用统计学中两种重要的统计方法,文章通过严格的分析,找出了两者检验方法的异同点,并提出了应用时应注意的问题。
[期刊] 技术经济
[作者]
张鹏辉 孙晚华
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李均立
线性回归模型是计量经济模型的主要形式,其参数除了需要显著性检验和方程显著性检验外,有时还需要对其参数线性约束条件的检验。本文介绍运用Eviews软件对模型参数线性约束的F检验、沃尔德检验与t检验三种方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘明
虚拟变量的作用不仅局限于量化品质型数据,在不同的设置环境中有着不同的重要应用。文章简述了虚拟变量模型在结构变化分析、分段回归、交互影响等方面的基本应用,并进一步讨论了虚拟变量模型在方差分析及异常值检验中的使用方法和该方法的显著功效,通过比较分析得出了"利用虚拟变量模型进行方差分析和异常值检验更优"的结论。
关键词：
虚拟变量模型 方差分析 异常值检验
[期刊] 统计研究
[作者]
欧阳志刚
在解释变量内生条件下,Choi,Saikkonen(2004)使用动态最小二乘法估计协整平滑转移回归模型,并基于动态最小二乘法的估计结果构造LMD统计量检验协整向量的非线性。本文系统解析了LMD的构造并指出其不足,针对这一不足,本文将动态最小二乘法扩展为完全修正的最小二乘法,并进而基于完全修正的最小二乘法估计结果构造LMF统计量检验协整向量的非线性。本文的仿真试验表明,在有限样本下,LMF与LMD的检验势没有显著差异,但LMF的水平扭曲小于LMD。
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