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回归出来的两种结果：1、R=0.97、t统计量不显著。2、R=0.95、t统计量显著。应该用哪种？
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论坛法律顾问：王进律师计量经济学：一条题,Y=A-BX1-CX2 B和C的T值为(-3.444)(-0.7971) 为什么B居然是显著的,而C居然不显著计量经济学：回归方程大概这样，Y=A-BX1-CX2，不具体写了B和C的T值为(-3.444)(-0.7971) 为什么B居然是显著的，而C居然不显著
Q东北爷们DJ3
双侧检验用统计量的绝对值与临界值的绝对值比较|统计量|<|临界值|,参数不显著,应剔除相应变量
什么叫剔除相应变量
把变量X2从模型中剔除
但看起来不是B的T值的绝对比较大吗？应该是B先不显著再到C不显著吧？
但现在是B显著，C不显著！！
这个没有先后关系好吗？？
是用绝对值比较 ，你的临界值是多少
或者相应的P值？
这条题没有P值。。。
假如临界值是+-2，那不是B不显著吗，而C显著吗
临界值是+-2，显著是要看原假设是参数显著为0还是参数对于模型的影响显著
如果显著为0，那该参数的存在就没有意义，需要剔除
如果参数对于模型的影响显著，那说明选择的变量是合适的
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VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.&&
X1-0.1866040.069818-2.6727060.0115X2-0.0458300.012518-3.6610700.0008X3-0.0248520.022875-1.0864300.2849X40.0323460.0307221.0528630.2998X5-0.1854700.513938-0.3608800.7204X60.4973560.3101911.6033840.1181C-0.1738180.681914-0.2548980.8003R-squared0.954308& & Mean dependent var0.467673Adjusted R-squared0.920710& & S.D. dependent var0.156612S.E. of regression0.044100& & Akaike info criterion-3.106053Sum squared resid0.066122& & Schwarz criterion-2.198503Log likelihood119.1816& & Hannan-Quinn criter.-2.751060F-statistic28.40431& & Durbin-Watson stat2.530389Prob(F-statistic)0.000000
20个样本 3年的数据 6个自变量 固定效应模型分析的&&结果出来了&&怎么判断各个变量和Y之间的显著性呢 是看回归系数吗&&诚心请教大家来分析一下~
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个人管见，可以看P值，用P值与给定的显著性水平值比较，如果P值小于给定显著性水平值，由拒绝原假设。
具体参看——
大多数统计分析都是用指明哪些系数在1%、5%或其他适当显著性水平上显著的方式说明统计显著性检验的结果。但是，有的时候用P值（概率值）的形式提供的额外信息也是很有用的。P值是计量经济结果对应的精确的显著性水平。因此，一个0.07的P值说明有关系数在0.07水平上（但不是在5%水平上）统计显著。在正态分布 ...
模型整体性检验看F值，单个变量看T值！
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可以看F检验值和T检验值
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一直怀有一个梦想，希望在不久的将来能读个博士，做做学术搞搞研究，饱尝学术的艰辛
谢谢您了~& &我刚回去看了一下书本，查临界值比较一下就好了~
请允许我再问一个问题吧，Prob.的值又是什么意思，对于分析相关性有个帮助吗？
Prob. 是检验当中的伴随概率，如果大于0.05的话就接受H0，也就是参数为0的原假设，那你最好要把这个变量剔除掉，或者用对数再算一遍
20个样本。6个变量，数据太少了吧
数据是很少，不过没办法，找不出来了数据了~
个人管见，可以看P值，用P值与给定的显著性水平值比较，如果P值小于给定显著性水平值，由拒绝原假设。
具体参看——
大多数统计分析都是用指明哪些系数在1%、5%或其他适当显著性水平上显著的方式说明统计显著性检验的结果。但是，有的时候用P值（概率值）的形式提供的额外信息也是很有用的。P值是计量经济结果对应的精确的显著性水平。因此，一个0.07的P值说明有关系数在0.07水平上（但不是在5%水平上）统计显著。在正态分布的双侧检验中，这意味着有7%的t分布在均值±1.96倍标准差的区间之外。
要检验的假设一般都是某个回归系数等于0的原假设。因此在系数为0的原假设为真的条件下，P值是得到其系数估计不小于已知估计系数的新样本数据的概率。在原假设为真时，P值越小就越不可能出现这种情况。反过来，较大的P值意味着样本数据支持原假设。
P值度量的是犯第一类错误的概率，即拒绝正确的原假设的概率。P值越大，错误地拒绝原假设的可能性就越大；P值越小，拒绝原假设时就越放心。
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y=f(x), x =dummy variable (0,1). 我利用该方程求x的回归系数时，在0.05水平上不显著。接着我就用均值检验（t-test）对y（在x两个取值下）进行检验，发现差异显著。我想不通怎么会出现这情况，能否帮忙解释下？谢谢了
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同学，你这个问题解决了吗？如果解决了可否告知？谢谢
Did you include the intercept in your regression?
t检验的是均数，回归系数好像是斜率？
最好的医生是自己，最好的药物是时间……
t.test 默认是uneuqal variance, 所以两种方法给的结果不同
如果你 t.test 设置 var.equal=T, 那么两个结果应该是一样的
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苦逼签到天数: 1 天连续签到: 1 天[LV.1]初来乍到
在t检验中，统计结果中的均值和T值是否存在对应关系？即是否存在均值大T值相对较大的规律呢？回归分析中，模型的F值和调整后的R2有无对应关系呢？
本人为计量经济学初学者，希望高手指点，非常感谢！！！
“在t检验中，统计结果中的均值和T值是否存在对应关系” 这个说法不妥。
你看我这样说明能否说明白你的问题
首先，统计结果的均值有很多，我假定是你感兴趣的解释变量a的样本均值ā，并且线性回归后得到的t值 -t。
我猜测你的问题是： ā和t是否存在某种函数对应关系？（就是我们常用的X，但是没法用键盘表示X的均值X-bar，所以就将就用a了）
通常你通过统计软件得到的t值是在一个 H0假设： β=0 解释变量a对被解释变量没有影 ...
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本帖最后由 braveheart2005 于
21:34 编辑
“在t检验中，统计结果中的均值和T值是否存在对应关系” 这个说法不妥。
你看我这样说明能否说明白你的问题
首先，统计结果的均值有很多，我假定是你感兴趣的解释变量a的样本均值ā，并且线性回归后得到的t值 -t。
我猜测你的问题是： ā和t是否存在某种函数对应关系？（就是我们常用的X，但是没法用键盘表示X的均值X-bar，所以就将就用a了）
通常你通过统计软件得到的t值是在一个 H0假设： β=0 解释变量a对被解释变量没有影响
根据t统计量的构造， 分子上的随机变量ā 服从正态分布，而样本均值ā在大样本下由大数定律概率逼近总体期望，
根据t统计量的构造，ā是构成t值的两个随机变量（经过标准化后）中的一个（另一个在分母服从χ2）
如果t统计量看成一个函数，那么ā 就是其中两个中的一个参数，从 这个角度说，存在t值与ā 存在映射
均值和T&&you&&有什么关系？？？& &T检验回归系数显著性&&还真搞不懂 你的均值是时间序列的？
这样告诉你吧&&如果你的 y&&是连续增大或减小& &x连续增大或减小&&T会很显著的&&你去改原始数据吧
模型的F值和调整后的R2有无对应关系呢？
我猜测你的问题是问，F统计量为什么可以从限制式和非限制式的R2来算出。
F值和R2 没有直接对应关系，你可以将F统计量的定义和R2的定义比较一下
另外 F统计量是用来检测待估参数的某种线性组合的假设是否显著 （待估参数满足相应的假设）
R2 是用来提供一个解释模型对被解释变量的解释程度的一个参考指标，因此他们之间没有直接的对应关系
当你对你的待估参数（一个或多个）的某种线性关系发生兴趣时，你需要首先确立你的H0（H1）
然后通过一些必要的线性运算（矩阵）将限制式和非限制式的R2&&换算成F统计量（这大概就是你说的对应吧）
其实“对应” 这个说法太模糊了，直觉上的理解是
如果H0 成立，那么限制式和非限制式对被解释变量的解释能力差不多，那么两个模型下的R2自然也很接近，这时构造出来的F统计量的F值应该“很小”，如果”很大“， 那就说明H0不成立
很小很大就是F统计量的是否“显著”
你可以去看一些经典的计量教材 比如
Johnston, DiNardo (1997) - Econometric Methods, 4ed
还在吗？我能加你qq吗？
本帖最后由 braveheart2005 于
15:21 编辑
呵呵，教材还是要看的
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