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为什么还要进行解释变量的显著性检验?

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为什么还要进行解释变量的显著性检验?

对于多元线性回归模型,如果模型的显著性检验是显著的,为什么还要进行解释变量的显著性检验?

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    2014-06-21 16:13:13
  • 在Linear Regression对话框,点Save按钮,会出现Linear Regression: Save对话框,在Predicted Values(预测值)和Residuals(残差)栏都选Unstandardized,会在数据表中输出预测值和残差,然后你想怎么比较都行。
    判断模型是否有预测能力,其实就是模型检验,模型检验除了统计意义上的检验,还有实际意义上的检验,就是检验是否跟事实相符,比如收入与消费应该是正相关的,如果消费为被解释变量、收入为解释变量,如果收入的系数小于零,那肯定是不对的。
    统计意义上的检验,包括参数的T检验,方程的F检验,还要检验残差是否白噪声。
    检验模型是否具有外推预测能力,还可以这样做:比如,你收集了一个容量为50的样本,你可以用其中的48个样本点估计模型,然后估计另两个样本点,把估计值跟实际值做一个比较。

    陈***

    2014-06-21 16:13:13

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