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现代心理与教育统计学_张厚粲 徐建平(二、回归系数的显著性检验) 第(1/1)页

对于回归系数b进行显著性检验后,如果b是显著的,同样也表明所建回归方程是显著的,或者说X与Y之间存在显著的线性关系。

设总体回归系数为β,则所谓回归系数b的显著性检验,是对H0:β=0而言(同相关系数r的显著性检验相似)一般都用t检验。

其中SEb为回归系数的标准误。其计算公式为:

为了计算SEb需要先求出误差的标准差SYX。在建立回归模型时,根据从总体中抽取一个样本建立模型,由于抽样误差的存在,实际值与回归值即估计值会出现误差。一般意义上,误差小估计值的准确程度高,与实际越接近,估计值的代表性强;反之,误差大估计值的准确程度低,代表性就弱。因此,建立回归模型后,也应将其估计的标准误差计算出来。

对于sYX,解释如下:

将公式12-19两边平方,得:

【例12-4】 对回归方程=1.95+0.81X的回归系数进行显著性检验。

查t分布表,t0.05/2(8)=2.306,t>t0.05/2,说明回归系数0.81是显著的。

答:回归系数0.81是显著的,因而回归方程显著,或者说X与Y存在线性关系。

从上面的例子中,发现回归系数显著性检验的结论与方差分析的结论是一致的。其实如果对公式12-17两边平方,则:

所以,对回归系数的显著性检验和对回归方程的方差分析是等效的,在实际研究中,对回归方程的检验只用其中一种方法即可。


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