区间估计和显著性检验(2页).doc

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1、-置信区间定义:理解:是确定的参数(一元线性回归模型中的斜率系数),而区间是随着抽样而变化的区间,是随机区间。从重复抽样的观点看,每次抽样都可以构造一个区间,象这样构造的区间,平均来说,有比例的次数包含的真实值。对特定样本,一旦估计出具体的,区间就不是随机的,而是特定的,这时特定区间或者包含或者不包含真实值。置信区间类似于“套圈”游戏,相当于套圈游戏中的目标比如手机,而区间类似于套的圈,仍一次之后,要么套中要么没套中是确定的,但是重复下来,平均有的比例套中目标回归系数的假设检验假设检验的基本思想:分析样本观测的结果与某种声称的假设(原假设)是否相符合?从而证实原假设的真伪。如果由样本所得到的结

2、果与原假设“足够的接近”,就不拒绝原假设。如果由样本得到的结果与原假设不是“足够的接近”,就拒绝原假设。什么是“足够的接近”?在原假设条件下,通过给定显著性水平可构造一个大(小)概率事件,在一次抽样中出现大概率事件,被认为是合理的,认为样本结果与原假设“足够的接近”。而小概率事件被认为基本不发生,如果小概率事件竟然发生了,被认为不合理,即认为样本结果与原假设不是“足够的接近”。假设检验的作法 计量经济中通常检验x是否对y有显著影响原假设:备择假设:在事先做出的某种原假设成立的条件下,可确定统计量的抽样分布,给定显著性水平,可以构造一个小概率事件。一次抽样结果,如果一次抽样中,小概率事件竟然发生了就认为原假设不真实,从而拒绝原假设,不拒绝备择假设。如果拒绝原假设,即表示:显著不为零,x对y有显著的影响-第 2 页-

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