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(三)回歸檢驗(yàn)
在利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),需要對(duì)回歸系數(shù)、回歸方程進(jìn)行檢驗(yàn),以判定預(yù)測(cè)模型的合理性和適用性。檢驗(yàn)方法有方差分析、相關(guān)檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)等。對(duì)于一元線(xiàn)性回歸,這些檢驗(yàn)效果是相同的。在一般情況下,選擇其中一項(xiàng)檢驗(yàn)即可。
1.方差分析
通過(guò)推導(dǎo),可以得出:
∑(yi-Y)2=∑(yi-yi’)2+∑(yi’-Y)2
其中:∑(yi-Y)2=TSS,稱(chēng)為偏差平方和,反映了n個(gè)y值的分散程度,又稱(chēng)總變差。
∑(yi’-Y)2=RSS,稱(chēng)為回歸平方和,反映了x對(duì)y線(xiàn)性影響的大小,又稱(chēng)可解釋變差。
∑(yi-yi’)2=ESS,稱(chēng)為殘差平方和,根據(jù)回歸模型的假設(shè)條件,ESS是由殘差項(xiàng)e造成的,它反映了除x對(duì)y的線(xiàn)性影響之外的一切使y變化的因素,其中包括x對(duì)y的非線(xiàn)性影響及觀(guān)察誤差。因?yàn)樗鼰o(wú)法用x來(lái)解釋?zhuān)视址Q(chēng)未解釋變差。
所以,TSS=RSS+ESS 其實(shí)際意義是總變差等于可解釋變差與未解釋變差之和。
在進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí),通常先進(jìn)行方差分析,一方面可以檢驗(yàn)在計(jì)算上有無(wú)錯(cuò)誤;另外一方面,也可以提供其它檢驗(yàn)所需要的基本數(shù)據(jù)。
定義可決系數(shù)R2,
R2=RSS/TSS
R2的大小表明了y的變化中可以用x來(lái)解釋的百分比,因此,R2是評(píng)價(jià)兩個(gè)變量之間線(xiàn)性關(guān)系強(qiáng)弱的一個(gè)指標(biāo)??蓻Q系數(shù)R2,表明y的變化有多少和x有關(guān)。用以度量回歸模型對(duì)樣本的擬和優(yōu)度??梢詫?dǎo)出,
3.t檢驗(yàn)
即回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn),以判定預(yù)測(cè)模型變量X和Y之間線(xiàn)性假設(shè)是否合理。因?yàn)橐褂脜?shù)t值,故稱(chēng)為t檢驗(yàn)?;貧w常數(shù)a是否為0的意義不大,通常只檢驗(yàn)參數(shù)b。
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