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回归系数的标准误(S.E)就是它的标准差吗?另外,...

回归系数的标准误差就是它的标准差,统计量的标准差一般叫做标准误差,回归系数的估计其实就是均值估计哦.回归的标准误应该是模型中随机扰动项(误差项)的标准差的估计值.它的平方实际上就是随机扰动项(误差项)的方差的无偏估计量,它实际上又叫做误差均方,等于残差的平方和/(样本容量-待估参数的个数).可以参考一下张晓峒老师的《计量经济学基础》,讲的很清晰!

回归的标准误(S.E of regression) 回归系数的标准误差就是它的标准差,统计量的标准差一般叫做标准误差,回归系数的估计其实就是均值估计.回归的标准误应该是模型中随机扰动项(误差项)的标准差的估计值,它的平方实际上就是随机

s.e.of regression是残差的标准差,是随机误差项u的估计量的标准差;s.d.dependent var是因变量y的样本标准差,二者不相等.也就是,u的标准差和y的标准差相等,但是y的样本标准差与u的估计量标准差不相等.

标准误差( Sx 或S E, standard error ) ,是样本均数的抽样误差.在实际工作中,我们无法直接了解研究对象的总体情况,经常采用随机抽样的方法,取得所需要的指标,即样本指标.样本指标与总体指标之间存在的差别,称为抽样误差,其大小通常用均数的标准误来表示.

标准差与标准误有何区别和联系?标准差和标准误都是变异指标,但它们之间有区别,也有联系.区别:①概念不同;标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度;标准误是描述样本均数的抽样误差;②用途不同;标准差与均数结合估计参考值范围,计算变异系数,计算标准误等.标准误用于估计参数的可信区间,进行假设检验等.③它们与样本含量的关系不同:当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定;而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 .联系:标准差,标准误均为变异指标,当样本含量不变时,标准误与标准差成正比.

的标准误,值越小预测得越精确 D.X、Y两变量之间的关联越紧密,s YX 值越小 E.s YX 要比s Y 小, 1 、X 2 的偏回归系数 B.β 1 的意义为:假设X 2 不变,X 1 变化一个单位则Y变化β 1 个单位 C.β具有

标准误不是用来解释回归系数的,特们是不同的指标,这里的标准误指的是原始数据的变异程度.

p=0.06大于0.05说明这个自变量对因变量的影响不显著,而b的值则是回归系数,跟线性回归一样,如果你要写回归方程,则自变量的系数就是b exp(b)则是根据b值计算得来的,可以理解为风险率,如果你的自变量为连续性变量,则表示自变量增加一个单位,比减少一个单位后的风险增加比为13.095,而置信区间同样表示为风险的区间.

您直接将回归系数除以标准误,就能得到t值,所求得之t值可查t值表,以确定是否显著,即p值是否小於0.1(10%)、0.05(5%)或0.01(1%).另,有一个粗略判断的方法.当您的资料超过30笔以上,根据中央极限定理,t值结果会近似於z值,则所求之t值只要大於1.96(或小於-1.96),就代表p值达到5%的显著水准(即p<0.05).

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