【Python计量】参数假设检验

在本文，我们学习变量的显著性检验（t检验）。

对于多元线性回归模型，方程的总体线性关系是显著的，并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响是显著的，因此，必须对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。如果某个变量对被解释变量的影响并不显著，应该将其剔除，以建立更简单的模型。变量显著性检验应用最为普遍的是t检验。

一、假设检验

假设检验（hypothesis test）是利用样本信息判断假设是否成立的过程，它是先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立。

1.1 原假设和备择假设

原假设：研究者想收集证据予以反对的假设，也称零假设，用 H 0 H_0