置信系数 表达了置信区间的计算_2.4 多元回归中的假设检验和置信区间

本文探讨了一元回归统计推断在多元回归中的应用,重点在于单个及多个系数的假设检验和置信区间。在多元回归中,由于存在多个变量和系数,F统计量检验用于处理联合假设。置信区间被扩展为置信集,以表示多个系数真值的概率。文章还提出了在选择模型变量时应注意的重要性和非线性总体回归线的可能性。

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第一节是一元回归统计推断在多元回归中的推广,主要针对的是单个系数的假设检验和置信区间,除了在假设阶段有所不同(比如是在固定其他变量的情况下,被检验变量对因变量没有影响),基本步骤是一样的,理论基础也都是“OLS估计量在原假设下服从大样本正态分布,其中均值为假设的真值而方差具有一致估计量”(后半句我并没有看懂,前半句是告诉我们要牢记“这些抽样的不确定性的量化方法只有在大样本情况下才有效”)。有意思的是,书中对该章节举例的解释非常精彩,特别是关于‘每个学生分摊预算’变量的纳入与‘学区内的资金分配已经很有效’的结果解释。

由于多元回归设计多个变量和多个系数,那么可不可以同时假设两个或多个系数都为0呢?旧的单系数检验假设行不通了,这时就得有联合假设以及F统计量检验来解决新问题。前述的假设可以数学表达为:

,其中
是一个
约束(restriction)
也是一个约束(一共
q个约束,
),因为它们限制了
的取值。一个假设中(对回归系数)有两个或两个以上的约束(
q个约束,
),我们就称之为
联合假设(joi
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