请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
楼主: 胖胖小龟宝
17351 54

[学科前沿] 【从零开始学统计】5.假设检验那些事 [推广有奖]

minixi 发表于 2014-5-22 22:19
那么,我的疑惑是:既然原假设是否显著为零,如果P值很小拒绝原假设,说明自变量系数显著不为零,说明自变量 ...
说的很有道理,不拒绝≠接受

使用道具

小甲克虫 在职认证  发表于 2014-5-27 10:35:09 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
胖胖小龟宝 发表于 2014-5-23 08:53
说的很有道理,不拒绝≠接受
那么,我的疑惑是:既然原假设是否显著为零,如果P值很小拒绝原假设,说明自变量系数显著不为零,说明自变量对因变量是有着显著影响作用的。
      鉴于软件的假设检验前提是,H0原假设中都是假设系数等于零的。但是很多论文,比如利用样本OLS,GLS,GMM等各种估计方法,得出来的自变量系数比如说是0.455,而且通过了显著性检验。那么文章就开始说:自变量对因变量的影响系数大小就是0.455。这样合理吗 ?
请问楼主看明白我的意思没?想得到楼主的直接答复,共同讨论学习进步,谢谢。

使用道具

小甲克虫 发表于 2014-5-27 10:35
那么,我的疑惑是:既然原假设是否显著为零,如果P值很小拒绝原假设,说明自变量系数显著不为零,说明自 ...
       我看到了,我看到了。首先谢谢你很认真的看了我的帖子,你说的这个问题,我从自己的理解角度进行回答,如果有什么不对,也请及时指出。
       你说的到的自变量系数是0.455,我的理解就是自变量变动一个单位,因变量变动0.455个单位。你所说的影响系数如果是这个意思的话,我觉的是正确的。
       同时我在想,你是不是还有一个潜在的问题就是这个0.455貌似数值很小啊~~~
       那么基于这个我想说这里的0.455,P值拒绝了原假设,也就是说他与系数为0的区别是很大的(虽然数值上很小),换句话说很小的数值,自变量的变动也还是对因变量有作用的。(我曾碰到过系数只有0.08的呢……)
不知道这样的解答你是否满意?

使用道具

小甲克虫 在职认证  发表于 2014-5-27 16:09:16 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
胖胖小龟宝 发表于 2014-5-27 12:06
我看到了,我看到了。首先谢谢你很认真的看了我的帖子,你说的这个问题,我从自己的理解角度进行回 ...
谢谢楼主拨冗回复。我的意思是软件的假设检验,它的原假设H0是假设系数为零,即检验的待求系数是不是显著为零,如果显著不为零,那么说明这个自变量的系数对因变量是有统计意义上的显著不为零的。
  但我的理解是,这只说明这个自变量系数是显著不为零,如果通过OLS等方法得到的具体系数值,比如是0.455,那么这个0.455是不是通过显著性检验了呢?
  谢谢楼主拨冗回复。

使用道具

小甲克虫 发表于 2014-5-27 16:09
谢谢楼主拨冗回复。我的意思是软件的假设检验,它的原假设H0是假设系数为零,即检验的待求系数是不是显著 ...
简单的说:
我觉得在系数后面跟着的P值最终得出结果是拒绝原假设的,那么所得的这个系数就是通过了检验

使用道具

小甲克虫 在职认证  发表于 2014-5-27 17:06:18 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
胖胖小龟宝 发表于 2014-5-27 16:53
简单的说:
我觉得在系数后面跟着的P值最终得出结果是拒绝原假设的,那么所得的这个系数就是通过了检验
呵呵 可能你没明白我的意思。我的意思是软件假设检验的其实只是检验系数是否显著为零,而不是检验利用OLS等方法估计出来的系数值。 不知道我理解的对不?

使用道具

小甲克虫 发表于 2014-5-27 17:06
呵呵 可能你没明白我的意思。我的意思是软件假设检验的其实只是检验系数是否显著为零,而不是检验利用OLS ...
这里的假设检验检验的是系数的估计值呀,否则T统计量不是一直=0了么?

使用道具

小甲克虫 在职认证  发表于 2014-5-28 08:29:35 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
胖胖小龟宝 发表于 2014-5-27 20:38
这里的假设检验检验的是系数的估计值呀,否则T统计量不是一直=0了么?
"我记得原假设好像是系数=0,不知道对不对了……"这是楼主的原话。
原假设就是系数=0的。比如我通过计算估计出来的系数是0.4555,而软件原假设的系数始终都是0。这样检验出来的只能肯定或否定原假设啊?对吗?

使用道具

小甲克虫 发表于 2014-5-28 08:29
"我记得原假设好像是系数=0,不知道对不对了……"这是楼主的原话。
原假设就是系数=0的。比如我通过计算 ...
原假设是系数=0,但是检验的t统计量是需要用到计算出来的系数值的。P值和用T统计量得出的结论都是只有两种可能:拒绝原假设或者不拒绝原假设。P值是一个概率,因为方便查看,不需要再去查表所以一般根据P值与α比较来判断。但是如果你用T统计量来做假设检验就能理解检验的其实就是你估计出来的系数与0是否有显著差别。

使用道具

小甲克虫 在职认证  发表于 2014-5-28 14:24:11 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
胖胖小龟宝 发表于 2014-5-28 09:28
原假设是系数=0,但是检验的t统计量是需要用到计算出来的系数值的。P值和用T统计量得出的结论都是只有两种 ...
原假设H0是假设系数=0,但是构造的那个T统计量其实是一个估计量与真值的之差,构造出来的统计量,对吧?
比如估计值是X1,真值是X0,那么T统计量是含有X1-X0项的统计量,原假设H0就是假设X0=0对吧?

使用道具

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-4-18 13:53