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13-模型的诊断与检验
（第3版252页）
在建立模型过程中，要对模型参数以及模型的各种假定条件作检验。这些检验要通过运用统计量来完成。在第2章和第3章已经介绍过检验单个回归参数显著性的t统计量和检验模型参数总显著性的F统计量。在第5章介绍了模型误差项是否存在异方差的Durbin-Watson检验、White检验；在第6章介绍了模型误差项是否存在自相关的DW检验和BG检验。本章开始先简要总结模型参数总显著性的F检验、单个回归参数显著性的t检验。然后再介绍几个在建模过程中也很常用的其他检验方法。他们是检验模型若干线性约束条件是否成立的F检验和似然比（LR）检验、Wald检验、LM检验、JB检验以及Granger非因果性检验。
第11章 模型的诊断与检验


11.1 模型总显著性的F 检验
以多元线性回归模型，yt = 0+1xt1+2xt2+…+k xt k+ ut为例，   原假设与备择假设分别是    H0：1= 2 = … = k = 0；    H1：j不全为零在原假设成立条件下，统计量其中SSR指回归平方和；SSE指残差平方和；k+1表示模型中被估参数个数 ...

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关键词：多元线性回归模型 Granger white检验 Watson durbin