计量中p的疑问~

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我是计量初学者,想请问一下,为什么回归模型中t统计的p是越小越好.

而异方差检验中,比如white检验里nR^2的p较小时认为模型存在异方差,即越大反而越好?

望高手指点一二,万万分感谢~

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关键词：white检验 异方差检验 White 越小越好 高手指点 疑问 计量

t统计的p是出现这个t统计值的概率,如 t=1.95 时p=0.05."如果p越小",是指p相比0.05的程度,如0.01,反映在原假设参数为零的情况下,出现这个统计量可能性只有 0.01,从而,说明检验的参数为零的可能性越低(只有0.01,依小概率思想,拒绝).

white检验的统计量服从卡方分布.在同方差情况下,统计量值小;在异方差情况下,统计量值大.原假设是无异方差.如果从数据计算的统计量值大于选定的显著性水平,则认为存在异方差.这时的 p 值,还是小的好.

(在原假设下对应一个分布,依数据计算的统计量值服从这个分布,则统计量值出现的概率是 p.)

关键是要搞清楚原假设是什么，P是在什么样的假设条件下得到的，如果P很小就是假设条件在小概率下发生，因此拒绝原假设。

以下是引用andyhe在2007-12-13 10:43:00的发言：
关键是要搞清楚原假设是什么，P是在什么样的假设条件下得到的，如果P很小就是假设条件在小概率下发生，因此拒绝原假设。

先搞清假设是关键啊，否则都不知道到底检验什么，也就不知道p的大小说明什么问题了。

P值就是检验的第一类错误概率，当然是越小越好。

至于多小，要看检验者的承受“第一类错误造成的损失”的能力……

0.01、0.05之类的设定只是一个惯例……

感谢大家的热心回帖,尤其感谢beatuxlee的回复～

以下是引用beatuxlee在2007-12-12 22:35:00的发言：

t统计的p是出现这个t统计值的概率,如 t=1.95 时p=0.05."如果p越小",是指p相比0.05的程度,如0.01,反映在原假设参数为零的情况下,出现这个统计量可能性只有 0.01,从而,说明检验的参数为零的可能性越低(只有0.01,依小概率思想,拒绝).

white检验的统计量服从卡方分布.在同方差情况下,统计量值小;在异方差情况下,统计量值大.原假设是无异方差.如果从数据计算的统计量值大于选定的显著性水平,则认为存在异方差.这时的 p 值,还是小的好.

(在原假设下对应一个分布,依数据计算的统计量值服从这个分布,则统计量值出现的概率是 p.)