Eviews均值检验p值如何解释

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做《金融时间序列分析第二版》习题1.1时，要求
对每只股票的对数收益率进行零均值检验（进行三次独立的检验）。对数收益率的样本均值是显著地不同于零吗？在5%的显著性水平下得出你的结论。

我在Eviews中对序列LAXP以均值0作检验，得到如下数据：
Hypothesis Testing for LAXP   
Date: 08/24/10   Time: 12:10   
Sample: 1 2519   
Included observations: 2519   
Test of Hypothesis: Mean =  0.000000   
   
Sample Mean =  0.000719   
Sample Std. Dev. =  0.022484   
   
Method       Value              Probability
t-statistic   1.604427           0.1087
   
它的Probability＝0.1087，我应如何回答题目？又尝试以样本均值Sample Mean =  0.000719来检验 ，得到Probability＝0.9996；
如检验均值填入10000，得到   
Method             Value                Probability
t-statistic          -22321891          0.0000
这又应该如何解释？Probability就是p值吗？

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关键词：EVIEWS Views Eview view EWS EVIEWS 金融时间序列分析 P值

p值的定义是当你在一定的显著性水平下，用某一样本统计量，算出的t或者卡方或者F统计量最少和当虚拟假设正确时的临界值相等的概率，当p值越小时，说明算出的检验统计量越来不可能和那个临界值相等，那也就说明虚拟假设越不可能为真，所以p值越小，就有越大的肯定性拒绝虚拟假设

谢楼上。但题中问：在5%的显著性水平下，样平均值显著地不等于0吗？

上面的例子我可以说“在5%的显著性水平下，样本均值不等于0”，还是“在5%的显著性水平下，样本均值等于0”
？

4# sb123456

p值=0.1087  已经远远大于5%的显著性水平了，所以不能拒绝虚拟假设，也就是真值并非显著异于0，但不能说真值等于0，你只是拒绝了你现在算出来的样本估计值，但当你从总体中抽取另外一个样本时，会得出另外一个样本估计值，这时候你再做同样的假设检验，可能会得出不同的结论，可能拒绝也可能不拒绝虚拟假设，但如果你再两个样本估计值下做同样的虚拟假设，两次都没有拒绝的话，那你能说真值即等于A，又等于B吗，这当然是不可能的，因为真值只能有一个，我们只能通过虚拟检验判定我们是不是能拒绝我们算出来的估计值，但这个估计值即使被接受，也只能是真值的其中一个接近值，真值只能无限接近你，但你永远不可能得到真值！

ffyyll13
是否可以这样理解。我这里检验0均值，有两个假设均值＝0，均值不等于0。
如果p>0.95，拒绝（均值不等于0）的假设。接受（均值＝0）的假设。
如果0.05<p<0.95，拒绝（均值＝0）的假设，也拒绝（均值不等于0）的假设。
如果p<0.05，拒绝（均值＝0）的假设。接受（均值不等于0）的假设。

我理解了。
如果p<0.05，拒绝（均值＝0）的假设。
如果p>0.05，不拒绝（均值＝0）的假设。
因此，题中均值不是显著地异于0。

看不懂啊

学习了，谢谢