多元線性回歸模型的統計檢驗方法(ppt 31頁)

多元線性回歸模型的統計檢驗方法目錄：
一、擬合優度檢驗
二、方程顯著性檢驗
三、變量顯著性檢驗

多元線性回歸模型的統計檢驗方法內容摘要：
1、關於假設檢驗
假設檢驗是統計推斷的一個主要內容，它的基本任務是根據樣本所提供的信息，對未知總體分布的某些方麵的假設作出合理的判斷。
假設檢驗的程序是，先根據實際問題的要求提出一個論斷，稱為統計假設；然後根據樣本的有關信息，對的真偽進行判斷，作出拒絕或接受的決策。
假設檢驗的基本思想是概率性質的反證法。
概率性質的反證法的根據是小概率事件原理，該原理認為“小概率事件在一次試驗中幾乎是不可能發生的”。
2、方程的顯著性檢驗
對模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關係在總體上是否顯著成立作出推斷。
用以進行方程的顯著性檢驗的方法主要有三種：F檢驗、t檢驗、r檢驗。它們的區別在於構造的統計量不同，即設計的“事件”不同。
應用最為普遍的F檢驗。

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