回归参数的显著性检验(t检验)和回归方程的显著性检验(F检验)的区别是什么?

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性，而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性。各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系，并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系。

两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立，可认为两组间的差异为不显著，常记为p>005。

若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的，则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著，常记为p≤005。如果p≤001，则认为两组间的差异为非常显著。

扩展资料：

显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。

经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。

参考资料来源：百度百科-显著性检验

参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于005则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高；F的P值，小于005的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。

标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的，越小越稳定，解释变量的估计值的T值是用于检验系数是否为零的，若值大于临界值则可靠。估计值的显著性概率值（prob)都小于5%水平，说明系数是显著的。

扩展资料

在多元回归分析中，随机因变量对各个自变量的回归系数，表示各自变量对随机变量的影响程度。

偏回归系数多元回归问题出现的一个特殊性质，理解、辨认和求取偏回归系数正是本文要讨论的。为了简化问题。

把对偏回归系数的讨论，限定为只有2个解释变量的系统,即建立的经济计量模型为Yi=β0+β1X1i+β2X2i+ui(1)，回归方程为^Yi=^β0+^β1X1i+^β2X2i(2)，式中^βi(i=0,1,2)为偏回归系数。

参考资料来源：百度百科-偏回归系数

多重线性分析诸变量的的有效性和显著性可以用“复相关系数”和“偏相关系数”
来衡量：n元线性分析的复相关系数的绝对值接近于1，那么所有的n个变量都是
有效的；如果复相关系数绝对值<<1，接近0，表明所有变量都不显著；一般情况
是部分变量不显著，此时用偏相关系数判断：当某些变量的偏相关系数的绝对值
接近1时，那些变量显著，而偏相关系数值较低的变量不显著。这些是非常有效
的方法。（当然正统方法是作统计检验）

stata看显著不显著主要看P值。
reg只提供回归分析，在出的结果里每个变量后面都有P值，即P>|t｜那一列，P=0代表显著，另外取决于你定的显著性水平，如显著性水平设为5%，则P值小于005的变量都是显著的。
stata的主要功能：
1、统计功能
Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法。
2、作图功能
Stata的作图模块可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能。
3、程序设计
Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

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