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多元线性回归中的假设检验和预测.pdf
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§5.5 多元线性回归中的
假设检验和预测
线性回归的显著性检验
问题:对于模型(5.4-3)
Y
0
1
x
1
p
x
p
,
~ N (0,
2
)
要检验自变量
x
1
, x
2
, , x
p
与因变量
Y
之
间是否显著地具有这种线性联系,做法
如下
(1)在模型上作假设
H
0
:
1
2
p
0 H
1
:
j
不全为 0
由
n
组观察值对假设是否成立进行
2
Y
H
~ N (0,
)
,判断,接受
0
则认为 ,
0
即
Y
与
x
1
, x
2
,
0
, x
p
无关,线性回归不显
著;拒绝
H
则认为线性回归显著。
(2)找出检验统计量
①先做平方和分解
2
Q ( y y)
总离差平方和为
T
i
,(即
i1
n
2
L
yy
( y
i
y)
2
nS
y
i1
n
) , 取
(经验回归平面上
对应于第 i 次观测点处的 y 值),则
Q
T
( y
i
y)
(( y
i
y
i
) ( y
i
y))
2
2
i1
i1
y
i
0
1
x
i1
p
x
ip
n
n
( y
i
y
i
)
2
( y
i
y)
2
2
( y
i
y
i
)( y
i
y)
i 1 i 1 i 1
n
n
n
其中
( y
i1
n
i
y
i
)( y
i
y)
( y
i
0
1
x
i1
p
x
ip
)[(
0
y)
1
x
i1
i1
n
n
n
n
i1 i1
(
0
y)
(y
i
0
1
x
i1
p
x
ip
)
1
(y
i
0
1
x
i1
p
x
ip
)x
i1
p
i1
0
*
步骤(*)的推导:由(5.4-7)式得
n
( y
i
0
1
x
i1
p
x
ip
) 0
1
i
n
( y
i
0
1
x
i1
p
x
ip
)x
i1
0
i1
n
( y
i
0
1
x
i1
p
x
ip
)x
ip
0
i1
(5.5 1)
从而(*)前的各项均为 0. 于是
Q
T
(y
i
y
i
)
(y
i
y)
(5.5 2)
2 2
i1
n
n
n
i1
2
Q Q = ( y y )
记
min 剩
i i
称为剩余(残差)
i1
2
Q = ( y y)
平方和;
回
i
称为回归平方和。
i 1
n
则有平方和分解
Q
T
Q
回
Q
剩
(5.5 3)
2
Q Q (
)
其中
剩 min min
是由
引起的;
T
Q
回
是由线性回归引起的。
②构造
H
0
成立时的检验统计量
由定理 4.4.2 知,
Q
剩
2
Q
min
2
~
2
(
n-p
1)
(5.5 4)
其中
p 1
为回归参数的个数。
当
H
0
成立时,
1
2
p
0
,于是
i 1,2, , n
.
Y
,
~ N (0,
)
且相互独立,
故有
2
i 0 i i
Q
T
2
1
2
[(
i 1
n
0
i
) (
0
)]
2
1
2
(
i 1
n
i
)
2
(n 1)S
*2
2
由抽样分布定理知
Q
T
H
0
2
~
2
(n 1)
(5.5 5)
由(5.5-3)、(5.5-4)、(5.5-5)及分
解定理知
Q
回
H
0
2
~
2
( p)
(5.5 6)
且
Q
回
与Q
剩
相互独立,则
Q
回
Q
剩
2
/ p
2
/(n p 1)
2
H
0
Q
回
/ p S
回
2
~ F ( p, n p 1)
Q
剩
/(n p 1) S
剩
2
S
其中
回
Q
剩
2 *2
S
剩
.
p
,
n p 1
Q
回
即
2
H
0
Q
回
/ p S
回
F
2
~ F( p, n p 1)
Q
剩
/(n p 1) S
剩
(5.5 7)
以
F
为检验统计量。
③
F
值的计算
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苦茶子12138
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