多元线性回归显著性检验时遇到n-m-1为0的情况,怎么检验回归的显著性
来源:学生作业帮 编辑:神马作文网作业帮 分类:数学作业 时间:2024/11/10 13:56:51
多元线性回归显著性检验时遇到n-m-1为0的情况,怎么检验回归的显著性
自变量为x1,x2,因变量为y
显著性在你给的条件下没有定义.
首先OLS的多元回归,实际上是这样:解方程y=b0+b1x1+b2x2,如果你的数据多于m+1个(我们就以你的这个例子说吧,就是多于3组数据,比如100组),这个时候方程的解有无限个(相当于是有100个方程,未知变量数却只有b0、b1、b2三个,方程数多于未知变量数),OLS就是一种方法,帮你挑出这无限个解里最好的解(也就是让残差和最小的解).但是如果你的数据只有m+1个(n=m+1),比如在你的例子里只有3个,那么这个方程的解是唯一确定的!这样,也就不需要用OLS方法了……你的系数已经是确定的了.
回归的显著性,是说有多大比率,那些系数的联合检验不为零,之所以需要检验是因为,有些系数使用n组数据里不同的m+1组数据所确定的解的变化程度很大,并且可正可负,例如说,相对于b1-0的值,方差的值很大,此时我们就认为它不显著,因为系数并不稳定而且正负相关也不是确定的.可是如果你只有m+1组数据的话,你的系数的解是确定唯一的,根本就不会变化,更不可能“可正可负”,所以它的正负相关是确定的,因此这个方程如果一定要套用回归的话语体系,那就是非常非常的显著——但是这个答案并没什么意义……
首先OLS的多元回归,实际上是这样:解方程y=b0+b1x1+b2x2,如果你的数据多于m+1个(我们就以你的这个例子说吧,就是多于3组数据,比如100组),这个时候方程的解有无限个(相当于是有100个方程,未知变量数却只有b0、b1、b2三个,方程数多于未知变量数),OLS就是一种方法,帮你挑出这无限个解里最好的解(也就是让残差和最小的解).但是如果你的数据只有m+1个(n=m+1),比如在你的例子里只有3个,那么这个方程的解是唯一确定的!这样,也就不需要用OLS方法了……你的系数已经是确定的了.
回归的显著性,是说有多大比率,那些系数的联合检验不为零,之所以需要检验是因为,有些系数使用n组数据里不同的m+1组数据所确定的解的变化程度很大,并且可正可负,例如说,相对于b1-0的值,方差的值很大,此时我们就认为它不显著,因为系数并不稳定而且正负相关也不是确定的.可是如果你只有m+1组数据的话,你的系数的解是确定唯一的,根本就不会变化,更不可能“可正可负”,所以它的正负相关是确定的,因此这个方程如果一定要套用回归的话语体系,那就是非常非常的显著——但是这个答案并没什么意义……
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