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全部3个回答 >t分布检验回归系数标准差怎么算
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在进行t分布检验回归系数的标准差时，需要先计算出回归系数的标准误差。标准误差是指样本数据集中的回归系数估计值与其真实值之间的标准误差。
计算标准误差的公式如下：
$$SE(beta) = frac{s}{sqrt{sum(x_i - bar{x})^2}}$$
其中，$s$表示残差标准差，$bar{x}$表示自变量$x$的平均数，$x_i$表示第$i$个自变量，$sum(x_i - bar{x})^2$表示自变量$x$的方差。
在计算出标准误差后，可以使用t分布的公式来计算回归系数的标准差：
$$s_{hat{beta}} = SE(beta)
imes t_{alpha/2,n-p}$$
其中，$t_{alpha/2,n-p}$表示t分布的分位数，$alpha$为显著性水平，$n$为样本大小，$p$为自变量数量。
需要注意的是，t分布检验回归系数的标准差只适用于线性回归模型，并且要求样本大小充足，通常要求样本量为30个以上才能进行t分布检验。
2023-10-23 17:03:28 -
=回归系数除以回归系数标准差回归系数标准差一定是正的，所以T值由回归系数决定
2023-10-23 17:03:28 -
t分布检验回归系数标准差的计算方式是将回归系数标准差除以其标准误差（标准差除以样本量的平方根），即 t = 回归系数标准差/标准误差。 t值越大，意味着回归系数相对于标准误差越显著。通常将 t值和一个给定的自由度（对于给定的显著性水平和模型的参数数目）相比较，来确定回归系数是否显著。
2023-10-23 17:03:28
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