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回歸方程的評價與檢驗[了解]:

進行評價與檢驗的主要理由：

（1）在利用樣本數據估計回歸模型時，首先是假設變量y與x之間存在著線性關系，但這種假設是否存在需要進行檢驗。

（2）估計的回歸方程是否真正描述了變量y與x之間的統計規律性，y的變化能否通過模型中的解釋變量去解釋需要進行檢驗。

(一)經濟意義檢驗

經濟意義的檢驗就是利用相關的經濟學原理及我們所積累的豐富經驗，對所估計回歸方程的回歸系數進行分析與判斷，看其是否能得到合理的解釋。

(二)回歸方程的統計檢驗

回歸方程的統計檢驗包括兩部分：一是對回歸方程的顯著性檢驗一F檢驗；另一是對回歸系數的檢驗一t檢驗。

1．線性回歸方程的顯著性檢驗一F檢驗

2．回歸系數的顯著性檢驗一t檢驗

回歸系數的顯著性檢驗就是檢驗解釋變量x對因變量y的影響是否顯著。

(三)回歸方程的評價一擬合程度分析

1．判定系數R2

判定系數是用來說明回歸方程對觀測數據擬合程度的一個度量值。

（1）總變差平方和 SST

（2）回歸平方和SSR

（3）剩余平方和SSE （殘差平方和）

（4）判定系數

2．估計標準誤差se

估計標準誤差是殘差平方和的均方根。

回歸方程的評價與檢驗[了解]:

(一)回歸方程的評價

1、多重判定系數

2、調整后的多重判定系數

3、多重相關系數（復相關系數 ）

4、估計標準誤差

(二)回歸方程的檢驗

1.線性回歸方程的顯著性檢驗一F檢驗

檢驗的具體步驟是：

（1）提出假設

（2）計算檢驗統計量F，并得出對應的概率(伴隨概率)值

（3）根據概率進行判斷

2．回歸系數的顯著性檢驗一t檢驗

檢驗的具體步驟是：

（1）提出假設

（2）計算檢驗統計量t，并得出對應的概率(伴隨概率)值。

（3）根據概率進行判斷

如果概率(sig．值)小于我們事前確定的顯著性水平α時，拒絕原假設，即自變量xi對y的線性效果顯著。否則，不能拒絕原假設，認為xi對y的線性效果不顯著。

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