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本文目录一览：

• 1、计量经济学显著性检验问题！
• 2、计量经济学中，为什么大样本要使用小的显著性水平？
• 3、为什么我做的计量经济学模型通不过显著性检验呢？
• 4、计量经济学 显著性检验 t 检验
• 5、计量经济学怎么看显著不显著
• 6、计量经济学的显著性检验

计量经济学显著性检验问题！

通过显著性检验则证明拒绝原假设

对于多元线性回归模型原假设是b1=b2=b3=0

1.正确2.错误

计量经济学中，为什么大样本要使用小的显著性水平？

这是因为，显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。

统计假设检验也称为显著性检验，即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。显著性差异就是实际样本统计量的取值和假设的总体参数的差异超过了通常的偶然因素的作用范围，说明还有系统性的因素发生作用，因而就可以否定某种条件不起作用的假设。假设检验时提出的假设称为原假设或无效假设，就是假定样本统计量与总体参数的差异都是由随机因素引起，不存在条件变动因素。

假设检验运用了小概率原理，事先确定的作为判断的界限，即允许的小概率的标准，称为显著性水平。如果根据命题的原假设所计算出来的概率小于这个标准，就拒绝原假设；大于这个标准则不拒绝原假设。这样显著性水平把概率分布分为两个区间：拒绝区间，不拒绝区间。

显著性水平不是一个固定不变的数字，其越大，则原假设被拒绝的可能性愈大，原假设为真而被否定的风险也愈大。显著性水平应根据所研究的的性质和我们对结论准确性所持的要求而定。

所以，对显著水平的理解必须把握以下二点：

1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。

2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。

供参考。

为什么我做的计量经济学模型通不过显著性检验呢？

可能是你的模型有问题，计量经济学不是随便找几个貌似有关系的变量进行回归就可以的，它需要变量之间确实有内在的联系。如果模型没问题，那可能是变量之间存在共线性的问题，这就得删除一些变量，或者做主成分分析，看你具体研究什么决定了。

计量经济学 显著性检验 t 检验

面板数据一般默认显著性水平是5%，系数下面的括号表示t值，从数据来看，都不显著。看看模型是否有问题。

计量经济学怎么看显著不显著

一，计量经济学看显著不显著需要做统计分析，根据统计分析的结果进行判定。

二，显著性的含义是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响。我们假定控制了可能影响两个群体之间差异的所有其他因素，因此，余下的解释就是我们所推断的因素，而这个因素不能够100%保证，所以有一定的概率值，叫显著性水平（Significant level）。简单来说，显著性就是你犯第一类错误（弃真）的概率上界。现实世界中没有什么东西是百分之百可靠的。统计学只能根据收集到的样本情况，尽可能排除偶然因素的影响。但还有很多因素可能是潜在的、未知的，但确实有可能发生，并且一旦发生就会带来风险，使得你之前计算得到的结论无效。这类因素就叫系统因素，这种风险就叫系统风险。

三，然而统计学家都是很严谨的，他不会拍着胸脯跟你说：“这个事情就是这样的，100%，相信我”。我信你个鬼。这么说话的，不是公知就是骗子。统计学家一般会这么告诉你：“老板，你这个事情我大概计算了一下，确实是这样的。不过我计算的时候可能会有一些因素没法考虑进去，所以我也可能出错，不过我出错的最大概率不超过5%”。看看，这就是负责任的专业人士。而这个5%，就是显著性水平alpha。可见，显著性水平就是一个论断靠谱程度的衡量。水平越高，就表示“这个事情”（原假设）越靠谱。至于p值，那是统计推断的一个概念。我们通常都是倾向于保护原假设的，那么假如原假设就是真的，我们可以对样本进行一些理所应当的猜测，再对比一下真实的样本情况，看看有多少样本符合这个猜测。

计量经济学的显著性检验

抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。1．显著性检验的含义和原理 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。2．无效假设 显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（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，如发现两组间差异系抽样引起的，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）。3．“无效假设”成立的机率水平 检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%（常写为p≤0.05），其含义是将同一实验重复100次，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p0.05。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≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为非常显著。