假设检验的基本步骤中,第一步是()。
A.选定统计方法,计算出统计量的大小
B.根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P值的大小并判断结果
C.根据资料的类型和特点,可分别选用t检验,u检验
D.提出检验假设(又称无效假设)和备择假设
关于假设检验,下列哪一项说法是正确的()。
A、单侧检验优于双侧检验
B、采用配对t检验还是成组t检验是由实验设计方法决定的
C、检验结果若P值大于0.05,则接受H0犯错误的可能性很小
D、用U检验进行两样本总体均数比较时,要求方差齐性
E、以上均不正确
利用APPLE.RAW来验证6.3节中的一些命题。
(i)做ecolbs对ecoprc和reprc的回归,并以通常的格式报告结论,包括R²和调整R²。解释价格变量的系数,并评论它们的符号和大小。
(ii)价格变量统计显著吗?报告个别t检验的P值。
(iii)ecolbs拟合值的范围是什么?样本报告ecolbs=0比例是什么?请评论。
(iv)你认为价格变量很好地解释了ecolbs中的变异吗?请解释。
(V)在第(i)部分的回归中增加变量faminc,hhsize(家庭规模),educ和age。求它们联合显著的P值。你得到什么结论?
利用DISCRIM.RAW中的数据回答本题。(也可参见第3章计算机练习C8。)
(i)利用OLS估计模型
以常用形式报告结果。在5%的显著性水平上,相对一个双侧备择假设,β统计显著异于零吗?在1%的显著性水平上呢?
(ii)log(income)和prppov的相关系数是多少?每个变量都是统计显著的吗?报告双侧P值。
(iii)在第(i)部分的回归中增加变量log(hseval)。解释其系数并报告的双侧p值。
(iv)在第(ii)部分的回归中,log(income)和prppov的个别统计显著性有何变化?这些变量联合显著吗?(计算一个p值。)你如何解释你的答案?
(v)给定前面的回归结果,在确定一个地区的种族构成是否影响当地快餐价格时,你会报告哪一个结果才最为可靠?
使用VOTE1.RAW中的数据。
(i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log(expendA)和log(expendB)为自变量的模型。得到OLS残差,并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释你为什么得到R2=0。
(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。
(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强?