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原假设最新娱乐体验_原假设和备择假设的含义(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

原假设

STATA操作！异方差处理 1. 𐟓ˆ 导入数据并建立回归模型首先，导入你的数据集，并使用STATA建立回归模型。这是进行异方差性检验和处理的第一步。 2. 𐟔 异方差性的检验方法残差图观察法：通过绘制整体的残差图以及残差与某个具体变量的散点图来观察是否存在异方差性。这种方法虽然直观，但结果不够严谨。 BP检验法：将残差平方和作为被解释变量，解释变量不变。如果回归系数不显著，则说明残差平方和与解释变量之间不存在关系，即不存在异方差性。第一个测试关注模型拟合值与误差项方差的关系，第二个测试检查所有独立变量与误差项方差的关系，第三个测试只关注一个特定的独立变量（如edu）与误差项方差的关系。 White检验法：比较经典假设下的普通标准差和异方差情况下的稳健标准差大小。原假设是模型同方差，备择假设是异方差。 3. 𐟛 ️ 异方差性的处理方法稳健标准差+OLS方法：使用稳健标准差（robust）进行OLS回归，与处理前的回归结果相比，系数的估计量不变，但估计量的置信区间和标准差会发生变化。 FGLS法（可行广义最小二乘法）：先预测回归的残差并保存到变量u中，再创建新的变量lnu2（u的平方的对数）。以lnu2为被解释变量建立回归模型，预测线性预测值（即X的beta系数与X的乘积的和），并将这些预测值保存在名为g的变量中。创建新的变量h等于g的指数，得到残差平方。权重为1/h，然后使用加权最小二乘法得出正确的回归模型。

计量经济学异方差性检验与补救措施详解 5. 异方差性的检验 ARCH检验 𐟓ˆ 恩格尔认为，时间序列数据中也可能存在异方差性，这种过程被称为ARCH过程。通过检验此过程，可以判断是否存在异方差性。条件：大样本，时间序列数据缺点：只能判断是否存在异方差性，不能确定是哪个变量引起的。步骤：原假设：系数都为0，备择假设：至少有一个不为零。 OLS估计得到残差，计算残差平方序列，滞后阶数为1到p，分别作为异方差序列的估计。作辅助回归。计算可决系数，（n-p）R^2服从自由度为p的卡方分布。 Glejser检验 𐟔 通过OLS法得到残差ei并取绝对值，再对某个解释变量Xi作辅助回归，根据回归模型的显著性和拟合优度判断是否存在异方差性（逐个排除）。步骤： OLS估计得到残差。残差绝对值对某个Xi进行回归，函数形式自己猜。看拟合优度，t检验是否显著。 6. 异方差性的补救措施模型变换 𐟓ˆ 由于随机误差项的方差为sigma^2f（x），要使得随机误差项的方差为常数，则要消掉f（x）。即用回归模型式子同除根号f（x）。加权最小二乘法WLS ⚖️ 方差越小，则权重越大。反之亦然。因此权数取1/方差。将权数代入式子，作OLS估计。模型的对数变换 𐟓Š 取被解释变量和解释变量的对数代替原式中的内啥。

SPSS7️⃣成对样本T检验配对样本T检验通常在什么情况下使用呢？配对样本T检验主要用于检验同一批样本在实验前后的变化（平均值的差异）。具体来说，它适用于以下情况：同一组样本：例如，一组人在接受某种治疗前后体重的变化。治疗前后：比如，患者服用某种药物前后体重的变化。标度变量：例如，体重、身高等连续变量。结果解释均值与均值差：例如，服用某种药物后的体重显著高于服用前的体重。 sig值：由于p值为0.000（小于0.05），我们可以拒绝原假设，认为服用该药物对体重有显著影响。该结果表明，在该样本中，服用该药物导致体重显著增加。分析报告模板

高途教育数据分析面试全攻略𐟓Š ⭕面试流程：7月2日投递，7月3日收到面试邀请，7月4日进行第一次面试，7月5日挂掉（BOSS直聘投递） ⭕面试时长：35分钟自我介绍口述两道SQL题目（大致涉及groupby和窗口函数）如何用Python解决这两道题 SQL执行顺序 p值的定义，p值小于0.05是拒绝原假设还是接受原假设优惠券投放策略：满100减x，x如何确定结合过去数据或进行AB测试来确定指标异动分析：GMV下降10%如何分析如何归因分析只回答了建立回归模型如何使用chatgpt优化流程并提高工作效率（简历中有提及）反问环节到岗时间是否有offer 面试问题较为全面，过程中有些压力，但面试官会不断引导并提供提示。面试官会指出回答得好的地方以及不足之处，并进行补充解释。

五分钟掌握实证分析基础，论文写作不再难！ 𐟎ƒ𓨦轻松搞定实证分析？只需五分钟，带你深入了解统计学的底层原理！无论是写论文还是做研究，这些知识都能让你信手拈来，得心应手。 𐟓Š 实证分析的核心包括理论部分和数据检验两部分。理论部分是对所选指标之间关系的系统分析，而数据检验则是为了验证这些关系的存在。 𐟔 最小概率原理、原假设、常用统计量和p值是实证分析的基础概念。p值是数据分析中不可或缺的一环，它可以帮助我们判断是否拒绝原假设。 𐟓š 原假设通常是我们想要拒绝的内容，因此在进行检验前，我们需要清晰地了解原假设。掌握了这些原理，假设检验就能轻松掌握。 𐟔– 如果你对论文中的实证部分有任何疑问，欢迎留言讨论，我会尽力解答。未来，我们还会深入讲解毕业论文常用的模型及检验方法。 𐟓ˆ 详细原理请参考相关图表，让你更直观地理解这些统计学的底层原理。

配对样本t检验全解析，一文搞定！配对样本t检验是一种用于检验两个配对样本数据均值是否存在显著性差异的统计方法。零假设是两个样本数据的均值不存在显著差异。 𐟌𐠦悥🵦ሤ𞋯𜚊配对样本t检验适用于来自两个总体的配对样本，用于推断两个总体均值是否存在显著差异。与独立样本t检验不同，配对样本的抽样不是相互独立的，而是相互关联的。 𐟓Š 前提条件：两组样本的样本数相同两组样本的观测值先后顺序一一对应 𐟓ˆ 原假设与备择假设：原假设：总体均值未发生显著变化备择假设：总体均值发生了显著变化 𐟓Š 结果解读：配对样本统计：相当于描述性分析，用于查看两次测量的均值。如果实验后成绩高于实验前，说明实验控制因素起到了提高成绩的作用。配对样本相关性：查看显著性结果，小于0.05即为相关，才可以进行配对t检验。配对样本检验：查看sig值，小于0.05即为具有显著性。以上就是配对样本t检验的相关概念、操作步骤和结果解读。希望这篇文章能帮助你更好地理解配对样本t检验，解决你的疑惑。

9步掌握ARMA，时间序列轻松！嘿，统计小白们！今天我们来聊聊如何用ARMA模型来分析时间序列数据。别担心，我会一步一步指导你，让你也能轻松上手。具体来说，我们需要经历以下9个步骤：绘制时间序列图 𐟓Š 首先，画出你的时间序列图，这样可以初步判断序列是否有明显的趋势或周期性。毕竟，了解数据的外观是很重要的。随机性检验 𐟎𒊦Ž夸‹来，通过LB test等随机性检验来判断序列是否为白噪声。只有当你拒绝原假设时，才说明序列不是白噪声，继续建模才有意义。平稳性检验 𐟚𖢀♂️ 用DF test或ADF test来检验序列是否平稳。如果拒绝原假设，说明序列非平稳，需要通过差分等手段使其平稳化。只有不拒绝原假设，序列平稳，才能继续建模。求自相关函数 𐟓ˆ 求出该平稳非白噪声序列的ACF和PACF，并绘制成图。这样可以帮助你更好地理解数据的性质。识别ARMA模型 𐟕𕯸‍♀️ 根据ACF或PACF图来识别ARMA模型。如果ACF拖尾PACF截尾，选择AR模型；如果ACF截尾PACF拖尾，选择MA模型；如果两者都拖尾，选择ARMA模型。估计参数 𐟧𜰨补ž‹中的未知参数值。这一步需要用到一些数学和统计知识，但不用担心，软件会自动帮你完成。检验模型有效性 𐟔 主要是对模型残差进行白噪声检验。希望你不拒绝原假设，这样说明残差序列为白噪声，模型对序列信息的提取是充分的。如果拟合模型不能通过检验，需要重新选择模型再拟合，随后再重复模型检验步骤。模型优化 𐟌Ÿ 如果模型通过检验，仍然可以拟合其它模型，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型（通过AIC，BIC等准则）。预测未来走势 𐟔œ€后，利用最优模型来预测序列的未来走势。这一步是最有趣的，因为你将能够看到你的模型如何预测未来的数据。好了，这就是ARMA模型的建模步骤。希望这篇指南能帮到你，让你在时间序列分析中不再迷茫。祝你建模顺利！𐟚€

𐟤”零假设(H0)与备择假设(H1)解析 𐟔 零假设（Null Hypothesis, H0），也被称为原假设，是一种假定总体参数未发生变化的假设。简单来说，就是认为暴露或干预与结果之间没有关联。 𐟆š 备择假设（Alternative Hypothesis, H1），则是对立假设，即假定总体参数已经发生变化。这意味着暴露或干预与结果之间确实存在某种关系。 𐟤” 那么，如何选择H0和H1呢？这通常取决于研究者希望收集证据来支持还是拒绝的预测。H0通常预测变量之间没有影响，而H1则陈述了研究者对影响的研究预测。 𐟒ᠦ€𛧚„来说，零假设和备择假设是统计假设检验中的两个重要概念，它们帮助研究者理解和评估数据之间的关系。在选择时，需要明确研究的目的和预期结果哦！

IV-Probit详解𐟔 在进行二值选择模型的估计时，IV-Probit方法是一种常用的工具变量法。以下是该方法的具体步骤和注意事项：初始工具变量检验 𐟛 ️ 首先，我们需要进行初始工具变量检验。原假设是内生变量为外生变量。通过命令 ivprobit y x2 … xn ( x1 = z1 z2 ), first twostep 我们应该拒绝原假设，即p值越小越好。过度识别检验 𐟔 当模型中的内生解释变量个数等于或少于工具变量个数时，无需进行过度识别检验。然而，如果内生解释变量个数多于工具变量个数，就需要进行过度识别检验。这一步是为了确保所有工具变量均为外生，即与扰动项无关。通过命令 overid 过度识别检验应该不拒绝原假设，即p值不能太小。弱工具变量检验 𐟒ኦœ€后，我们需要进行弱工具变量检验，以检验内生变量与工具变量的相关性。原假设是内生变量与工具变量不相关。通过命令 weakiv ivprobit y x2 … xn ( x1 = z1 z2 ), twostep 弱工具变量检验应该拒绝原假设，即p值越小越好。通过以上步骤，我们可以确保IV-Probit模型的估计结果是可靠的。

老师为什么看拒绝原假设的符号要靠我的直觉…… 这个话太惊人了

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