在回歸分析中，我們關心真實的引數是否是0或者說特定的數值。
由於資料抽樣等等的情況，我們不可能獲得最小二乘估計正好為0的情況。
那麼非0的引數這個特徵是由於x和y的相關關係產生的還是測量誤差產生的
我們知道β均為0，但進行多次假設檢驗後都有可能得到乙個顯著的結果，因為每次假設檢驗都有一定概率犯錯誤（一類錯誤、二類錯誤）
這就是多重檢驗 問題 至今還沒有比較好的解決方案。但有一些粗糙的方法
存在的問題是 舉個例子：有50個解釋變數，其中只有1個是相關的，因此在進行f檢驗的時候，f值會比較高，進而對每乙個都進行t檢驗，但在剩餘的49個無關變數中，依舊存在多重檢驗問題。
f檢驗的構造核心思想：
如果原假設是正確的 那麼空模型的rss和rss1的差別很大，那麼和x的關係較大；那麼多大才是大呢？
重點在於和rss1的無偏估計進行比較，即rss1/自由度。
如果 空模型和全模型的殘差平方和差別不大，那麼說明模型不顯著。
假設檢驗 假設檢驗學習筆記
在實際工作和研究中，往往只能獲得資料的一部分，通常指這個資料為樣本，而通過樣本對整體的估計被稱為假設檢驗。樣本是從整體中選取的較小集合，中心極限定律 樣本的均值約等於總體的均值 不管整體什麼分布，任意乙個總體的樣本均值都會圍繞在總體的均值周圍，且呈正太分布。關鍵資訊 樣本的均值等於總體的均值 樣本的...
假設檢驗 到底該怎麼理解假設檢驗？
學過統計學或概率論的同學，對 假設檢驗 這個詞一定不陌生。因為期末考試的卷子裡必定會考一道這種題，那個時候，我其實對假設檢驗的流程並不是很理解，不過幸好流程簡單，照葫蘆畫瓢，套一套格式就能答對。那假設檢驗到底是個什麼東西？先上一道假設檢驗的例題，回憶一下假設檢驗的流程，找一下當初的感覺。某工具機廠加...
（六）假設檢驗
假設檢驗的步驟 步驟1 提出原假設與備擇假設 步驟2 指定檢驗中的顯著性水平 步驟3 蒐集樣本資料並計算檢驗統計量的值 p 值方法 步驟4 利用檢驗統計量的值計算p 值 步驟5 如果p 值 a，則拒絕h0 臨界值方法 步驟6 顯著性水平確定臨界值以及拒絕規則 步驟7 利用檢驗統計量的值以及拒絕規則確...