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备择假设最新视觉报道_备择假设通常是研究者(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

备择假设

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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。

𐟓š三分钟速览假设检验𐟓ˆ 𐟤” 什么是假设检验？假设检验（hypothesis testing）是从总体参数的假设出发，通过搜集样本数据，计算统计量，来评估假设的可靠性，并做出判断。 𐟔 为什么要用假设检验？在无法直接统计总体数据时，我们可以通过抽样和假设检验来估计总体情况，从而做出明智的决策。 𐟓 假设检验的步骤是什么？ 1️⃣ 提出原假设H0和备择假设H1； 2️⃣ 根据样本数据计算检验统计量； 3️⃣ 确定显著性水平，并找到临界值； 4️⃣ 比较统计量与临界值，做出统计决策。 𐟒ᠦ€𛧻“：原假设H0是我们想要推翻的假设，而备择假设H1则是我们想要支持的假设。通过假设检验，我们可以更明智地评估数据的可靠性，并做出合理的决策。

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卡方检验：揭秘分类变量间的关系 𐟎ᦖ𙦣€验（Chi-Square Test）是一种强大的统计工具，用于探索两个或多个分类变量之间的关系。它特别适用于检验观察到的数据与预期的理论分布之间是否存在显著差异。在统计学和数据分析中，卡方检验常用于评估变量之间的独立性和相关性。进行卡方检验的步骤如下：提出假设 𐟓 首先，明确你的研究问题并建立假设。通常有两个假设：零假设（H0）和备择假设（H1）。零假设通常表示两个变量之间没有关联或独立，而备择假设则表示它们之间存在关联或依赖。创建列联表 𐟓Š 将你的数据整理成一个列联表，展示两个或多个分类变量之间的交叉频数。这个表格能帮助你清晰地看到不同组别之间的关系。计算期望频数 𐟎 𙦍𖥁‡设，计算每个单元格的期望频数。期望频数是在零假设下，每个单元格中的预期值，通常通过总体比例和每个变量的边际频数来计算。计算卡方统计量 𐟓ˆ 使用观察频数和期望频数计算卡方统计量。卡方统计量的计算方法因检验类型而异，包括卡方独立性检验和卡方拟合度检验。确定自由度 𐟎 𙦍 的列联表的维度，确定卡方分布的自由度。查找卡方分布表 𐟓Š 使用自由度和所选的显著性水平（通常为0.05）查找卡方分布表，以获取临界卡方值。比较观察值和临界值 𐟓Š 将计算得到的卡方统计量与临界卡方值进行比较。如果卡方统计量大于临界值，则拒绝零假设，认为两个变量之间存在关联。进行显著性检验 𐟔 计算卡方检验的p值，该值表示在零假设成立的情况下，观察到如此极端结果的概率。如果p值小于你选择的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设。做出结论 𐟓 根据p值和显著性水平的比较，得出是否拒绝零假设的结论。如果拒绝零假设，则表明两个变量之间存在关联。卡方检验通常可以使用统计软件（如R、Python中的SciPy库、SPSS等）来进行计算和分析，以简化复杂的数学运算。

𐟔 假设检验的三大步骤 𐟓 𐟓Œ 第一步：提出假设首先，我们需要明确原假设H0和备择假设H1。H0通常表示样本A与样本B或总体无差异，而H1则表示存在显著差异。为了检验的严谨性，我们通常会设定一个显著性水平，如0.05。 𐟓Š 第二步：选择统计方法根据数据的类型和研究的目的，我们会选择合适的统计方法。是采用参数检验还是非参数检验？例如，Z检验、t检验或是卡方检验等，都需要根据数据特点来决定。 𐟓ˆ 第三步：计算P值并作出决策利用选定的统计方法，我们可以计算出检验假设的发生概率P值。如果P值大于设定的显著性水平𜌩‚㤹ˆ假设检验结果不显著，原假设H0可能正确；反之，如果P值小于或等于𜌩‚㤹ˆ假设检验结果显著，我们应该拒绝H0，接受H1。 𐟔젩€š过这三步，我们可以对样本数据进行分析，得出有意义的结论。在实证研究中，追求结果显著、P值小于0.05是非常重要的，因为只有这样才能更有效地检验我们的研究假设。

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。

𐟧ᦖ𙦣€验，轻松搞懂！ 𐟤”⠥•妘淚ᦖ𙦣€验？卡方检验（Chi-squared test）是探秘分类数据间是否有紧密联系的一大利器！比如，想揭秘性别与冰淇淋口味间的秘密，或者不同地区居民对某政策支持率的差异，卡方检验都能帮你解答。 𐟓Š⠥ᦖ𙦣€验咋操作？ 𐟔⠧쬤𘀦�𜚨‡设通常，我们会先假定两个变量是独立的（零假设H0），然后寻求证据来推翻这个假设（备择假设H1）。 𐟔⠧쬤𚌦�𜚧‡𚥍ᦖ𙥀𜊨🙤𘪥€𜦘裂𙦍 的样本数据计算出来的，它反映了实际观测到的频数与预期频数之间的差异。 𐟔⠧쬤𘉦�𜚧ᮥ˜𞨑—性水平比如，我们可能会选择0.05作为显著性水平，这意味着我们愿意承担5%的错误风险。 𐟔⠧쬥››步：查阅卡方分布表或计算P值卡方值会与卡方分布表上的临界值比大小，或者我们也可以直接计算出P值，P值越小，越有理由拒绝零假设。 𐟔⠧쬤𚔦�𜚥š出明智的决策如果卡方值或P值超过了设定的阈值，那就拒绝零假设，认为两个变量确实有关联；否则，我们就接受零假设，认为没有足够证据表明它们有关联。 𐟒Ⴀ重点来了！卡方检验专为分类数据设计！记得这个要点，让你在统计学海洋中畅游无阻！

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