回归中的p value怎么理解?

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我之前所接触到的p value都是在假设检验的设定下,但是我发现回归模型中也有p value。

比如用R做线性回归模型,拟合完成后,结果也会返回线性模型中每个变量对应的p value,甚至还有截距的p value。

这些p value是什么意思?这个p value和假设检验中的p value是一回事么?

 

FTD   2017-03-23 08:38



   2个回答 
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回归里出现的p值也是针对于假设检验来说的。

假设你的回归模型是$Y=aX_1+bX_2+c.$

$a$所对应的假设检验中,零假设是在$b$和$c$都是正确值得情况下$a=0$,对立假设是在$b$和$c$都正确的情况下$a\neq 0$。这一般都是采用双侧t检验。$a$所对应的p值就是这个假设检验的p值。

 


清风   2017-03-25 12:46

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是对每个回归系数做T检验。

$H_0$:回归系数为0

$H_1$:回归系数不为0.

一般做T检验是需要很多样本的,然后根据样本均值和方差来求p值。在回归中,回归系数的方差是可以利用公式求出来的,而样本均值就用回归系数的值来代替,这样就可以得到p值了。


GuoLinhui   2018-06-29 13:47



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