为什么要对线性回归方程进行统计检验，一般需要对哪些方面进行检验？ 不论是何种数据2113，用最小二乘法是一5261定可以得到一个线4102性关系式的（1653除非所有的专数据相同），但属是两组数据并不一定存在线性相关关系，为了避免得到本不存在的回归方程，对相关关系的显著性进行检验。首先要明白：方程的回归计算和曲线的拟合都是一种【近似计算】。因此，一个哪怕经过“精挑细选”的【线性】方程，它对于样本的《合用》程度依然是【不一定】的。（因为也许这批样本【根本就不能】用《线性方程》来描述）所以为了考察这批样本对这个《线性方程》的贴合程度，为了向其它使用者证明这个方程的合理性，同时也可以为自己打气—这就是这批样本的合适方程，于是就要进行统计检验。
一元线性回归分析后做t检验和f检验是什么意思？一定要通过公式么？可以直接引用excel作出分析后的t Stat值和Significance F值做判断么？ 最近也在用excel做一元线性回归，找到如下资料文／程sir（简书作者）原文链接：一元线性回归的细节著作权…
一元线性回归要做 单位根检验吗？ 还是只有多元线性回归方程要做单位根检验等？ 线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。我们以一简单数据组来说明什么是线性回归。假设有一组数据型态为 y=y(x)，其中 x=，y=如果我们要以一个最简单的方程式来近似这组数据，则非一阶的线性方程式莫属。先将这组数据绘图如下 图中的斜线是我们随意假设一阶线性方程式 y=20x，用以代表这些数据的一个方程式。以下将上述绘图的 MATLAB 指令列出，并计算这个线性方程式的 y 值与原数据 y 值间误差平方的总合。x=[0 1 2 3 4 5]；y=[0 20 60 68 77 110]；y1=20*x；一阶线性方程式的 y1 值>；>；sum_sq=sum((y-y1).^2)；误差平方总合为 573>；>；axis([-1，6，-20，120])>；>；plot(x，y1，x，y，'o')，title('Linear estimate')，grid 如此任意的假设一个线性方程式并无根据，如果换成其它人来设定就。
多元线性回归方程的系数求出来之后，方程的一般性检验的作用是什么？同上 多元线性回归方程的系数求出来之后，方程的一般性检验的作用是什么？同上 回归系数越大表示x 对y 影响。
为什么要对线性回归方程进行统计检验，一般需要对哪些方面进行检验？ 不论是何种数据，用最小二乘法是一定可以得到一个线性关系式的（除非所有的数据相同），但是两组数据并不一定存在线性相关关系，为了避免得到本不存在的回归方程，对相关。
一元线性回归方程的假设检验一般采用什么？ 一元线性回归方程采用线性性的假设检验：假设所建立的模型为：y=b0+b1x建立假设如下：H0：b1=0 H1：b1 不等于 0有下列3种方法可以构造3种不同的统计量：（1）t检验法：(由于输入法的原因，以下用c1表示b1的估计值，e表示残差的估计值)T=c1/sd(c1)=(c1√Sxx)/e~t(n-2)故在a水平下的拒绝域为|T|>；=t(a/2)[n-2](2)F检验法：F=T^2=((c1)^2*Sxx)/(e^2)~F(1，n-2)在a水平下的拒绝域为 F>；=Fa[1，n-2](3)相关系数检验：R=(Sxy)/[(√Sxx)*(√Syy)]为样本相关系数，构造t统计量：T=[R√(n-2)]/√(1-R^2)~t(n-2)在a水平下的拒绝域为|T|>；=t(a/2)[n-2]上述内容中提到的Sxx为样本x的离差平方和，Syy为样本y的离差平方和，Sxy为交叉平方和，e为残差的最小二乘估计，这里就不再给出其计算方法了。
为什么要对线性回归方程进行统计检验 首先要明白：方程的回归计算和曲线的拟合都是一种【近似计算】。因此，一个哪怕经过“精挑细选”的【线性】方程，它对于样本的《合用》程度依然是【不一定】的。（因为也许这批样本【根本就不能】用《线性方程》来描述！所以为了考察这批样本对这个《线性方程》的贴合程度，为了向其它使用者证明这个方程的合理性，同时也可以为自己打气—这就是这批样本的合适方程，于是就要进行统计检验。【声明一下：这肯定是我自己的语言，和教材、教参无关。若你这是书本上的问答题，最好还是要从书上找答案。不过，大致的观点应该是没错的！
线性回归方程的r，检验水平为0.05或0.1是什么意思 显著性水平的检验.说明用这个回归方程描述随机量的可靠性，越低越可靠
spss中为什么要对线性回归方程进行统计检验？ 这是为了检验回归方程有没有统计学意义，比如你建立了一个回归方程，对方程进行检验时，p大于0.05，这时候这个回归方程没有统计学意义.统计学意义不等同于现实意义.我举个例子，在某一度假村，把蚂蚁的数量与游客的数量作相关分析，所得的相关系数很大，比如大于0.8，线性回归也建立了回归方程，检验也有意义，从统计学上讲，当蚂蚁多的时候来这里度假的人也多.但是实际上呢，蚂蚁的多少跟气温有关，而气温同时也影响游客数量，气温高，游客多，蚂蚁也多.回归方程是对变量的总体间的线性的一个估计，建立的回归方程是建立在样本上的回归方程，只是完成了统计分析中变量关系的统计描述，研究者还必须回答它所来自总体的回归关系是否确实存在，因此要进行回归方程的假设检验.通俗地讲，用样本来估计总体，都要进行假设检验.
