回归方程的显著性检验与回归系数的显著性检验的区别和联系 方程是针对总体的，回归系数检验是针对每个系数而言的。多元回归分析中，可以部分系数不显著，但只要有一个自变量系数显著，则方差还是可以通过显著性检验。
回归系数的显著性检验相当于检验相应的xi对H是否起作用。依据试验观测值按（5.15）式计算T值，按给定的显著水平α查得tα/2（m-n-1），然后对计算的T值和查得的tα/2进行比较确定其显著性。水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动式中，cjj为矩阵A的逆矩阵主对角线上的元素。如果水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动则认为x对H的影响显著；如果水分在季节性非饱和冻融土壤中的运动则认为x对H的影响不显著。根据试验观测值计算的T值和给定显著水平α=0.05查得tα/2的值见表5-2。由表5-2中两者的比较可知，三变量的两种模型中的变量对H值的影响是显著的。四变量模型中第四个变量的T值小于tα/2=1.96，表明入渗水水温对土壤入渗能力的影响不显著。
为什么要对相关系数进行显著性检验？ 进行显著性检验进行显著性检验是为了消除错误。通常情况下，α水平属于第一类错误。第一类错误是零假设为真却被错误拒绝的概率。第二类错误(是零假设为误却被错误接受的概率或是研究假设为真却被拒绝的概率。如果P值小于某个事先确定的水平，理论上则拒绝零假设，反之，如果P值大于某个事先确定的水平，理论上则不拒绝零假设。相关的显著性取决于样本量和相关系数的大小，样本量越大，相关系数越大，显著性就越高，即就越不可能是碰巧发生的。举个例子：某个地方两次失窃，均出现了某个人并不意味着这人是小偷。但是，二十次失窃时有十二次均出现了这个人，说明这个人是小偷嫌疑就很大了。碰巧在十几次失窃处出现这个人的机率大概只有几百分之一。由此可见，做科研时为了证明某一个理论推测，就得重复做实验很多次来验证才能作为结论，即让样本量达到一定的数才能使结论更加可靠。扩展资料：相关系数常用的检验方法：①t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。（处理时不用判断分布类型就可以使用t检验）②t'检验应用条件与t检验大致相同，但t′检验。
如果用总体作为数据，那么回归系数的显著性还有意义吗？ 随机性都没有了显著性就无从谈起。因为显著的定义就是原假设为真的情况下，统计量比观察值更extreme的概…
