变量显著性检验

变量系数采用t检验，模型方程显著性采用F检验

对原假设。在多元线性回归模型中的进行的变量显著性检验是有着对原假设的作用的。多元线性回归模型在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。

变量显著性检验还要检验beta0原因：为了消除Ⅰ类错误和Ⅱ类错误。确定两个变量相关之后，两个变量之间的相关是否是因为偶然因素产生的。如果是因为抽样造成的，就没有必要去探究，如果不是因为机遇造成的，就说明其背后存在一个系统的因素，即必然性，这个时候我们就有必要去深究其显著性。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。

多元线性回归的显著性检验包含所有自变量与因变量。回归方程的显著性检验，即检验整个回归方程的显著性，或者说评价所有自变量与因变量的线性关系是否密切。能常采用F检验，F统计量的计算公式为：根据给定的显著水平a,自由度(k,n-k-1)查F分布表，得到相应的临界值Fa，若F>Fa，则回归方程具有显著意义，回归效果显著；F<Fa，则回归方程无显著意义，回归效果不显著。扩展资料：建立多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是：(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；(3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度；(4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。参考资料来源：百度百科-多元线性回归分析预测法

变量显著性检验与方差显著性检验的关系相关。根据查询相关公开信息显示，显著性检验分为不同的类别和对应不同的方法。数据的相关性及其检验和数据组之间的差异及其显著性检验是比较常见的两种统计分析方法，在地学、商业、教育、医学等都常用。