范文一:检验统计量
检验统计量
在假设检验期间根据样本数据计算的标准化值,用于确定是否要否定原假设。当假设检验将观测的样本数据与原假设下所期望的数据进行比较时,比较以检验统计量为基础。检验统计量的值对应于假设检验的 p 值。因此,当数据表现出强有力的证据反对原假设中的假设时,检验统计量的量值将变大,而检验的 p 值可能变得小到足以否定原假设。
例如,Z 检验使用 Z 统计量。假设以 a 水平 0.05 执行双尾 Z 检验,并获得 Z 值 2.5。此 Z 值对应的 p 值为 0.0124。由于此 p 值小于选择的 a 水平,因此断定统计意义显著性并否定原假设。
根据原假设中假定的概率模型,不同的假设检验使用不同的检验统计量。常见的检验及其检验统计量包括:
假设检验
Z 检验
t 检验
方差分析
卡方检验
检验统计量 Z t F
范文二:检验统计量
检验统计量
一、单总体均值的检验统计量 ,
X,,01.大样本,已知, Z,,,
n
X,,02.大样本,未知, Z,,s
n
X,,03.小样本,正态总体,已知, Z,,,
n
X,,04.小样本,正态总体,未知, t,,s
n
二、两总体均值差()的检验统计量 ,,,12
()(),,,,,XX12121.独立大样本,,已知,Z ,,,1222,,12,nn12
()(),,,,,XX12122.独立大样本,,未知, Z ,,,1222ss12,nn12
()(),,,,,XX12123.独立小样本,正态总体,,已知,Z ,,,1222,,12,nn12
()(),,,,,XX12124.独立小样本,正态总体,,未知但相等,t ,,,1211s,wnn12
()(),,,,,XX12125. 独立小样本,正态总体,,未知且不等,t ,,,1222ss12,nn12
X,,0Z,6.匹配大样本,已知, ,,d
n
X,,0Z,7.匹配大样本,未知, ,sd
n
X,,0Z,8.匹配小样本,正态总体,已知, ,,d
nX,,0t,9.匹配小样本,正态总体,未知, ,sd
n
三、总体比例P的检验统计量
μpp,0(5,(1)5)nPnP,,,大样本, Z,
μμpp(1),
n
范文三:检验统计量
检验统计量
一、单总体均值μ的检验统计量 1.大样本,σ
已知,Z=
2.大样本,σ
未知,Z=
3.小样本,正态总体,σ
已知,Z=
4.小样本,正态总体,σ
未知,t=
二、两总体均值差(μ1-μ2)的检验统计量 1.独立大样本,σ1,σ
2已知,Z=
2.独立大样本,σ1,σ2未知,
Z=
3.独立小样本,正态总体,σ1,σ
2已知,Z=
4.独立小样本,正态总体,σ1,σ
2未知但相等,t=
5. 独立小样本,正态总体,σ1,σ
2未知且不等,t=
6.匹配大样本,σ
已知,Z=
7.匹配大样本,σ
未知,Z=
8.匹配小样本,正态总体,σ
已知,Z=
9.匹配小样本,正态总体,σ
未知,t=
三、总体比例P的检验统计量 大样本(nP≥5,n(1-P)≥5),Z=
μ
范文四:统计量的检验结果
由上表得出这七种的统计量的检验结果不是完全一致,由于本文选取的数据是小样本数据,根据文献本文以Palel ADF 和Group ADF 统计量的检验结果为主。虽然我们看到福建省、闽东、闽西、闽北地区的面板数据在组内统计量Panel v 统计量的检验中显著的拒绝原检验,但是这四个地区在Panel ADF 统计量的检验中没有显著的拒绝原假设,三个组间的统计检验量(between-dimension )的检验也是没有显著性的拒绝原假设。根据上述的内容可以得出在福建省、闽北、闽东、闽西地区的农民收入和农业用电量之间是面板协整的,它们之间存在长期稳定的均衡关系。可以对这些地区的面板数据进行回归分析,不存在伪回归。 3 福建省农民收入与农业用电量面板数据的Granger 因果检验
由上文分析可得全福建省和闽北、闽南、闽东的农民收入和农业用电量之间存在长期的稳定的均衡关系。但是我们还不知道它们的因果关系变化方向是单向的还是双向的。所以我们要对农民收入和农业用电量之间进行因果关系检验。本文运用Granger 因果检验,它是在面板的误差修正模型中进行检验的。先对原来模型计算取得残差再用动态误差修正模型来估计。检验结果如表2-3
(注: 括号内的数字为相应统计量对应的p 值。)
由上表可得,在福建省地区内农民收入和农业用电量在滞后期为二期、三期时都是显著互为Granger 因果关系。但是在第四期时开始变成农业用电量到农民收入的单向因果关系,这说明在福建省地区内农民收入和农业用电量的Granger 因果关系不太稳定。在闽东地区内从滞后期为2到4都是农业用电量到农民收入的单向因果关系,这说明在闽东地区农业用电量到农民收入的单向因果关系的性质比较稳定。闽西和闽北的情况则是比较的相似,但是它们的Ganger 因果关系
是农民收入到农业用电量的单向因果关系,这一性质也比较稳定。 结论分析
通过对福建省、闽北、闽南、闽东、闽西地区面板数据的单位根检验、协整检验和Granger 因果检验,我们可以发现不同区域的农民收入和农业用电量的关系各不相同。在福建全省范围内,农民收入和农业用电量存在协整关系,它们之间互为Granger 因果关系,但是在滞后期到四时这种关系开始出现变化,说明这种关系还不太稳定。闽东地区则是农业用电的发展是到农民收入的Granger 原因。说明闽东地区的农民收入的提高落后与农业用电量的增长。这说明在闽东地区对电力开发并没有有效的提高闽东地区的农业发展水平,使农民收入得到有效的提高。我们再观察闽西和闽北地区,它们的情况类似,都说明这两个地区的农业发展的速度快于农业用电的发展。因此政府部门需要针对以上不同区域的情况对不同地区实施不同的政策使得福建省的农业发展提高的更加有效。
在国内通过把福建省划分四个区域的来研究农业用电和农民收入的文献比较少。本文参考姜磊、吴玉鸣《电力消费与经济增长的区域差异研究》-基于省级面板数据的单位根、协整与Ganger 因果检验的一些方法和结论来分析福建省的情况。
图 2-1
(图2-1是05到10年福建省电力消费弹性系数和能源消费弹性系数的折线图。电力消费弹性系数指反映电力消费增长速度与国民经济增长速度之间比例关系的指标。计算公式为:电力消费弹性系数=电力消费量年平均增长速度/国民经济年平均增长速度。能源消费弹性系数指反映能源消费增长速度与国民经济增长速度之间比例关系的指标。计算公式为:能源消费弹性系数=能源消费量年平均增长速度/国民经济年平均增长速度)。
图 2-2
(图2-2是05年到10年福建省电能消费占中总能源消费的比重的折线图。)
从图2-1可得出福建省电力消费弹性系数从05年到10年分别为(1.20、0.98、1.02、0.66、0.67、1.14),大部分年份都是大于1。说明电力消费年平均增长速度在大部分年份都是快于国民经济年均增长的速度。这个是符合电力发展速度应当快于国民经济的发展速度,即电力应超前发展。说明福建省的电力发展与经济发展处于良性的发展关系。再与福建省05年到10能源消费弹性系数(1.12、0.75、0.73、0.68、0.65、0.72) 进行对比,发现福建省电力消费的弹性系数都是基本能源消费的弹性系数。且除去08年之外它们之间的差值也呈现变大趋势。差值从05年的0.08到10年的0.42。这也从侧面说明随着社会发展、科技进步电力消费占总能源消费的比重越来越大了。观察图2-2也可以得出这个结论。表明福建省的经济建设和人们日常生活等越来越依赖于电力。这也符合上文得出的结论福建省农民收入和农业用电之间互为Granger 因果关系。随着社会的发展人们对电能需求增加,大力发展电能,电能的提高又能促进经济发展速度的提高。对于电力的利用的增加,相对就会减少对煤炭、石油等能源的需求。这对于缓解现在日趋严重环境问题有着重要意义。可以保障我省经济良性的可持续发展。
图 2-3
(图2-3是05年到10年福建省的电力消费和发电量的折线图。)
图
2-4
(图2-4是05年到10年福建省电量调出和调入的折线图。)
从上图2-3看出从得出,福建省近几年的发电定量基本满足本省电力消费,只有在08年和09年时发电量略少于电力消费,两者都呈现稳定增长的趋势。发电量从05年的778亿千瓦时到10年增长到1356亿千瓦。电力消费从05年757亿千瓦到10年增长到1315亿千瓦。从图2-4中可以得出福建省的电力调出量每年也是略高于调入量。可以说明福建省电力消费和发电量是基本自给自足的情况。符合本文前面得出的结论福建省的农业用电量和农民收入存在长期稳定的关系。电力发展的速度基本符合经济发展的速度,没有成为限制经济发展的因素。 本文认为福建省这几年电力业的快速稳定发展,主要原因是福建省电力发展的“十一五”规划发挥了十分积极的作用。此规划依据《福建省国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》提出的。其主要内容是以加快海峡西岸经济区建设为目的,规划了“十一五”期间我省电力业的发展方向、发展目标、发展布局。规划开始于2005年,规划期2006~2010年。福建省电力发展的‘十一五’规划内,我省电力业发展十分迅速。发电能力得到有效提高,福建省内05年电源装机容量从1762.2
范文五:统计 什么是统计量
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在卡方分布中,如自由度,分类项目-统计量。 如果用到总体一个统计量,DF,C-1 如果在分组数据中用到三个统计量:总数,平均数,标准差,DF,C-3 可是我有些不大清楚:到底什么是统计量:是不是在差异量数中的分数:全距,四分位差,百分位差,平均差,标准差,方差等, 可以告诉我所以的统计量有哪些吗, 谢谢
统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。
我老师说:描述总体的变量叫参数,描述样本的变量叫统计量。一家之言,不知对不对。
他这个统计量是说自由度里面固定的且不能随便变动的统计量,卡方df=c-1这里df只收到样本总体个数的影响,于是-1而当正态分布匹配度检验的时候,受到总体、平均值、标准差三个限制,于是-3
回复 #3 笔为剑 的帖子笔为剑 你是哪个学校的呀
笔为剑的回答就是张版里面的回答。楼主可去书里找,就在第一、二章里面。具体记不清了。
建议看甘轶群的那本统计,上面有部分有解释到DF,C-1和DF,C-3我原因。
统计量:描述总体的变量叫参数,描述样本的变量叫统计量关于自由度这个问题,很难,我大学老师都解释不好。就是可以自由变化的变量的数目,其他几个确定后,就可以算了。我们只要照搬就OK,告诉我们几个了,我们就减吧。
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