在建立多元线性回归模型时,通常都要选择一些变量来作为自变量加入模型,自变量的选取直接影响所建模型的优劣,这里介绍一种简便的t检验法来删选自变量,利用回归系数的显著性检验来筛选变量。
方法/步骤
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随意生成的案例数据,如下图
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将总费用设为q,人员人工、直接投入、设计费分别设为x,y,z,运用命令data q x y z 将数据导入Eviews中,如下图
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建立线性模型,输入命令ls q c x y ,这里需要注意的是回归方程中只有线性模型才可以简化书写形式,得到下面结果
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有时遇到复杂回归方程,可以使用菜单方式来建立方程,步骤如下,在主窗口菜单单击Quick/Estimate Equation,弹出窗口如下图所示
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本案例中在窗口中输入q=c(1)+c(2)x+c(3)y,其中c(1),c(2),c(3)是用来表示各自变量的系数,
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在上面的方程窗口中,能够看到参数估计结果以及各项常规检验,t检验方法是输出的结果中的某些变量t检验的收尾概率Prob大于给定的显著性水平α(如0.01, 0.05),则检验未通过,就可以考虑删除相应的自变量。
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需要注意的是一次只能删除一个变量,每次删除变量后重新建模。其次t检验未通过除了受到自变量显著性影响,还会受到自变量多重共线性的影响,实际运用时注意分辨。
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