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2026-07-27 16:43本頁面

　　

【正文】 ( 3 )( ) [ ]6 2 4( , )[ ( ) ] [ ( ) ][ ( ) ][ ( ) ] [ ( ) ][ ( ) ]SKJ B n mxNE x E xSV a r xE x E xKV a r x?????????? ? ?????????26( ) 0 , ( )24( ) 3 , ( )( 2 )E S V a r SnE K V a r KnJB ?????66 ? 其中 m是估計參數的個數 ? 從 JB檢驗的相伴概率 P值＝至，表明不能拒絕零假設，即服從正態分布 67 分組描述性統計分析 ? ViewDescriptive Statisticsstats by classification 68 分組描述性統計分析 69 描述性統計檢驗 ? 描述性統計檢驗 – Tests for Descriptive Stats ? 簡單假設檢驗 Simple Hypothesis Tests ? 分組齊性檢驗 Equality Tests by Classification 70 簡單假設檢驗 Simple Hypothesis Tests ? [Tests for Descriptive Stats]=[Simple Hypothesis Tests] ：簡單的序列分布假設檢驗 —— 單樣本檢驗，檢驗均值、方差或中位數是否與給定的值存在顯著性差異 71 簡單假設檢驗 Simple Hypothesis Tests ? Mean=指定值（零假設為均值等于該指定值） ? Var=指定值（零假設為方差等于該指定值） ? Median=指定值（零假設為中位數等于該指定值） 72 ? 例：用某儀器間接測量某容器內的溫度 5次，數據為 1250、 126 124 1260、1275。已知該容器實際溫度為 1277。試檢驗該儀器間接測量的溫度值有無系統偏差（顯著性水平取）單總體均值的假設檢驗 73 單總體均值的假設檢驗 ? 方差未知，樣本容量 n=5，樣本均值 1259，樣本標準差 ? 原假設： 00: 1 2 7 712773 . 1 71 1 . 9 / 5[ 2 . 7 7 6 , 2 . 7 7 6 ] ,HuXtr e j e c t H??? ? ??74 單總體均值的假設檢驗 75 單總體均值的假設檢驗 76 單總體方差的假設檢驗 ? 例：某車間生產鋼絲，現從產品中隨機抽取 10根，測得折斷力數據如下表。已知折斷力 X服從正態分布，問折斷力方差＝ 64是否可信（顯著性水平）。 77 單總體方差的假設檢驗 78 單總體方差的假設檢驗 79 單總體方差的假設檢驗 80 分組齊性檢驗 Equality Tests by Classification ? [Tests for Descriptive Stats]=[Equality Tests by Classification] ：通過分組檢驗不同組之間均值、中位數或。方差是否相等 —— 多樣本檢驗 ? 分組齊性檢驗也包括均值檢驗、方差檢驗和中位數檢驗。主要利用方差分析方法得到各組數據的組內差異和組間差異， EViews同時給出 F統計量及相伴概率 ? 與分組描述性統計過程類似，用戶需要在對話框中指定分組變量、檢驗類型和相關參數。 81 分組齊性檢驗 Equality Tests by Classification 82 分組齊性檢驗 Equality Tests by Classification 83 分組齊性檢驗 Equality Tests by Classification 84 序列組窗口下的描述性統計量 ? 序列組對象窗口工具欄中 View按鈕下拉菜單包括四個部分 – 表格、圖形等多種觀察序列數據的方法 – 常用基本統計分析 – 專用于時間序列分析的一些統計量和檢驗過程 – Label功能把組對象的詳細信息加到標簽中 85 序列組窗口下的描述性統計量 ? 描述統計分析 ? 齊性檢驗與方差分析 (第一章組對象例 ) ? 相關分析與協方差分析 ? 相關圖、葛蘭杰因果檢驗、協整檢驗（時間序列） 86 描述統計分析 87 Common sample amp。 Individual sample ? 普通樣本（ Common sample）算法：只利用各序列均無缺失值的時間點的樣本值進行計算，稱為個案刪除（ casewise deletion） ? 個體樣本（ Individual sample）算法：分別利用各序列所有非缺失觀測值計算各統計量，這種樣本取值法稱為列刪除（ Listwise deletion） 88 Common sample Individual sample 89 Groupdiscritp ? Common sample Individual sample 90 相關分析與協方差分析 ? 相關分析（ correlations）給出各序列的相關系數矩陣。其絕對值越接近 1，兩個序列相關性越強 ? 協方差分析（ covariances）結果是一個協方差矩陣。主對角線上分別是各序列的樣本方差，其他元素則是對應兩個序列的協方差。 91 相關分析與協方差分析 ? 例：序列 CONS和 INC分別表示 1994年至 2022年北京居民人均生活消費支出和可支配收入，現進行相關和協方差分析 92 相關分析與協方差分析

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