各位小伙伴大家好，统计师考试时间马上就要到了，大家是否已经准备好应对即将来临的考试了呢？为了帮助大家更好地复习，帮考网为大家带来了统计师考试的相关知识点，让我们一起来看看吧！

回归方程的评价与检验[了解]:

进行评价与检验的主要理由：

（1）在利用样本数据估计回归模型时，首先是假设变量y与x之间存在着线性关系，但这种假设是否存在需要进行检验。

（2）估计的回归方程是否真正描述了变量y与x之间的统计规律性，y的变化能否通过模型中的解释变量去解释需要进行检验。

(一)经济意义检验

经济意义的检验就是利用相关的经济学原理及我们所积累的丰富经验，对所估计回归方程的回归系数进行分析与判断，看其是否能得到合理的解释。

(二)回归方程的统计检验

回归方程的统计检验包括两部分：一是对回归方程的显著性检验一F检验；另一是对回归系数的检验一t检验。

1．线性回归方程的显著性检验一F检验

2．回归系数的显著性检验一t检验

回归系数的显著性检验就是检验解释变量x对因变量y的影响是否显著。

(三)回归方程的评价一拟合程度分析

1．判定系数R2

判定系数是用来说明回归方程对观测数据拟合程度的一个度量值。

（1）总变差平方和 SST

（2）回归平方和SSR

（3）剩余平方和SSE （残差平方和）

（4）判定系数

2．估计标准误差se

估计标准误差是残差平方和的均方根。

回归方程的评价与检验[了解]:

(一)回归方程的评价

1、多重判定系数

2、调整后的多重判定系数

3、多重相关系数（复相关系数 ）

4、估计标准误差

(二)回归方程的检验

1.线性回归方程的显著性检验一F检验

检验的具体步骤是：

（1）提出假设

（2）计算检验统计量F，并得出对应的概率(伴随概率)值

（3）根据概率进行判断

2．回归系数的显著性检验一t检验

检验的具体步骤是：

（1）提出假设

（2）计算检验统计量t，并得出对应的概率(伴随概率)值。

（3）根据概率进行判断

如果概率(sig．值)小于我们事前确定的显著性水平α时，拒绝原假设，即自变量xi对y的线性效果显着。否则，不能拒绝原假设，认为xi对y的线性效果不显著。

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