회귀 계수의 유의성에 대해 t- 검정을 수행 할 때 왜 자유도가 입니까?


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여기서 은 회귀 계수의 중요성에 대해 t- 검정을 수행 할 때 사용해야하는 자유도라는 점을 읽었 지만 그 이유를 이해하지 못합니다. 나는 t- 검정이 일반적으로 자유도를 가졌다는 것을 이해했다 .n 1np1n1


일반적으로 매개 변수의 수 p+1p경사와 1절편 이 있기 때문 입니다.
PatrickT

답변:


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각 추정 평균 모수에 대해 1 자유도를 잃습니다. 일반적인 t- 검정의 경우 1 (평균)입니다. 회귀 분석의 경우 각 예측 변수에 어느 정도의 자유가 필요합니다. 추가는 가로 채기입니다.

보다 구체적으로, 자유도는 t- 검정의 분모에서 나옵니다. 잔차 제곱합을 기반으로합니다. 잔차 제곱합에는 의 자유도가 있습니다.np1


3
사실 상수에 대한 결과를 회귀한다면 (모델의 절편 만) 평균을
구하면

3

이것은 일반적으로 사실이 아닙니다. t- 검정의 자유도는 특정 모델에 따라 다릅니다. 그들은 선형 회귀에 대해 이야기하고 있습니다. 따라서 추정량에 대한 t- 검정은 자유도를 가지며 , 여기서 는 모형의 설명 매개 변수의 수입니다.pnp1p


1

자유도는 통계적 분포에 할당 할 수있는 독립 값 또는 수량의 수입니다.

따라서이 경우 n-p-1은 다음과 같습니다.

n은 훈련 샘플의 수입니다. p는 예측 변수의 수입니다. 1은 가로 채기입니다.

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