在1%的在0.1水平上显著相关吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-13 03:25 标签： 显著性水平0.05的意义
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本帖最后由 wanghaidong918 于
01:23 编辑
***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著
请问下这个在看回归结果的时候有什么用处
另外 在一个回归的结果中 有的是一星 有的是两星 有的是三星
载入中......
这个是显著性的结果，一般来说显著性检验都是以0为检验的假设。就是说待检验的回归方程的系数是否为0，检验结果越显著说明系数为0的可能性越低。说明所选的解释变量对被解释变量有影响。
由于检验对各个自变量的系数单独进行检验，得到的显著性水平也自然是不一样的。所以所说的出现1星 2星不仅是可以的也是很正常的。
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这个是显著性的结果，一般来说显著性检验都是以0为检验的假设。就是说待检验的回归方程的系数是否为0，检验结果越显著说明系数为0的可能性越低。说明所选的解释变量对被解释变量有影响。
由于检验对各个自变量的系数单独进行检验，得到的显著性水平也自然是不一样的。所以所说的出现1星 2星不仅是可以的也是很正常的。
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是不是三星是最好的呀
可以这么说 3星就是表示在1%以上的显著性水平上显著 1星 2星 分别对应10% 和5%
谢谢大家的热心
在1%，5%，10%的水平上显著p值应该分别小于多少啊
yfpenny 发表于
在1%，5%，10%的水平上显著p值应该分别小于多少啊各自的α水平下比α小
有的没有标记*是怎么回事呢
xxx123568 发表于
有的没有标记*是怎么回事呢那说明不显著，sig值大于0.1
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为什么α越小,表示显著性水平越高呢?
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没有规定说a越小就代表水平低,在这种情况下a越小水平是越高的,不要刻板思维就好了,就像米上刻字,字越小,水平越高.
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计量经济学中常说某个统计量高度显著,或者什么显著度水平,那显著到底是指什么啊?
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是《统计学》中关于假设检验的一个专业术语.因为推断统计的一个基本思想就是用样本信息来推断总体信息,调查的样本是否能够很好的作为总体的代表,需要构造一些统计量来检验.显著一般就是指的样本信息对总体信息代表性的好坏.
不是说拒绝原假设才是显著吗？
这是假设检验方法的设计原理决定的：先提出一个原假设，在假设原假设成立的前提下，构造一个统计量，这个统计量服从一种我们熟悉的某种分布（如U分布、T分布、F分布等等），然后将样本值代入到统计量中去，如果算出来的值落入到一个比较小概率的区间中（比如常把5%或1%），认为在一次实验中小概率事件发生了，则原假设是不恰当的，就拒绝原假设，认为原假设的对立面是成立的，即称为某个变量值是显著的。
那照你这么说，拒绝原假设就是显著的，也就是信息对总体代表很好，但是落入这个区间又是个小概率事件，而且是犯第一类错的小概率，既然发生这种事的概率很小，我们干嘛还要接受它呢？
你所说的接受其实指的是接受“备择假设”，备择假设是原假设的对立面，拒绝了原假设也就等于说接受了备择假设，备择假设往往是我们希望得到的结果，所以常说检验结果是显著的。
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应该说是假设检验结果显著才推翻原假设，比如独立样本T检验中，原假设是实验组和对照组之间的差异为0，相应的备择假设则认为，两者之间的差异不为0，即差异是显著的，两个样本来自不同总体，它们之间的差异不是偶然因素造成的。根据一系列公式，T检验可以得出一个t统计量，查询相应的t的临界值表，就可以知道这个t统计量是否达到了某种程度的显著性，即我们可以在何种程度上认为两者的差异是否显著，通常使用的是双尾0.0...
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