怎么记eviews检验的假设

怎么记eviews检验的假设

在各种检验中，存在原假设（H0）和备择假设（H1）。一般来说，结论最好是“拒绝原假设”，即“通过该检验”。另一种对应的情况是“接受原假设”，即“不能通过该检验”。因为原假设一般是对应于一个小概率事件，即一个不太可能发生的情况，或者可以这样说，是分析者不太愿意出现的情况。
以t检验为例，这个检验是最基本的检验。它检验的是回归方程的单个系数是否“显著”，也就是分析出来的结果是否可信。原假设是这个系数等于0，备择假设是这个系数不等于0。“这个系数值能还是不能通过t检验”在t检验中等价于“该系数是还是不是为0”这种情况。若接受原假设即该系数是0的话，你得到的非零值就要被否定；反之，无论你得到的系数是多大，都可以成立。也就是说，接受原假设，你的分析工作就白做了；否定原假设，你的分析工作就是对下一步有价值的。
作为模型的构造者，你当然希望你分析出来的这个系数值能够通过t检验（即拒绝原假设，原假设是该系数为0）。
一个简化的逻辑：设一个小概率事件作为原假设；然后否定它；确认检验通过。

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