线性分析中ta tb统计量的由来？
本帖最后由 gloomyguo 于 2025-7-12 23:30 编辑关于线性分析中的tatb统计量的由来：
1、y=b(a=0) ta 的样本数据与构造的假设检验的总体是什么？
2、Y=ax（b=0））tb的样本数据与构造的假设检验的总体是什么？
或者 ttatb间的关系原理性解释，哪位大神能讲析下 这个都忘记了{:1_180:} {:1_180:} {:1_180:} 感谢分享。 同求 AI回答的
1. y = b(a = 0)y=b(a=0) 的样本数据与假设检验的总体
假设检验的目标是检验a = 0 a=0 是否成立，这涉及到回归模型中系数a a 的估计是否显著不为零。假设a = 0 a=0 时，我们通常会检验样本数据中的t_a t
a
统计量，它描述了估计的系数a a 与其假设值 0 之间的差异，单位是标准误差。
样本数据：是通过观察数据点来估计回归模型中的各个系数a a 和b b，然后用这些数据来计算t_a t
a
。
假设检验的总体：在这个情境中，总体是指回归模型中的系数a a 的分布。如果假设a = 0 a=0，那么总体的均值就是 0，检验目标是检验估计的系数a a 是否显著不同于 0。
2. Y = ax(b = 0)Y=ax(b=0) 的样本数据与假设检验的总体
在这种情况下，我们有另一个回归模型，表示Y = ax Y=ax，并且假设b = 0 b=0，即检验b b 是否显著不为零。
样本数据：同样是通过观察数据，估计回归模型中的a a 和b b，计算t_b t
b
统计量。这个统计量检验b b 是否显著与 0 不同。
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