线性分析中ta tb统计量的由来？

gloomyguo

关于线性分析中的ta  tb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 t  ta  tb间的关系原理性解释，哪位大神能讲析下

youyou123

这个都忘记了

gufengxxu168

pipahuang

guohuiming

感谢分享。

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同求

njkiller

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。