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直线回归方程的假设检验

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佚名
 

 

(一)样本回归系数的假设检验

根据例9.1资料求得的是样本回归系数b,有抽样误差的,需作假设检验,检验其是否是从回归系数为0的假设总体(即β=0)中随机抽得的,也就是检验b与0的差别有无显著性。如果差别有显著性,可认为X与Y间有直线回归存在。

样本回归系数的假设检验亦用t检验。

  H 0 :β=0即Y的变化与X无关;

  H 1 :β≠0。

计算公式为:

   (9.7)

  分母S b 是样本回归系数b的标准误,计算公式为:

            (9.8)

分子Sy.x为各观察值Y距回归线的标准差,即当X的影响被扣去以后Y方面的变异,可按下式计算:

        (9.9)

  式中∑(Y- ) 2 为估计误差平方和,常用下式计算:

(9.10)

  根据数理统计的理论,同一批资料计算所得t r 与t b 是相同的,即t r =t b 。处理资料时可检验相关显著性代替其回归显著性。

由于例9.1资料的r在α=0.01水准上显著,故可判断样本回归系数-8.5045与0的相差有显著性,说明存在凝血时间随凝血酶浓度变化而变化的回归关系。

(二)两样本回归系数相差的假设检验

  若有两个可以比较的样本,它们的回归系数分别为b 1 与b 2 ,经检验都为显著,回归系数的标准误分别为S b1 和S b2 。b 1 与b 2 相差的显著性也可用t检验法检验,其计算公式为:

 

(9.11)

  ν=n 1 +n 2 -4

  式(9.11)中S b1-b2 为两样本回归系数之差的标准误,其计算公式为:

 (9.12)

  式(9.12)中S 2 C 为两样本回归系数的合并方差,其计算公式为: 

    (9.13)

  式(9.13)中∑(Y- ) 2 为估计误差平方和,即观察值Y与估计值 的差数(Y- )的平方之和。其计算公式见公式(9.10),

现以实例说明两样本回归系数t检验的步骤。

例9.2 表9.2资料为同一批白蛋白于38℃与25℃条件下,不同时间(分)的凝固百分比,问由此而得的两样本回归系数相差是否显著?

表9.2 白蛋白在两种温度下各不同时间的凝固百分比

时间(分)

凝固百分比(%)

X

25℃
Y 1

38℃
Y 2

3

7.2

12.0

6

18.4

30.0

9

30.0

44.0

12

40.0

53.0

15

49.0

66.0

18

58.0

81.5

合计 63

202.6

286.5

本例图示见图9.10,本例计算见图下:

图9.10 白蛋白在两种温度下各不相同时间的凝固百分比

  r 1 =0.998(P<0.01) b 1 =3.389 ∑(Y 1 - 1 ) 2 =5.7927n 1 =6

  r 2 =0.996(P<0.01) b 2 =4.424∑(Y 2 - 2 ) 2 =24.5857n 2 =6

  ∑(X 1 -X 1 ) 2 =∑(X -X ) 2 =157.5000

  1.H 0 :β 12 =0

  H 1 :β 12 ≠0

α=0.01

2.计算t值:

3.查t值表作结论:以ν=6+6-4=8查t值表,得

  t 0.01,8 =2.355,今�t�>t 0.01,8 ,故P<0.01。

  4.判断结果:按α=0.01水准,拒绝H 0 ,接受H 1 ,故两个回归系数差别显著。说明两条回归直线的斜率不同,两条回归直线中X对Y的影响规律不一致。现b 2 >b 1 ,说明随着时间的增加,蛋白质在38℃时凝固百分比的增加量比在25℃时高。

 

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