经典题p33的1.3题中，假设检验的原假设是什么？
pzqa39 · 2024年10月24日
嗨，从没放弃的小努力你好：
在回归分析中，检验的重点是回归系数的显著性，即我们想知道这些系数是否与零显著不同。如果回归系数为零，意味着自变量对因变量没有影响，模型中这个变量的作用是无效的。
我们通过估计模型得到了一个回归系数（如 HCM 的 b=0.95 和 GRT 的 b=3.45）。但是，我们不能简单地认为这些系数是显著的，而需要通过假设检验（如 t 检验）来确认它们是否显著不同于零。
如果通过 t 检验的结果拒绝了原假设 bi=0，我们可以说该系数在统计上显著不为零，意味着基准回报对基金的超额回报有显著影响。
为什么不是检验回归中的系数，因为回归出来的系数只是估计值，可能由于随机性或噪音的影响接近于零。因此，回归分析的一个重要步骤是通过假设检验来判断这些估计值是否显著。假设检验的目标就是判断回归系数是否显著不为零，从而评估自变量是否对因变量有影响。
如果回归系数通过假设检验证明不显著（即无法拒绝 bi =0 的原假设），我们将认为自变量对因变量的影响不大，模型中的这个变量没有实际作用。
----------------------------------------------虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！