路径系数的显著性检验
时间: 2023-09-01 11:14:00 浏览: 158
回答: 路径系数的显著性检验是用来判断回归模型中的自变量与因变量之间的关系是否显著。在统计学中,通常使用P值来进行显著性检验。根据引用\[1\]中的解释,一般以P < 0.05为有统计学差异,P < 0.01为有显著统计学差异,P < 0.001为有极其显著的统计学差异。在引用\[2\]中提到的模型汇总中,如果F值大于F0.05临界值,即F > 4.60,那么拟合的线性方程是显著的。此外,引用\[3\]中提到的检验统计量F(m,n-m-1)也可以用来判断路径系数的显著性。如果检验统计量F很大,p-value很小,那么可以否定原假设H0,即认为路径系数是显著的。因此,路径系数的显著性检验可以通过P值或F值来进行判断。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R之相关性的显著性检验](https://blog.csdn.net/u012429555/article/details/78905585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [ArcMap对多年 NDVI 进行线性趋势和F显著性检验](https://blog.csdn.net/weixin_45024495/article/details/119335843)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【多元统计分析】11.回归方程与回归系数的显著性检验](https://blog.csdn.net/jingye333/article/details/109483340)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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