本文目录一览：

• 1、假设检验是什么
• 2、请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?
• 3、常用的统计量有什么
• 4、近似卡方和df有啥要求

假设检验是什么

假设检验 hypothesis testing 一种基本的统计推断形式。又称统计假设检验。数理统计学的一个重要分支。假设是指关于总体分布的一项命题 。

假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P0.01或P0.05）在一次试验中基本上不会发生。

假设检验是检验总体指标的假设是否成立。假设检验的概念：假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。

假设检验（hypothesis testing），又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。

请问关于VAR模型的滞后阶数怎么确定?

根据AIC和SC准则确定VAR模型滞后阶数。确定VAR模型的滞后阶数是一个重要的步骤，它影响着模型的准确性和预测能力。一种常用的方法是使用信息准则，如赤池信息准则（AIC）和斯瓦齐-贝叶斯信息准则（SC），来选择最优的滞后阶数。

VAR模型的滞后阶数越大，自由度就越小。一般根据AIC和SC取值最小准则来确定阶数。如果AIC和SC并不是同时取值最小，采用LR检验进行取舍。时序数据样本容量小，AIC和SC准则可能需要谨慎，需要根据经验验证。

不确定最优滞后阶数的时候按默认的1 2建立VAR，然后在var估计结果窗口中点击view/lag structure/lag length criteria 输入最大滞后阶数，以*号最多的阶数确定滞后阶数。

在VAR中通常一个方程的被解释变量（及其滞后项）在另一个方程中是解释变量，这就涉及到一个滞后阶数的问题。因为滞后阶数越多，需要估计的参数就越多，这就影响到自由度。

常用的统计量有什么

1、有两类：一是按间距计算的极差和四分位数间距；二是按平均差距计算的平均偏差、离均差平方和、方差、标准差、变异系数。

2、常用的统计量有 距离和相似系数两大类。聚类分析，是一种将随机现象归类的统计学分析方法，在不知道应分为多少类合适的情况下，试图借助数理统计的方法用已收集到的资料找出研究对象的适当归类方法。

3、集中趋势是用来描述舆论现象的重要统计分析指标，常用的有平均数、中位数和众数等，它们在不同类型的分布数列中有不同的测定方法。平均数是统计学中最常用的统计量，用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。

4、要判断一个随机变量是不是一个统计量，就要看式子中有没有未知参数 样本的已知函数；其作用是把样本中有关总体的信息汇集起来；是数理统计学中一个重要的基本概念。

近似卡方和df有啥要求

1、先算自由度df，根据自由度（常规来说是表中第一竖排的值）；比方说自由度是1，在对应的1的那一横排找到你算出的卡方值的所在范围（注意是一个范围）。

2、删除不符合要求的题目，保留20个题目（KMO值为0.92，Bartletts球形检验结果显著，近似卡方=16800.34，df=190，p0.001），再次采用主成分分析法和直接斜交转轴法进行探索性因素分析，累计解释总变异达到了596%，具体题目载荷和共同度见表1。

3、假设有两个分类变量X和Y，它们的值域分别为{x1， x2}和{y1， y2}。2*2列联表的卡方检验又称配对记数资料或配对四格表资料的卡方检验，根据卡方值计算公式的不同，可以达到不同的目的。

4、NPAR与DF之和相等。CMIN是差异的宏函数，表示卡方值，完全合适数据时，差异值为0，预设模型的卡方值为90788，与数据的拟合度极不好。P指显著性，显著性小于0.05，也表明该模型与数据有不良的拟合度。