『壹』 計量經濟學中怎麼判斷是否通過t檢驗
選擇一個置信水平,當t檢驗的概率值大於這個置信水平,接受原假設,通過檢驗；當t檢驗的概率值小於這個置信水平,拒絕原假設,沒通過檢驗.
『貳』 計量經濟學t檢驗與f檢驗的關系
t檢驗用來檢測數據的准確度
系統誤差
f檢驗用來檢測數據的精密度
偶然誤差
在定量分析過程中常遇到兩種情況：第一是樣本測量的平均值與真值不一致；第二是兩組測量的平均值不一致.上述不一致是由於定量分析中的系統誤差和偶然誤差引起的.因此,必須對兩組分析結果的准確度或精密度是否存在顯著性差異做出判斷（顯著性試驗）.統計檢驗的方法很多,在定量分析中最常用t檢驗與f檢驗,分別用於檢測兩組分析結果是否存在顯著的系統誤差與偶然誤差.
兩組數據的顯著性檢驗順序是先f檢驗後t檢驗.
『叄』 計量經濟學里如果選取的所有數據t檢驗都不顯著怎麼辦
考慮到是不是因為有heteroskdasticity的存在。 可以用robust的回歸做檢驗 如果還是不顯著的話。。。那可能的原因有很多 比如你選取的變數之間本身有很高的相關性， 或者你數據的大小不夠。 如果實在不行，你把significance level調整到20吧。。。。
『肆』 計量經濟學中回歸模型中怎麼看t檢驗
t檢驗主要是針對每個解釋變數（自變數）和被解釋變數（因變數）之間是否有顯著的關系而言的
一般在進行假設檢驗時，我們會選「適當」的顯著性水平，比方說10%，5%，或者1%，給定一個顯著性水平和樣本容量就會確定一個臨界值。當我們通過回歸計算得到的t值大於臨界值時，我們就說我們拒絕了原假設。
『伍』 計量經濟學T檢驗幾個經驗值和如何判斷通過檢驗
一般都是看F統計量，和它的伴隨概率
『陸』 計量經濟學f檢驗和t檢驗的區別
T檢驗用來檢測數據的准確度 系統誤差
F檢驗用來檢測數據的精密度 偶然誤差
在定量分析過程中常遇到兩種情況：第一是樣本測量的平均值與真值不一致；第二是兩組測量的平均值不一致.上述不一致是由於定量分析中的系統誤差和偶然誤差引起的.因此,必須對兩組分析結果的准確度或精密度是否存在顯著性差異做出判斷（顯著性試驗）.統計檢驗的方法很多,在定量分析中最常用T檢驗與F檢驗,分別用於檢測兩組分析結果是否存在顯著的系統誤差與偶然誤差.
兩組數據的顯著性檢驗順序是先F檢驗後T檢驗.
『柒』 計量經濟學 顯著性檢驗 t 檢驗
面板數據一般默認顯著性水平是5%，系數下面的括弧表示t值，從數據來看，都不顯著。看看模型是否有問題。
『捌』 在計量經濟學中，引入虛擬變數時,如何用t檢驗判斷臨界指標的選擇
1、檢驗對於單個或者多個解釋變數是統計顯著的，但聯合檢驗不一定有效，例如在近高專度共線性的情況下，屬可以R2很高，但t值就是統計不顯著的；
2、輔助回歸技術具有缺陷，可以考慮在方差膨脹因子的情況下，還取決於擾動項的方差和樣本，如果是 本科、本科以下，研究生，那就要兩個虛擬變數好了，如果是 本科及本科以下、研究生，那就取一個虛擬變數。
『玖』 計量經濟學中關於t檢驗的問題
統計檢驗比較多，但比較常用的是T檢驗和F檢驗，前者是檢驗各解釋變數定膽翅感儼啡愁拾傳漿對被解釋變數的影響是否顯著；後者是對整個回歸方程總體性是否顯著進行檢驗。。。
計量經濟學檢驗主要是對放寬經典假設條件後對模型所進行的檢驗，包括多重共線性，隨機干擾項的異方差和序列相關性以及隨機解釋變數的確定性等方面，此外還有檢驗模型其他的一些計量經濟學性質，如格蘭傑因果檢驗，單位根檢驗等等。。。