① 计量经济学中,经常说一个回归模型里的参数在统计上是显著的或不显著的,其中”显著的“是什么意思
参数显著的,就是说该参数估计量的统计性质可以拒绝 原假设：该参数=0,即该版参数显著不权等于0,也就是该参数前面的变量对y确实有影响,出现在回归方程里面是有道理的.
参数的显著性,是实证模型有意义的关键所在.
② 计量经济学中，为什么大样本要使用小的显著性水平
这是因为，显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。
统计假设检验也称为显著性检验，即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。显著性差异就是实际样本统计量的取值和假设的总体参数的差异超过了通常的偶然因素的作用范围，说明还有系统性的因素发生作用，因而就可以否定某种条件不起作用的假设。假设检验时提出的假设称为原假设或无效假设，就是假定样本统计量与总体参数的差异都是由随机因素引起，不存在条件变动因素。
假设检验运用了小概率原理，事先确定的作为判断的界限，即允许的小概率的标准，称为显著性水平。如果根据命题的原假设所计算出来的概率小于这个标准，就拒绝原假设；大于这个标准则不拒绝原假设。这样显著性水平把概率分布分为两个区间：拒绝区间，不拒绝区间。
显著性水平不是一个固定不变的数字，其越大，则原假设被拒绝的可能性愈大，原假设为真而被否定的风险也愈大。显著性水平应根据所研究的的性质和我们对结论准确性所持的要求而定。
所以，对显著水平的理解必须把握以下二点：
1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。
2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。
供参考。
③ 计量经济学，这一回归结果在0.05显著水平下，0.1258是统计显著的，为什么，怎么判断一个变量是
看第四行的p值，小于0.05就显著，否则就不显著
④ 计量经济学 t值 t值显著与不显著代表什么
t检验是检验单个变量对数据成不成立,F检验是检验整个方程模型对数据成不成立.假如t检验通过,说明这个变量是正确的,是成立的.
⑤ 计量经济学显著性问题
绝对值越大，它比临界值大的可能性越大，在二元里面B和C的临界值是一样的内，只要t值>临界容值，回归系数就显著。|TB|》|TC|，当然B显著，c不一定显著，但c显著B就一定显著 .
PS.下面的回答有问题，样本容量是20的时候，临界值是t（n-k-1），所以应该是t（17），而不是t（20）
⑥ 计量经济学怎么看显著不显著
如果想知道两列数据，它有没有显著的差异，那么最好的办法就是在Excel里面把数据输入进去，再进行数据分析
⑦ 计量经济学中，经常说一个回归模型里的参数在统计上是显著的或不显著的，其中”显著的“是什么意思
参数显来著的，就是说该参数估计量自的统计性质可以拒绝 原假设：该参数=0，即该参数显著不等于0，也就是该参数前面的变量对y确实有影响，出现在回归方程里面是有道理的。
参数的显著性，是实证模型有意义的关键所在。
⑧ 计量经济学的显著性检验
抽样实验会产生抽样误差，对实验资料进行比较分析时，不能仅凭两个结果（平均数或率）的不同就作出结论，而是要进行统计学分析，鉴别出两者差异是抽样误差引起的，还是由特定的实验处理引起的。1．显著性检验的含义和原理 显著性检验即用于实验处理组与对照组或两种不同处理的效应之间是否有差异，以及这种差异是否显著的方法。2．无效假设 显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的机率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。经统计学分析后，如发现两组间差异系抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。3．“无效假设”成立的机率水平 检验“无效假设”成立的机率水平一般定为5%（常写为p≤0.05），其含义是将同一实验重复100次，两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立，可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的，则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著，常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为非常显著。
⑨ 计量经济学，显著一般趋向于多少
p值小于0.05就行，显著趋向小于0.01