众文网1.毕业论文需要检验多重共线性,异方差,自相关,内生性
在我认知范围内，多重共线性问题一直不是计量里的什么大问题，回归之前看看各变量之间的相关系数基本就可以确定是否需要进一步检验了，线性相关性比较高，那就直接剔除吧！异方差检验我也没有做过，我一般直接就用稳健标准差，从来不用一般标准差！至于自相关检验这个问题也是没有做过的！
我认为做什么检验和文章关系比较大！我做过一篇FDI的文章，里面采用FDI存量数据，存量数据肯定有很强自相关性，于是我就采用动态面板估计了，后来经过几个模型的比对发现，FDI存量的自相关性对回归结果影响很小。计量实证还是应该为自己的思想服务，检验越多、方法越复杂不见得就一定是好事！
2.论文中的平均数差异检验,有人写T检验,有人写t检验,求教“T检验
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n 追问： “还可以用来检验样本为来自一元正态分布的总体的期望，即均值；和检验样本为来自二元正态分布的总体的期望是否相等”——这不是指的一个样本或两个样本的均数检验吗？那么T检验又是检验什么呢？（从您的答案中来看，它的检验条件也是正态分布） 追答： T检验的适用条件：正态分布资料 T检验注意事项 要有严密的抽样设计随机、均衡、可比 选用的检验方法必须符合其适用条件（注意：t检验的前提是资料服从正态分布） 单侧检验和双侧检验 单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。
假设检验的结论不能绝对化 不能拒绝H0，有可能是样本数量不够拒绝H0 ，有可能犯第Ⅰ类错误 正确理解P值与差别有无统计学意义 P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同 假设检验和可信区间的关系结论具有一致性差异：提供的信息不同区间估计给出总体均值可能取值范围，但不给出确切的概率值，假设检验可以给出H0成立与否的率。 t检验的显著性判定 当一个统计量的值落在临界域内，这个统计量是统计上显著的，这时拒绝虚拟假设。
当一个统计量的值落在接受域中，这个检验是统计上不显著的，这是不拒绝虚拟假设。 追问： T检验和t检验的区别是什么呢？ 评论0 0 0。
3.p检验,t检验,能不能简单说一下两种方法是什么意思,适用条件,有
T检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。
t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。它与z检验、卡方检验并列。
适用条件：
(1) 已知一个总体均数；
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差；
(3) 样本来自正态或近似正态总体。
步骤：
1.建立假设、确定检验水准α
2.计算检验统计量
3.查相应界值表，确定P值，下结论
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