Regress_TTest_RWLS

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Regress_TTest_RWLS

简述

T检验,在alpha的置信水平下，n元线性回归变量系数的显著性检验
原假设：回归方程系数不显著。带约束的加权最小二乘 RWLS 模型，对回归系数进行显著性检验，
适用于以下

定义

Regress_TTest_RWLS(X:Array of number;A:Array of number;U:Array of number;K:Integer;Alpha:Number;Constant:Bool;Weight:Array;Restrictiveness:Array):Array

参数

名称	类型	说明
X	Array of number	一维数字数组,自变量矩阵，注意:含常数项的回归不需要给全1列
A	Array of number	一维数字数组,方程系数有常数项时，a 为常数项系数 union 自变量系数无常数项时，a 为自变量系数
U	Array of number	一维数字数组,残差序列
K	Integer	整型,自变量的个数 k = length(a)-constant 有常数项回归时，k := mcols(x); 无常数项回归，k := mcols(x)-1;
Alpha	Number	实数,显著性水平
Constant	Bool	Bool,是否为含常数项回归
Weight	Array	数组,加权回归的权重，默认等权重
Restrictiveness	Array	数组,线性约束，只需要给对应于回归系数个数长度的一维数组，默认无约束例如:有5个系数，分别为x0,x1,x2,x3,x4 约束为: x1+x2+3x4=3 则所给的参数为: array(0,1,1,0,3)
返回	Array	数组，第一行为T统计值，第二行为P值，第三行为原假设的值(0:通过检验,1:未通过检验)

算法
OLS：普通最小二乘法回归，不需要给权重参数weight，不需要给约束参数restrictiveness
WLS：加权最小二乘法回归，需要给权重参数weight，不需要给约束参数restrictiveness
ROLS：线性约束的普通最小二乘法，不需要给权重参数weight，需要给约束参数restrictiveness
RWLS：线性约束的加权最小二乘法，需要给权重参数weight，需要给约束参数restrictiveness
范例

x := rand(10,3);
a := rand(3);
u := rand(10);
k := 3-1;
return Regress_TTest_RWLS(x, a, u, k, 0.05, 0);

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