Wie kann ich mit R einen kritischen t-Wert berechnen?

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Entschuldigung, wenn dies eine neue Frage ist. Ich versuche mir zum ersten Mal Statistik beizubringen. Ich glaube, ich habe das grundlegende Verfahren nicht verstanden, aber ich habe Mühe, es mit R auszuführen.

Ich versuche also, die Signifikanz von Regressionskoeffizienten in einer multiplen linearen Regression der Form zu bewerten

y^=Xβ^

Ich denke , die t-Statistik für das Testen ist gegeben durchH0:β^j=0,Ha:β^j0

wobeiCjjderjthdiagonale Eintrag in(X'X)-1 ist.

t0=β^j0se(β^j)=β^jσ^2Cjj=β^jCjjSSRes/(np)
Cjjjth(XX)1

So weit, ist es gut. Ich weiß, wie man all diese Werte mit Matrixoperationen in R berechnet. Aber um die Null abzulehnen, sagt das Buch, ich brauche

|t0|>tα/2,np

Wie kann ich diesen kritischen Wert mit R berechnen ? tα/2,np Im Moment weiß ich nur, wie ich diese Werte finde, indem ich in die Tabelle am Ende des Buches schaue. Es muss einen besseren Weg geben.

jurassisch
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Die Funktion qt () erledigt dies.
Gast

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Willkommen beim Stats Stackexchange. Sie können den kritischen Wert in R berechnen, indem Sie dies tun .tα/2,npqt(1-alpha/2, n-p)

95%df=1,2,,10
> qt(.975, 1:10)
[1] 12.706205 4.302653 3.182446 2.776445 2.570582 2.446912 2.364624 2.306004 2.262157 2.228139

Christopher Aden
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