第二统计检定.pptVIP

計量_2_test 第二章 統計檢定 由資料統計值觀察到的現象，必須驗證，這就是統計中的假說檢定，藉由統計的科學方法，得到合理的評估。 例：台灣股市平均而言，第一季的平均報酬為最高，從統計理論的觀點，單純就平均報酬本身的大小來比較是不嚴謹的，較穩健的作法，是要建立假說，並運用統計方法加以檢定。 十年台指報酬率結果 10年平均季報酬為1.89%,報酬率不高。 季標準差為18.8%，顯示台灣股市波動非常大。 若按季來看，各季的報酬率報、標準差並不一致。 近十年台股大盤各季季報酬，那一季投資較好？ 十年台指各季報酬率結果 (sas 報表) 平均季報酬率為：1423；投資風險所代表的標準差則為：4213。與一般高風險高報酬的想法頗為吻合。 因此只以報酬平均來分析哪一季的投資較好，基本上不符合財務學理，因為高風險通常伴隨著高報酬。故從統計學上來看，只看平均報酬是有謬誤的，較嚴謹的方法是建立假說並運用統計方法加以檢定，看其是否具有統計上的顯著性。 型Ⅰ錯誤 vs. 型Ⅱ錯誤 檢定的顯著p-值 檢定σ12與σ22是否相等，採用F 檢定。 H0: σ12 = σ22 , 例：檢定第四季變異數是否高於第三季的 由F-test, p-value=0.033α=0.05，故拒絕H0。 (見下列sas報表) 台股第四季的投資風險（標準差）顯著大於第三季。 例：檢定第四季平均報酬率是否與第三季的不同 因為二季報酬率的變異數有顯著差異，使用Satterthwaite test， 得到 p-value=0.1826 α=0.05 ，故不拒絕H0。 台股第四季的平均報酬率和第三季的無明顯差異。 二配對資料比較 excel 報表 * * 第一節 基本說明 N Mean Std Dev Minimum Maximum 40 0.0189318 0.1879646 -0.2740134 0.6858029 可由 excel 得到 -0.1807 -0.2740 -0.1743 0.1477 2000 .0437 -.0772 .0050 .1042 平均數 .2411 .1258 .1739 .1721 標準差 0.1379 -0.1023 0.2213 0.1407 1999 -0.0820 -0.1426 -0.1354 0.1081 1998 -0.0616 -0.0335 0.1020 0.1969 1997 0.0470 0.0024 0.2672 -0.0036 1996 0.0199 -0.0503 -0.1917 -0.0670 1995 -0.0117 0.1880 0.1312 -0.1726 1994 0.6858 -0.0294 -0.1821 0.4347 1993 -0.0674 -0.1953 0.0475 0.0137 1992 -0.0505 -0.1344 0.0594 0.2439 1991 第四季 第三季 第二季 第一季 ------------------------------------------ quarter1=1 ------------------------------------------- The MEANS Procedure Analysis Variable : return1 N Mean Std Dev Minimum Maximum 10 0.1042043 0.1721342 -0.1726660 0.4347432 ------------------------------------------ quarter1=2 ------------------------------------------- Analysis Variable : return1 N Mean Std Dev Minimum Maximum 10