线性回归的原假设和p值

原假设

y = β 0 + β 1 x y=\beta_0+\beta_1 x y=β0+β1x，原假设 β 1 \beta_1 β1 是零，当计算出与 β 1 \beta_1 β1 相关的统计量的 p p p 值小于显著性水平 α \alpha α（ α \alpha α 一般取0.05或0.01）时，就拒绝原假设，即认为 β 1 \beta_1 β1 不是零。

p p p 值计算

在Python中from statsmodels.formula.api import ols，然后按照下边操作即可得到 p p p 值。

data_i = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
model = ols('y~x', data_i).fit()
pvalues = model.pvalues[1]

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