t检验

　　即回归系数的显著性检验，以判定预测模型变量x和y之间线性假设是否合理。因为要使用参数t值，故称为t检验。回归常数a是否为0的意义不大，通常只检验参数b.

　　其中：Sb是参数b的标准差，n为样本个数。

　　S为回归标准差，tb服从t分布，可以通过t分布表（见本书附表2）查得显著性水平为a，自由度为n—2的数值t（a/2，n—2）。与之比较，若tb的绝对值大于t，表明回归系数显著性不为0，参数的t检验通过，说明变量x和y之间线性假设合理。若tb的绝对值小于或等于t，表明回归系数为0的可能性较大，参数的‘检验未通过，回归系数不显著，说明变量x和y之间线性假设不合理。