多元线性回归系数回归系数显著性检验（t检验）怎么求每个t检验的cohen‘d
计算多元线性回归中每个回归系数的t检验结果对应的Cohen's d需要以下步骤：
1.计算每个回归系数的t值：将回归系数除以它的标准误差。
2.计算每个回归系数对应的Cohen's d：将每个回归系数的t值除以样本的标准差的根号。
3.评估Cohen's d的大小：Cohen's d的大小表示因变量的变化对自变量的影响，通常认为0.2是小的、0.5是中等的，0.8是大的。
4.计算Cohen's d：Cohen's d是回归系数的t值除以因变量的标准差的根号，即d = t / sqrt(n)，其中n为样本的大小。
注意：上述步骤需要使用样本数据以及其他相关的统计信息，如样本的标准差、样本的数量等。
多元线性回归系数的显著性检验中，t检验的结果可以通过以下公式求出：
t = β̂ / SE(β̂)
其中：β̂：回归系数的估计值
SE(β̂)：回归系数的标准误差
每个t检验的Cohen's d可以通过以下公式求出：Cohen's d = t * (√n / (√n - k))
其中：n：样本数量 k：回归系数数量（不包括常数项）
注意：t检验是在正态分布的假设下进行的，因此，在计算Cohen's d时也需要保证数据符合正态分布。
方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘”
Cohen's d是用来评估线性回归系数在回归中的实际意义大小的一种方法。它可以通过以下公式计算：
d = beta / sqrt(s^2 / n)
其中：
与t检验不同，Cohen's d是一种标准化的指标，它将线性回归系数以标准差的形式表示，因此更容易比较系数的大小。
可以通过以下步骤来求出每个t检验的Cohen's d：
计算线性回归系数beta（即回归系数）。
计算样本方差s^2。
计算样本大小n。
计算Cohen's d：d = beta / sqrt(s^2 / n)
这样就可以对每个回归系数进行Cohen's d评估，以评估系数在回归中的实际意义大小。
Cohen's d是对多元线性回归中单变量对因变量的贡献的标准化度量。它可以通过计算单变量的t检验统计量除以样本标准差计算：
Cohen's d = t检验统计量 / sqrt(样本数 - 变量数 - 1)
t检验统计量可以从回归系数的标准误差计算：
t检验统计量 = 回归系数 / 标准误差
标准误差可以通过回归模型的残差计算：
标准误差 = sqrt(残差平方和 / (样本数 - 变量数 - 1))
注意，此方法假定残差具有常数方差和正态分布。
该回答引用ChatGPT
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可以使用 t 检验来计算多元线性回归系数的 Cohen's d，如下：
1、通过将相应方差估计的平方根除以样本大小的平方根，计算系数的标准误差（SE）。
2、通过将估计系数除以其 SE 计算系数的 t 值。
3、通过将估计系数除以因变量的标准差来计算 Cohen's d
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例子：
假设我们有一个多元线性回归模型，其中因变量 Y 与独立变量 X1 和 X2 有关。
假设对于系数 β1，估计值为 2.5，SE 为 0.5，样本大小为 100，因变量 Y 的标准差为 1。
我们可以使用以下步骤计算对应的 Cohen's d：
1、计算 t 值：t = 2.5 / 0.5 = 5
2、计算 Cohen's d：d = 2.5 / 1 = 2.5
因此，我们可以说，当独立变量 X1 增加 1 个单位时，因变量 Y 的期望值将增加 2.5 个标准差单位。
Cohen's d 可以通过两个均值（例如两个组的均值）之差除以标准差来计算。在多元线性回归的情境下，它可以用来计算每个预测变量的效应大小。要获得每个预测变量的Cohen's d，可以计算该变量在高水平和低水平处的预测值之间的平均差，并将该差除以残差的合并标准差。这将使您以标准差单位获得该预测变量的效应大小估计值。