F检验 如何计算F值哪个正确呢

one-way ANOVA ,单因素方差分析

多元回归问题：对于一组变量（x1,...,xp；Y)作了n次观测,
得到：(xi1,...,xip；yi),i=1...n；
Yi=β0＋β1xi1+...+βpxip +εi,i=1...n；
构成p元回归分析问题
其实和一元的类似,首先取检验统计量,在显著水平a下,确定一个拒绝域来进行检验判断.
不同的就是统计量的取值问题：
F=[SSr/p]/[SSe/(n-p-1)],F(p.n-p-1)

通过一定的转换使它变成正态或接近正态,如果样本量足够大得话也可以看做正态
数据转换方式有1,对数转换（常用）；2,平方根转换；3,平方根反正弦转换；4,倒数转换
转换后的数据可用单向分类方差检验或者kruskal-willsH检验

Lz,这是我从书上拍的.你可以复制回去 慢慢查,就是有点歪,讲究一下吧.还有 用Eviews也是可以看到表中的数据的那个比较方便.另外R方 总等于1,可能有有以下几个原因.1.样本问题①样本数据可以完美拟合（...

T检验用来检测数据的准确度 系统误差
F检验用来检测数据的精密度 偶然误差
在定量分析过程中常遇到两种情况：第一是样本测量的平均值与真值不一致；第二是两组测量的平均值不一致.上述不一致是由于定量分析中的系统误差和偶然误差引起的.因此,必须对两组分析结果的准确度或精密度是否存在显著性差异做出判断（显著性试验）.统计检验的方法很多,在定量分析中最常用T检验与F检验,分别用于检测两组分析结果是否存在显著的系统误差与偶然误差.
两组数据的显著性检验顺序是先F检验后T检验.

标准写法是t检验和F检验
t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.
单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.
配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3,同一受试对象处理前后.
F检验又叫方差齐性检验.在两样本t检验中要用到F检验.
从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法.
其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验.
t分数这个概念不清楚,不知道你说的是不是自由度.
写的不好,也不知道楼主看明白没,统计的东西就是不太好搞清楚.
如有不当的地方,望指正.

单因素方差分析是用T检验,两因素方差分析是用F检验

1.方差分析的假定条件为：
　　（1）各处理条件下的样本是随机的.
　　（2）各处理条件下的样本是相互独立 的,否则可能出现无法解析的输出结果.
　　（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体,否则使用非参数分析.
　　（4）各处理条件下的样本方差相同,即具有齐效性

A 用标准正态分布检验

正确,理由是随机误差与解释变量相关,并不影响拟合优度,比如多重共线性.

第五题： 选D 负相关第四题：Y=A+BX （30000=6000+B*1000） 推出B=24推出 Y=6000+24X 所以选 A第三题： 选 D 没任何关系 一 二 题真的不知道了~

是的,F检验和bartlett（适用正态数据）、levene（非正态数据）检验适合于多组样本的比较.

重复测量的方差分析就是随机区组设计的方差分析,故：dfB=k-1=2,dfE=(n-1)(k-1)=8算出来n=5.

一个个来把。但用这几种检验一般要满足正态总体，不然结果无意义。 F检验，他的分布形式是两个卡方分布的商，容易联想到两个样本方差相除，故F检验常常用于检验两总体方差的异同，一般假设原假设是方差无显著差异，所以检验显著就说明方差有显著差异，一般p值取0.05，小于0.05即拒绝原假设。当然F检验最重要的用处还在方差分析，用于判定多正太总体均值的异同，原假设为各总体均值无显著差异。 t检验，正态除以...

F检验的原假设是H0：所有回归参数都等于0,所以F检验通过的话说明模型总体存在,F检验不通过,其他的检验就别做了,因为模型所有参数不显著异于0,相当于模型不存在.

在方差检验过程中,有软件自动检测方差是否齐性,点击option-homogeneity of variance,出来的就是方差齐性检验,如果sig值大于0.05,说明方差齐性,否则不齐

有,拟合优度是指这个模型对于数据来说,解释变量能够解释被解释变量的程度,F说明的是整个模型中所有的解释变量的显著程度,和T值是对应的.

3.4 可决系数是回归解释变量数的非减函数 也就是说引入的解释变量越多 可决系数可能会更高 但是并不是每个解释变量都有效的 为了获得更加精简的模型 修正可决系数 对引入的解释变量个数进行惩罚 换而言之 每引入一个解释变量 首先会降低修正可决系数 如果这个解释变量contribute to explaining 那么会增加修正可决系数 最终的影响是降低和增加的共同结果 如果引入的解释变量没有什么用 那么修正可决系数是降低的 而不会像普通的可决系数 不变或增加一点点
F检验是联合检验 H0是所有的解释变量系数为零 也就是说否定H0只能说明所有的解释变量中至少有一个有贡献 但是可以联合检验一部分 比如检验(x2,x3,x4) 检验结果如果是无法否定H0 而x1是有用的 那么修正可决系数在x1最高 引入x2..x4都会降低修正可决系数
其实这两者之间没什么关系 问这个问题就觉得出题者很二 F检验是静态判断模型的解释能力 而修正可决系数则是一个动态的指标 用来判断是否增加或者舍弃一个解释变量
3.6 F检验是联合检验 判断所有解释变量中是否至少有一个具有解释能力 而t检验是单个检验某个解释变量是否具有解释能力 因为有解释变量非共线性的假设 所以如果模型中有一个t指标是显著的 那么F检验一定是通过的

F检验的初衷是检验两个样本的方差是否相同.对于回归模型来说,F检验的意思是检验观察样本与预测样本的方差是否相同,F越大显示模型模拟度越好.这是对回归结果的检验,而与回归模型的性质无关,只是检验显著性.而对于参数是线性的回归模型我们可以采用最小二乘法去进行回归,检验是另外一码事.
t检验就不一样,它就要求回归模型符合正态性的假定.故回归模型应该对参数是线性的,那么在假定观察样本服从正态分布之下,参数才也服从正态分布,才能运用t检验.

多元回归分析会给出F检验和T检验结果的,其中F检验是针对整个模型的,如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释；而T检验是针对单个变量的,如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外.
自由度n一般是指样本总数,k是指自变量的个数.

标准写法是t检验和F检验

t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.

单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.

配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3,同一受试对象处理前后.

F检验又叫方差齐性检验.在两样本t检验中要用到F检验.

从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法.
其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验.

t分数这个概念不清楚,不知道你说的是不是自由度.

写的不好,也不知道楼主看明白没,统计的东西就是不太好搞清楚.
如有不当的地方,望指正.

z检验用于检验正态样本均值是否等于某个假设值,不过需要事先知道总体方差,得到的统计量服从正态分布,有的教材上又叫u检验
t检验与z检验相似,t检验不需要知道总体方差,它用样本方差替代总体方差,得到的统计量服从t分布.实践应用中,t检验比z检验常用,因为不容易知道总体的方差.t检验来源于戈斯特的笔名student.
f检验主要用于方差分析,方差分析中,组间均方比上组内均方服从F分布,它是为了纪念费雪（此人对统计学贡献巨大）
卡方检验主要为了检验某个样本是否服从某种分布,是一种样本分布检验,他的发明者如果没记错的话应该是皮尔逊.在交叉列表分析中卡方分布会用到.
多方回归我没听说过.
独立样本t检验用于比较两个不同样本之间的均值是否相等.
配对样本t检验是指同一个样本在两个不同时候均值的比较,比如比较某种减肥要的效果.
相关性主要似乎看两个变量之间的紧密程度
方差分析用于检验某因素的影响显著程度.

方差检验和t检验的先决条件是：独立性、方差齐性和正态性,缺一不可.所以在数据比较前,应该做方差齐性和正态性分布检查.正态性决定了是否使用参数检验,这里是指能否进行t检验.方差齐性是在正态性的基础上,决定是否选择t检验还是t'检验,也就是是否要纠正一下.
独立性可以采用球形检验,在重复测量的数据中应用.

F检验
F—检验法是检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法.设两个随机变量X、Y的样本分别为X1,x2,……,xn与y1,y2,……,yn,其样本方差分别为s1^2与s2^2.现检验X的总体方差DX与Y的总体方差DY是否相等.假设H0：DX=DY=σ^2.根据统计理论,如果X、Y为正态分布,当假设成立时,统计量(如右图)服从第一自由度为n1—1、第二自由度n2—1的F—分布.预先给定信度α.查F—分布表,得Fα/2.若计算的F值小于Fα/2,则假设成立,否则假设不合理.F—检验法还可用于两个以上随机变量平均数差异显著性的检验.　　F检验法是英国统计学家Fisher提出的,主要通过比较两组数据的方差 S^2,以确定他们的精密度是否有显著性差异.至于两组数据之间是否存在系统误差,则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后,再进行t 检验.　　样本标准偏差的平方,即(“^2”是表示平方)：　　S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1) 　　两组数据就能得到两个S^2值,S大^2和S小^2 　　F=S大^2/S小^2 　　由表中f大和f小（f为自由度n-1),查得F表,　　然后计算的F值与查表得到的F表值比较,如果 　　F < F表 表明两组数据没有显著差异； 　　F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异
拟合优度检验
主要是运用判定系数和回归标准差,检验模型对样本观测值的拟合程度.　　当解释变量为多元时,要使用调整的拟合优度,以解决变量元素增加对拟合优度的影响.　　拟合优度检验是检验来自总体中的一类数据其分布是否与某种理论分布相一致的统计方法.eg.一个总体可分为r类,现从该总体获得了一批分类数据,现在需要我们从这些分类数据中出发,去判断总体各类出现的概率是否与已知的概率相符.譬如要检验一颗骰子是否是均匀的,那么可以将该骰子抛掷若干次,记录每一面出现的次数,从这些数据出发去检验各面出现的概率是否都是1/6.
有
拟合优度是指这个模型对于数据来说,解释变量能够解释被解释变量的程度,F说明的是整个模型中所有的解释变量的显著程度,和T值是对应的

第一题应该是错的,因为我们不可能得到一个问题的整个总体数据,我们只能得到其样本值,估计样本回归方程.
第二个题应该是错的,就算是总体回归函数给出的也不是对应于每一个自变量的因变量的值,而是给出的估计值,或说理论值、期望值.
第三题是应该是错误的,单纯的回归模型里,就算相关系数很高,统计很显著,也可能存在“伪回归”现象,即因变量不一定是因变量的因.

T检验,亦称student t检验（Student's t test）,主要用于样本含量较小（例如n

在作两个均数、多个均数的比较时,人们首先想到的是t检验、方差分析的F检验,也就是说这两种检验是作均数比较的常用方法,但因其为参数统计方法,故在应用时要注意其应用条件,一是正态性、二是方差齐性.

1.不知道两样本方差是否相等,可以通过做F检验来判断,即方差齐性检验.
2.F检验和T检验的检验目的是不一样的,F检验是检验方差齐性,T检验是检验两个样本数据的平均数差异是否显著,而1-α是你所做的检验的可靠性,所以α不必相同.
统计学学了两年了,不太记得,只能说这么多了.

标准写法是t检验和F检验
t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.
单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.
配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3,同一受试对象处理前后.
F检验又叫方差齐性检验.在两样本t检验中要用到F检验.
从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性.若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法.
其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验.
t分数这个概念不清楚,不知道你说的是不是自由度.
写的不好,也不知道楼主看明白没,统计的东西就是不太好搞清楚.
如有不当的地方,望指正.

自变量太多啦
控制在5个以内回归结果会比较理想

完全一致的
纯数学推导
统计专业研究生工作室为您服务