再多元線性回歸分析中，t檢驗與F檢驗有何不同如題

1樓：午夜

f檢驗是對整個模型而言的，根據是方差分解；t檢驗是針對具體的自變數而言的，根據是係數與0來比較是否有差異。（南心網spss資料分析）

在多元線性回歸分析中,t檢驗與f檢驗有何不同?在一元線性回歸分析中二者是否有等價的作用? 20

2樓：字元很難顯示

t檢驗常能用作檢驗回歸方程中各個引數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個回歸關係的顯著性。各解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著的線性關係，並不意味著每乙個解釋變數分別對被解釋變數有顯著的線性關係。

在一般情形下,t檢驗與f檢驗的結果沒有必然聯絡;但當解釋變數之間兩兩不相關時,若所有解釋變數的係數均通過t檢驗,那麼回歸方程也能通過f檢驗。

3樓：匿名使用者

我還記得第二個問題的答案：等價

多元線性回歸方程檢驗中的t檢驗和f檢驗的自由度是什麼意思？

4樓：阿離

自由度(degree of freedom, df)指的是計算某一統計量時，取值不受限制的變數個數。通常df=n-k。其中n為樣本數量，k為被限制的條件數或變數個數，或計算某一統計量時用到其它獨立統計量的個數。

自由度通常用於抽樣分布中。

一般來說，自由度等於獨立變數減掉其衍生量數。舉例來說，變異數的定義是樣本減平均值(乙個由樣本決定的衍生量)，因此對n個隨機樣本而言，其自由度為n-1。

5樓：芽芽

t檢驗的自由度是樣本數量（n)減去自變數數量(m)再減去1,即n-m-1

f檢驗的第乙個自由度是自變數的數量（m)，第二個自由度是樣本數量（n)減去自變數數量(m)再減去1,即n-m-1

6樓：匿名使用者

這兩個檢驗你不用管自由度。記住公式就可以。考試的時候套用就行。。。

在回歸分析中，f檢驗和t檢驗各有什麼作用

7樓：南心網心理統計

f檢驗是對整個模型而已的，看是不是自變數係數不全為0，而t檢驗則是分別針對某個自變數的，看每個自變數是否有顯著**效力。

在回歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用?

8樓：月似當時

f檢驗用來分析用了超過乙個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。t檢驗推論差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。

f檢驗對於資料的正態性非常敏感，因此在檢驗方差齊性的時候，levene檢驗,

bartlett檢驗或者brown–forsythe檢驗的穩健性都要優於f檢驗。

f檢驗還可以用於三組或者多組之間的均值比較，但是如果被檢驗的資料無法滿足均是正態分佈的條件時，該資料的穩健型會大打折扣，特別是當顯著性水平比較低時。但是，如果資料符合正態分佈，而且alpha值至少為0.05，該檢驗的穩健型還是相當可靠的。

若兩個母體有相同的方差（方差齊性），那麼可以採用f檢驗，但是該檢驗會呈現極端的非穩健性和非常態性，可以用t檢驗、巴特勒特檢驗等取代。

擴充套件資料

回歸分析是對具有因果關係的影響因素（自變數）和**物件（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關係時，建立的回歸方程才有意義。

因此，作為自變數的因素與作為因變數的**物件是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關係，以相關係數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。

回歸**模型是否可用於實際**，取決於對回歸**模型的檢驗和對**誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且**誤差較小，才能將回歸方程作為**模型進行**。

正確應用回歸分析**時應注意：

①用定性分析判斷現象之間的依存關係；

②避免回歸**的任意外推；

③應用合適的資料資料。

9樓：匿名使用者

一元線性回歸裡t檢驗和f檢驗等價，但在多元線性回歸裡，t檢驗可以檢驗各個回歸係數顯著性，f檢驗用來檢驗總體回歸關係的顯著性。

在一般情形下,t檢驗與f檢驗的結果沒有必然聯絡;但當解釋變數之間兩兩不相關時,若所有解釋變數的係數均通過t檢驗,那麼回歸方程也能通過f檢驗。