如何看回归后的F检验

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

有很多检验：相关系数、R2,F统计量及SIG,回归系数的显著性检验（T统计量及SIG）等.

这个F值不是用来检验R平方的.看图,不明白再来问我.再问：R的平方我明白，F检验是检验模型整体的显著性吗？R的平方只是检验模型的一个评价指标，它本身是不用检验的，是吗？再答：对的，但是我们在判断模型的

用excelf分布函数

我还记得第二个问题的答案：等价

F检验的统计量在原假设下服从F分布,F分布的随机数可以从两个卡方分布得来.如果X服从自由度为d1的卡方分布,Y服从自由度为d2的卡方分布,那么：(X/d1)/(Y/d2)服从F(d1,d2)分布.回归

你看可决系数够不够大嘛,或者看回归系数的T统计量-34.6462,P值也相当小了,所以是显著的；预测的时候先要自己预测出一个X值,然后直接带入回归方程计算出Y值就行了.

令x+1=y,则f(y)=y2-4y-4,y属于[t,t+1].1.当t

这个表是方差分析表,也即F值检验,一般看检验结果,都是看F值对应的概率值,即sig值,两个数据表达的检验结果一样,但不是同一概念.上面的表格F值对应的sig值是0.000

这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...

只要你检验出数据都是二阶单整的,就满足了协整分析的前提,下一步直接进行协整分析,就能得到回归方程.为了消除自相关,可以加ar.我是这么理解的,不知道能不能帮助你!再问：还用不用对原始数据再取对数呢？再

相关系数R呢?决定系数R方呢?你这里是只有两个自变量Size和PS吗?因变量ROE.你用的是全变量回归还是逐步回归?你给的图不全回归方程进行检验F=2.693,P=0.074,回归方程无统计学意义我感

随后作者比较了两个生育时期线性回归模型的回归系数(斜率)和截距,作者发现两个生育时期回归系数(斜率)差异不显著,而截距差异显著.这种两组或多组回归系数之间的差异性如何检验?如何在R软件中实现?为此,我

看系数后面最后一项p值,代表了显著性水平,一般小于0.05便可以接受.不过要注意整体模型是否满足古典假设,进行检验,看有无多重共线性,自相关,异方差.检验修正完成后才能彻底地判断是否接受.

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

你再用SPSS做回归时,在选择因变量与自变量的那个窗口的右边,有“选项”这个按钮,点进去有选择是0.05还是其他数值,默认的应该是0.05

一,首先算出不同分布所对应的待定值a二,然后根据分布值表查出在不同的显著性水平下的值a1二,比较二者的大小就可判断：如果前者大则拒绝反之接受.具体的例子可以看一下大学的数理统计,不同的分布有不同的结果

应满足的条件?你是指什么?那些检验都是根据实际情况来选择的是指置信区间吗?(1)方差未知Step1  打开Excel工作表,进入其工作界面,在Excel中编制数据表,输入样本数据,

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

就是一元一次如果y=ax^2设z=x^2就变成y=az可以看这个参考y=polyfit(x,y,2)只是拟合回归方程而已.p接近于0的话是说明回归显著,即系数显著不为0也就是x^2对y的影响显著你合度