1樓：南心網心理統計
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）
為什麼在做了f檢驗後還要做t檢驗
2樓：墨隱軒
多元線性回歸模型的總體顯著性f檢驗是檢驗模型中全部解釋變數對被解釋變數的共同影響是否顯著。通過了此f檢驗，就可以說模型中的全部解釋變數對被解釋變數的共同影響是顯著的，但卻不能就此判定模型中的每乙個解釋變數對被解釋變數的影響都是顯著的。因此還需要就每個解釋變數對被解釋變數的影響是否顯著進行檢驗，即進行t檢驗。
在回歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用?
3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。
4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。
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。
再多元線性回歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
5樓：阿樓愛吃肉
t檢驗與f檢驗兩者之間有3點不同，具體介紹如下：
一、兩者的目的不同：
1、t檢驗的目的：t檢驗的目的是為了檢驗某乙個解釋變數對被解釋變數的影響。
2、f檢驗的目的：f檢驗的目的是為了檢驗所有的解釋變數對被解釋變數的影響。
二、兩者的使用場合不同：
1、t檢驗的使用場合：已知乙個總體均數；可得到乙個樣本均數及該樣本標準差；樣本來自正態或近似正態總體。
2、f檢驗的使用場合：假設一系列服從正態分佈的母體，都有相同的標準差。這是最典型的f檢驗，該檢驗在方差分析（anova）中也非常重要。
假設乙個回歸模型很好地符合其資料集要求，檢驗多元線性回歸模型中被解釋變數與解釋變數之間線性關係在總體上是否顯著。
三、兩者的實質不同：
1、t檢驗的實質：主要用於樣本含量較小（例如n < 30），總體標準差σ未知的正態分佈。[1] t檢驗是用t分布理論來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。
2、f檢驗的實質：通常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。
6樓：
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
7樓：匿名使用者
f檢驗主要是檢驗因變數同多個自變數的整體線性關係是否顯著，在k個自變數中，只要有乙個自變數同因變數的線性關係顯著，t檢驗則是對每個回歸係數分別進行單獨的檢驗，以判斷每個自變數對因變數的影響是否顯著。
8樓：爾姮屠默
區別大了，f是對整體的檢驗，t是對每乙個係數
統計專業，厲害不
計量經濟學多元線性回歸分析中f檢驗和t檢驗的關係是什麼意思
9樓：匿名使用者
f檢驗是對模型整體的檢驗
t檢驗是對偏回歸係數的檢驗
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
10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。
11樓：匿名使用者
我還記得第二個問題的答案：等價
多元線性回歸模型中f檢驗與t檢驗的聯絡？？？
12樓：love白若溪
你回歸得bai到乙個方程後，duf檢驗用來檢測整zhi個方程的顯著性，t檢驗是dao檢查每個自變
專量的顯屬著性。一般是f＞f（p，n－p－1），n為資料組數，p為自變數個數。而自變數的t值，有幾個大於t（p，n－p－1）,就標明幾個自變數對因變數是顯著的。
就是說比如5個自變數的t值，有3個大於查閱出來的t值，那麼著3個是顯著的，另外2個不顯著，重新回歸時需要剔除。這都是嚴格意義上說的，實際中我們由於受到原始資料的影響，很難回歸出很完美的資料，但是如果資料點比較好，是可以做到這些得。
在多元線性回歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
13樓：匿名使用者
f是整體性檢驗，t是對乙個係數的檢驗
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多元線性回歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
14樓：匿名使用者
區別大了，f是對整體的檢驗，t是對每乙個係數
統計專業，厲害不
spss軟體的線性回歸分析中，輸出了anova表，表中的
1 回歸是方法，殘差在數理統計中是指實際觀察值與估計值 擬合值 之間的差，平方和有很多個，不同的平方和的意思不一樣，與樣本量及模型中自變數的個數有關，樣本量越大，相應變異就越大 2 df是自由度，是自由取值的變數個數 3 均方指的是一組數的平方和的平均值，在統計學中，表示離差平方和與自由度之比 4 ...
醫學統計中，變數做線性回歸分析，是不是所有的自變數需要以跟因
一般可以用統計軟體中的逐步回歸方法，可以自動把有意義的變數納入到回歸模型裡面 也可以先做單變數的回歸，然後把單變數分析有意義的自變數都納入到回歸模型裡，做多元回歸，但是在臨床或者實際上有關聯的重要觀察變數也需要納入到回歸模型中，即便是單變數回歸沒有意義。相關分析與回歸分析的區別和聯絡是什麼？一 回歸...
線性系統中傅利葉分析中為什麼採用復指數或正弦波
當fn是實函式來 即函式值為實數 時,源當然只需要用乙個波形圖表示出fn 通過fn的正負判斷其相位。乙個 複數可以用幅度和相位 相角 即r e j 的形式表示,當fn是復函式時,包含2個資訊,需要分別用2個圖畫出幅度和相位。fn是實數,畢竟也是複數的特殊情況,當表示成r e j 的形式時,其相位只有...