1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檢驗的第一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
2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。。。
計量經濟學多元線性迴歸分析中f檢驗和t檢驗的關係是什麼意思
3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
再多元線性迴歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
4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一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：已知一個總體均數；可得到一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。
假設一個迴歸模型很好地符合其資料集要求，檢驗多元線性迴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分佈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一個引數的統計模型，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。
5樓：
t檢驗常能用作檢驗迴歸方程中各個引數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個迴歸關係的顯著性。各解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著的線性關係，並不意味著每一個解釋變數分別對被解釋變數有顯著的線性關係
6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，只要有一個自變數同因變數的線性關係顯著，t檢驗則是對每個迴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。
7樓：爾姮屠默
區別大了，f是對整體的檢驗，t是對每一個係數
統計專業，厲害不
請問用eviews做多元迴歸後，f檢驗和t檢驗怎麼做？其中自由度的n-1,n-k這些的n和k分別是指什麼？？？
8樓：匿名使用者
多元迴歸分析會給出f檢驗和t檢驗結果的，其中f檢驗是針對整個模型的，如果檢驗顯著那麼說明自變數對因變數能夠較好地解釋；而t檢驗是針對單個變數的，如果顯著說明單個自變數對因變數有較大影響否則就需要將其踢出模型之外。
自由度n一般是指樣本總數，k是指自變數的個數。
9樓：匿名使用者
f檢驗會自動出來，如果這個都不知道，還是不建議你亂做
我經常幫別人做類似的資料統計分析的
在迴歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用?
10樓：月似當時
f檢驗用來分析用了超過一個引數的統計模型，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
迴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，建立的迴歸方程才有意義。
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，就成為進行迴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。
迴歸**模型是否可用於實際**，取決於對迴歸**模型的檢驗和對**誤差的計算。迴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**。
正確應用迴歸分析**時應注意：
①用定性分析判斷現象之間的依存關係；
②避免迴歸**的任意外推；
③應用合適的資料資料。
11樓：匿名使用者
一元線性迴歸裡t檢驗和f檢驗等價，但在多元線性迴歸裡，t檢驗可以檢驗各個迴歸係數顯著性，f檢驗用來檢驗總體迴歸關係的顯著性。
t檢驗常能用作檢驗迴歸方程中各個引數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個迴歸關係的顯著性。各解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著的線性關係，並不意味著每一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,那麼迴歸方程也能通過f檢驗。
多元線性迴歸模型中f檢驗與t檢驗的聯絡？？？
12樓：love白若溪
你迴歸得bai到一個方程後，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，重新迴歸時需要剔除。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，很難迴歸出很完美的資料，但是如果資料點比較好，是可以做到這些得。
t檢驗和f檢驗是什麼意思
13樓：熱心網友
t檢驗用檢測資料準確度 系統誤差
f檢驗用檢測資料精密度 偶誤差
定量析程遇兩種情況：第本測量平均值與真值致；第二兩組測量平均值致.述致由於定量析系統誤差偶誤差引起.
,必須兩組析結準確度或精密度否存顯著性差異做判斷（顯著性試驗）.統計檢驗,定量析用t檢驗與f檢驗,別用於檢測兩組析結否存顯著系統誤差與偶誤差.
兩組資料顯著性檢驗順序先f檢驗t檢驗.
自己查下資料吧
這樣的提問感覺沒有意義
14樓：褒實營畫
一元線性迴歸裡t檢驗和f檢驗等價，但在多元線性迴歸裡，t檢驗可以檢驗各個迴歸係數顯著性，f檢驗用來檢驗總體迴歸關係的顯著性。
t檢驗常能用作檢驗迴歸方程中各個引數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個迴歸關係的顯著性。各解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著的線性關係，並不意味著每一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,那麼迴歸方程也能通過f檢驗。
在多元線性迴歸分析中,t檢驗與f檢驗有何不同?在一元線性迴歸分析中二者是否有等價的作用? 20
15樓：字元很難顯示
t檢驗常能用作檢驗迴歸方程中各個引數的顯著性，而f檢驗則能用作檢驗整個迴歸關係的顯著性。各解釋變數聯合起來對被解釋變數有顯著的線性關係，並不意味著每一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,那麼迴歸方程也能通過f檢驗。
16樓：匿名使用者
我還記得第二個問題的答案：等價
再多元線性迴歸分析中，t檢驗與F檢驗有何不同如題
f檢驗是針對整體模型的分析，t檢驗是針對某一個偏回歸係數的分析 再多元線性迴歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同如題 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 多元線性迴歸方程檢驗中的t檢驗和f檢驗的自由度是什麼意思...
如何解釋多元線性迴歸方程中啞元變數的係數的含義
虛擬變數abcd四類，以a為參考，那麼解釋就是b相對於a有無影響，c相對於a有無影響，d相對於a有無影響。如何解釋多元線性迴歸方程中啞元變數的係數的含義 迴歸中虛擬變數的係數有什麼意義 做logit迴歸即可，multi logisticregression 我替別人做這類的資料分析蠻多的 希望我的回...
spss中t檢驗和迴歸分析什麼時候用？這兩者的作用是什麼
t檢驗用於兩組均值大小的比較，看有無顯著差異。而回歸分析用於兩個數值型變數，看二者之間的數量上的因果關係。希望對你有幫助，統計人劉得意！spss中迴歸分析結果解釋，不懂怎麼看 首先來說明各個符號，b也就是beta，代表迴歸係數，標準化的迴歸係數代表自變數也就是 變數和因變數的相關，為什麼要標準化，因...