1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。
再多元線性迴歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
2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。
3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
4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。
5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
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
6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。
7樓：匿名使用者
我還記得第二個問題的答案：等價
在多元迴歸中，t檢驗，z檢驗和f檢驗 有什麼區別和聯絡？ 分別是用來做什麼的？請用通俗的語言解釋。
8樓：捷運妮
t檢驗和z檢驗知識使用條件不同，z檢驗是在方差已知的情況下用，如果樣本量大於50也可用z檢驗（因為z的求值需要方差這個量）f檢驗主要是檢驗樣本和總體的方差一樣，是z檢驗t檢驗的前提條件
9樓：匿名使用者
緣分叵測，我們無從得知下一刻會發生一些什麼。
在迴歸分析中，f檢驗和t檢驗各有什麼作用
10樓：匿名使用者
f是整體性檢驗，t是對一個係數的檢驗
統計專業研究生工作室為您服務
多元線性迴歸分析中，為什麼在做了f檢驗以後還要做t檢驗
11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）
在迴歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用?
12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。
13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。
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
14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? 10
15樓：浮生繪
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 。一元線性迴歸分析中二者等價
多元迴歸分析和迴歸分析有什麼區別
方差分析與迴歸分析是有聯絡又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各變數對結果的影響程度的定性關係，從而剔除對結果影響較小的變數，提高試驗的效率和精度。而回歸分析是研究變數與結果的定量關係，得出相應的數學模式。在迴歸分析中，需要對各變數對結果影響進行方差分析，以剔除影響不大的變數，提高迴歸分析的有效...
線性迴歸分析和指數迴歸分析有什麼區別，如何使用
您好線性迴歸分析和指數迴歸分析其實理論基礎是一樣的，基本沒有區別，另外，今年的 基本會出現大幅度的 這已經是不可避免的了，經濟資料您也可以看到，市場的 業績下滑也是不爭的事實，另外大股東的 和註冊制度加快實施，也會嚴重影響 市場，另外新股加速擴容和人民幣加速貶值，都在很大的方面壓制 這些還只是 市場...
SPSS中，logistic迴歸分析得出的引數估計表中Exp
就是or值，某個因素變化一個單位，代表發病危險的增加exp b 1倍 多元logit用spss迴歸之後b和exp b 指的是什麼？exp 指的是優勢比，具體如下 logistic迴歸模型中的優勢比及其含義 在實際工作中，logistic迴歸結果的解釋不是直接針對迴歸係數 面是針對優勢比 ods ra...