1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
計量經濟學t檢驗與f檢驗的關係
2樓：匿名使用者
f檢驗是對總體迴歸的顯著性檢驗，t檢驗是對迴歸中引數的顯著性檢驗。在雙變數線性迴歸模型中，f檢驗與t檢驗一致，f等於t的平方。
3樓：匿名使用者
一元線性沒啥區別；多元問題t檢驗單個變數對被解釋變數顯著性，f檢驗多變數聯合對被解釋變數顯著性。當然本質上講，二者構造不同。
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
4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。
5樓：匿名使用者
我還記得第二個問題的答案：等價
計量經濟學f檢驗和t檢驗的區別
6樓：千里揮戈闖天涯
t檢驗用來檢測資料的準確度 系統誤差
f檢驗用來檢測資料的精密度 偶然誤差
在定量分析過程中常遇到兩種情況：第一是樣本測量的平均值與真值不一致；第二是兩組測量的平均值不一致.上述不一致是由於定量分析中的系統誤差和偶然誤差引起的.
因此,必須對兩組分析結果的準確度或精密度是否存在顯著性差異做出判斷（顯著性試驗）.統計檢驗的方法很多,在定量分析中最常用t檢驗與f檢驗,分別用於檢測兩組分析結果是否存在顯著的系統誤差與偶然誤差.
兩組資料的顯著性檢驗順序是先f檢驗後t檢驗.
7樓：嘆找個名都難
p值為0.159,大於0.1，說明接受原假設。
計量經濟學
8樓：匿名使用者
3.4 可決係數是迴歸解釋
變數數的非減函式 也就是說引入的解釋變數越多 可決係數可能會更高 但是並不是每個解釋變數都有效的 為了獲得更加精簡的模型 修正可決係數 對引入的解釋變數個數進行懲罰 換而言之 每引入一個解釋變數 首先會降低修正可決係數 如果這個解釋變數contribute to explaining 被解釋變數 那麼會增加修正可決係數 最終的影響是降低和增加的共同結果 如果引入的解釋變數沒有什麼用 那麼修正可決係數是降低的 而不會像普通的可決係數 不變或增加一點點
f檢驗是聯合檢驗 h0是所有的解釋變數係數為零 也就是說否定h0只能說明所有的解釋變數中至少有一個有貢獻 但是可以聯合檢驗一部分 比如檢驗(x2, x3, x4) 檢驗結果如果是無法否定h0 而x1是有用的 那麼修正可決係數在x1最高 引入x2..x4都會降低修正可決係數
其實這兩者之間沒什麼關係 問這個問題就覺得出題者很二 f檢驗是靜態判斷模型的解釋能力 而修正可決係數則是一個動態的指標 用來判斷是否增加或者捨棄一個解釋變數
3.6 f檢驗是聯合檢驗 判斷所有解釋變數中是否至少有一個具有解釋能力 而t檢驗是單個檢驗某個解釋變數是否具有解釋能力 因為有解釋變數非共線性的假設 所以如果模型中有一個t指標是顯著的 那麼f檢驗一定是通過的
計量經濟學疑問：在檢驗線性約束條件時，f檢驗和lm/w/lr檢驗有何區別和聯絡？
9樓：匿名使用者
任何一種檢驗都可以用於大樣本，而且樣本越大，檢驗越精確；
如果單獨檢驗某個係數是否為零，看各自的t值就可以了；
如果要檢驗是否聯合顯著，可以使用f檢驗；
檢驗線性約束時，可以使用f檢驗，做兩個迴歸，一個是有約束的，一個是沒有約束的，得到兩個迴歸的殘差平方和，代入f統計量求出，然後再做出判斷就可以了；
實際上f檢驗、拉格朗日乘數檢驗（lm）都是wald檢驗的一種特殊形式；在大樣本條件下，lm檢驗、似然比檢驗（lr）、wald檢驗都是漸進等價的。
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？
10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
11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。。。
計量經濟學中，為什麼一元迴歸只做t檢驗而不做f檢驗
12樓：匿名使用者
t檢驗針對變數，f檢驗針對方程總體。當時一元的時候，兩者無區別，你可以計算，兩者之間有個線性關係，總之，當t檢驗顯著，f檢驗也是顯著的。所以不看f檢驗了
13樓：鋁合金電纜工廠
t檢驗用來檢測資料的準確度系統誤差f檢驗用來檢測資料的精密度偶然誤差在定量分析過程中常遇到兩種情況：第一是樣本測量的平均值與真值不一致；第二是兩組測量的平均值不一致.上述不一致是由於定量分析中的系統誤差和偶然誤差引起的.
因此,必須對兩組分析結果的準確度或精密度是否存在顯著性差異做出判斷（顯著性試驗）.統計檢驗的方法很多,在定量分析中最常用t檢驗與f檢驗,分別用於檢測兩組分析結果是否存在顯著的系統誤差與偶然誤差.兩組資料的顯著性檢驗順序是先f檢驗後t檢驗.
14樓：唐陶功懿
1.都是對相同的假設進行檢驗，h：b=0；
2.兩個統計亮之間存在如下關係：f=t的平方
f檢驗的意義（計量經濟學）
15樓：暴走少女
f檢驗的原假設是h0：所有迴歸引數都等於0，所以f檢驗通過的話說明模型總體存在，f檢驗不通過，其他的檢驗就別做了，因為模型所有引數不顯著異於0，相當於模型不存在。
f檢驗（f-test），最常用的別名叫做聯合假設檢驗（英語：joint hypotheses test），此外也稱方差比率檢驗、方差齊性檢驗。
它是一種在零假設（null hypothesis, h0）之下，統計值服從f-分佈的檢驗。其通常是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。
擴充套件資料：
一、相關計算
樣本標準偏差的平方，即：
s2=∑(x-
兩組資料就能得到兩個s2值
f=s2/s2'
然後計算的f值與查表得到的f表值比較，如果
f < f表 表明兩組資料沒有顯著差異
f ≥ f表 表明兩組資料存在顯著差異
二、注意事項
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。
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