為什麼在做了F檢驗後還要做t檢驗

2021-05-06 04:43:23 字數 3186 閱讀 7722

1樓:墨隱軒

多元線性迴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一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。

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

2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)

為什麼統計檢驗的正確順序是先進行可疑資料的取捨,再進行f檢驗,在f檢驗通過後,才能進行t檢驗?

3樓:匿名使用者

因為測量結果最終追求準確度,準確的前提是精密度好,精密度的前提是資料可靠。

如果資料不可靠(有錯誤測量或者嚴重偏差的資料),必須剔除不可靠的資料。---- 可疑取捨/捨棄商檢查

其次進行精密度檢查(如果資料太離散,精密度不夠,其均值是沒有參考意義的)----- f檢驗

滿足精密度之後最後才能進行準確性分析 (就是有無顯著性差異)----- t檢驗

首先要理解這三個檢查是幹嘛用的,然後要理解他們的先後前提。為什麼是q-f-t 順序。舉個簡單例子,一村9個窮光蛋,一個斂財1千萬。

平均一下個個都是上百萬。 另一村10個人個個真有一百萬。均值都是1百萬,能說這兩個村經濟水平一樣嗎?

f檢驗和t檢驗怎麼做

4樓:合卿閣王先生

請搜尋網易雲課堂:生命科學實驗統計分析

計量經濟學中,為什麼一元迴歸只做t檢驗而不做f檢驗

5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

6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.

7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

在迴歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用?

8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。

9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。

為什麼進行了迴歸方程的f檢驗,還必須對迴歸係數的估計值進行t檢驗 5

10樓:匿名使用者

f檢驗只反映了整體解釋變數和被解釋變數的線性關係,但是單個解釋變數是否顯著要是需要t檢驗的

為什麼統計檢驗的正確順序是先進行可疑資料的取捨,再進行f檢驗,在f檢驗通過後,才能進行t檢驗

11樓:匿名使用者

因為測bai量結果最終追du

求準確度,準確的前提是精密度zhi好,精dao密度的前提是資料可靠。如專果資料屬不可靠(有錯誤測量或者嚴重偏差的資料),必須剔除不可靠的資料。---- 可疑取捨/捨棄商檢查 其次進行精密度檢查(如果資料太離散,精密度不夠,其均值是沒有參考意義的)----- f檢驗 滿足精密度之後最後才能進行準確性分析 (就是有無顯著性差異)----- t檢驗

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

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

13樓:匿名使用者

只做t檢驗就可以反應問題了

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