1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。
2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。
在迴歸分析中，f檢驗和t檢驗各有什麼作用
3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。
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
再多元線性迴歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
6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。
7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
8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。
9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
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
10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。
11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
12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。
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
13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
14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
在多元線性迴歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
15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
再多元線性迴歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
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...
用spss分析迴歸係數的顯著性，t值和t的顯著性為什麼都是一
請問，這個問題你解決木有呢？我在處理資料時跟你碰到了同樣的問題 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，因為標準化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為...
spss中anova檢驗和一般線性分析中的單因素的區別和聯絡
one way anova是單因素的 general linear model裡面多了個控制因素，想隨機區組 析因設計就要用general linear model spss的比較均值中，t檢驗和anova有什麼區別？方差和t檢驗的區別在於，對於t檢驗的x來講，其只能為2個類別比如男和女。如果x為3...