F检验通过说明啥?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了F检验通过说明啥?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

多元线性回归中,F检验通过,是否能同时说明 1,n个偏回归参数不全为0? 2,方差齐性?
如果能说明方差齐性,那又是哪几个总体之间的方差相等,(本人刚开始学习,实在搞不通请高人赐教!)

F检验用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。t检验推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。

F检验对于数据的正态性非常敏感,因此在检验方差齐性的时候,Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。

F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较,但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时,该数据的稳健型会大打折扣,特别是当显著性水平比较低时。但是,如果数据符合正态分布,而且alpha值至少为0.05,该检验的稳健型还是相当可靠的。

若两个母体有相同的方差(方差齐性),那么可以采用F检验,但是该检验会呈现极端的非稳健性和非常态性,可以用t检验、巴特勒特检验等取代。

扩展资料

通常的F检验例子包括:

1、假设一系列服从正态分布的母体,都有相同的标准差。这是最典型的F检验,该检验在方差分析(ANOVA)中也非常重要。

2、假设一个回归模型很好地符合其数据集要求。

通常的t检验:

(1) 已知一个总体均数;

(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差;

(3) 样本来自正态或近似正态总体。



参考资料来源:百度百科-回归分析

参考资料来源:百度百科-F检验

参考技术A 说明:两总体方差相等

F检验:
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。
简单的说就是 检验两个样本的 方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验(等方差双样本检验,异方差双样本检验)的前提条件。
F检验法是英国统计学家Fisher提出的,主要通过比较两组数据的方差 S^2,以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差,则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后,再进行t检验。
参考技术B F检验中一般若P值>0.5,则接受原假设,可说明方差齐,一般是比较两个总体之间是否为方差齐。

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