r2檢驗與f檢驗區別計量經濟學

1. 3.r2檢驗與f檢驗的區別和聯系

T檢驗用來檢測數據的准確度 系統誤差
F檢驗用來檢測數據的精密度 偶然內誤差
在定量分析過程容中常遇到兩種情況：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准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.
兩組數據的顯著性檢驗順序是先F檢驗後T檢驗.

2. 計量經濟學多元線性回歸分析中f檢驗和t檢驗的關系是什麼意思

F檢驗是對模型整體的檢驗
t檢驗是對偏回歸系數的檢驗

3. 誰能解釋為什麼計量經濟學要用T檢驗和F檢驗

這是對回歸模型的截距項和系數進行檢驗

4. 計量經濟學中，為什麼一元回歸只做T檢驗而不做F檢驗

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系，總之，當t檢驗顯著，f檢驗也是顯著的。所以不看f檢驗了

5. 計量經濟學f檢驗和t檢驗的區別

T檢驗用來檢測數據的准確度 系統誤差
F檢驗用來檢測數據的精密度 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准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.
兩組數據的顯著性檢驗順序是先F檢驗後T檢驗.

6. 計量經濟學中t檢驗、R平方檢驗、F檢驗的區別

.都是對相同的假設進行檢驗，h：b=0；.兩個統計亮之間存在如下關系：f=t的平方

7. 計量經濟學t檢驗與f檢驗的關系

f檢驗是對總體回歸的顯著性檢驗，t檢驗是對回歸中參數的顯著性檢驗。在雙變數線性回歸模型中，f檢驗與t檢驗一致，f等於t的平方。

8. T檢驗與F檢驗的區別

一、適用情況不同

t檢驗一般適用於兩組，所以在多維的情況下，不適用t檢驗，而F檢驗可以判定多組、一組多變數和多組間有交互（單因素、協方差、雙因素無重復、雙因素有重復等），然後在通過兩兩比較進行分析，用ncan和tukey等方法去判定，F檢驗的范圍要大的多。

二、條件不同

簡單來說就是實用T檢驗是有條件的，其中之一就是要符合方差齊次性，這點需要F檢驗來驗證t檢驗的前提是方差齊，只有方差齊了，t檢驗的結果才反應兩組數據的是否有差異，否則如果方差不齊的話，會把組內的差異也考慮進去，所以判定的概率就更寬松。

而F檢驗其實就是看組間差異和組內差異的比較，所以本質上和t檢驗方差齊的概念相似。但是實際上在方差不齊的時候是無法進行t檢驗的，結果不具有統計學意義。

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t檢驗有單樣本t檢驗，配對t檢驗和兩樣本t檢驗。

1、單樣本t檢驗：是用樣本均數代表的未知總體均數和已知總體均數進行比較，來觀察此組樣本與總體的差異性。

2、配對t檢驗：是採用配對設計方法觀察以下幾種情形：兩個同質受試對象分別接受兩種不同的處理；同一受試對象接受兩種不同的處理；同一受試對象處理前後。

F檢驗又叫方差齊性檢驗。在兩樣本t檢驗中要用到F檢驗。從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。

其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用F檢驗。若是單組設計，必須給出一個標准值或總體均值，同時，提供一組定量的觀測結果，應用t檢驗的前提條件就是該組資料必須服從正態分布；若是配對設計，每對數據的差值必須服從正態分布。

若是成組設計，個體之間相互獨立，兩組資料均取自正態分布的總體，並滿足方差齊性。之所以需要這些前提條件，是因為必須在這樣的前提下所計算出的t統計量才服從t分布，而t檢驗正是以t分布作為其理論依據的檢驗方法。

簡單來說就是實用T檢驗是有條件的，其中之一就是要符合方差齊次性，這點需要F檢驗來驗證。

9. f與r^2關系推導計量經濟學

因為F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1)),所以R2=0時,F=0.講的更具體點：R2和F統計量都是衡量擬合優度的.當方程完全不擬合時,R2和F統計量都為0.