1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
2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。
在迴歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用?
3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。
4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。
再多元線性迴歸分析中，t檢驗與f檢驗有何不同
5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。
6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
7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。
8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
在迴歸分析中，f檢驗和t檢驗各有什麼作用
9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
10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。
11樓：匿名使用者
我還記得第二個問題的答案：等價
計量經濟學多元線性迴歸分析中f檢驗和t檢驗的關係是什麼意思
12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
統計學中「z檢驗」和「t檢驗」的區別有哪些？
13樓：氦氪雲智慧家居
概念區別：t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。
它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。
區別一：z檢驗適用於變數符合z分佈的情況，而t檢驗適用於變數符合t分佈的情況；
區別二：t分佈是z分佈的小樣本分佈，即當總體符合z分佈時，從總體中抽取的小樣本符合t分佈，而對於符合t分佈的變數，當樣本量增大時，變數資料逐漸向z分佈趨近；
區別三：z檢驗和t檢驗都是均值差異檢驗方法，但t分佈逐漸逼近z分佈的特點，t檢驗的運用要比z檢驗更廣泛，因為大小樣本時都可以用t檢驗，而小樣本時z檢驗不適用。spss裡面只有t檢驗，沒有z檢驗的功能模組。
注意：①t檢驗是對各回歸係數的顯著性所進行的檢驗，t檢驗還可以用來檢驗樣本為來自一元正態分佈的總體的期望，即均值；和檢驗樣本為來自二元正態分佈的總體的期望是否相等） 未知，一般檢驗用t檢驗。
②z檢驗是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數平均數的差異是否顯著。當已知標準差時，驗證一組數的均值是否與某一期望值相等時，用z檢驗。
在多元線性迴歸中，t檢驗與f檢驗有何不同
14樓：匿名使用者
f是對整體的檢驗，t是對單個偏回歸係數的檢驗
統計專業研究生工作室為您服務
請問用EVIEWS做多元迴歸後，F檢驗和T檢驗怎麼做？其中自由度的n 1,n k這些的n和k分別是指什麼
多元迴歸分析會給出f檢驗和t檢驗結果的，其中f檢驗是針對整個模型的，如果檢驗顯著那麼說明自變數對因變數能夠較好地解釋 而t檢驗是針對單個變數的，如果顯著說明單個自變數對因變數有較大影響否則就需要將其踢出模型之外。自由度n一般是指樣本總數，k是指自變數的個數。f檢驗會自動出來，如果這個都不知道，還是不...
matlab做多元迴歸分析時怎麼處理啞變數有例子最好
用dummyvar 函式 比如你抄有一列是啞變襲量列，設它為x i 1 3 2 1 1 一bai共有3個可能的離散取du值 啞變數分離就是將zhi這個變數分離為dao3個變數，每個變數取0或1 xi dummy dummyvar xi 結果就是 xi dummy 1 0 0 0 0 1 0 1 0 ...
在迴歸分析中,f檢驗和t檢驗各有什麼作用
一元bai線性回 歸裡t檢驗和duf檢驗等價,但在多zhi元線性迴歸裡dao,t檢驗回可以檢驗各個迴歸係數顯著性,答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...