tt白 -
P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标，*意思是P值小于.05，表示两组存在显著差异，**意思是P值小于.01，表示两组的差异极其显著，这个可以用SPSS统计，根据你的描述自变量应该是果蝇的性别（雌还是雄），因变量应该是寿命，自变量是名义变量，因变量是连续变量，所以用单因素方差分析就可以得出结果了。。。另外，在统计解释时一般不看F值，只需要看P值就可以了，但是在写论文时还是要将F值写出bai，并把P值放在后面用括号括起du。
神乐1103 -
* t 值的计算 t = 系数/标准误
use B1_consume, clear
regress consume income
dis %4.2f 0.6848014/0.2487525 /*income 的 t 值*/
dis %4.2f 51.89511/80.84397 /*常数项 的 t 值*/
* 矩阵解析
mat b0 = diag(b)
mat list b0
mat inv_se_b = inv(se_b)
mat list inv_se_b
mat t = hadamard(b0, inv_se_b)
mat list t
mat t = vecdiag(t)
reg consume income
* p 值
* H0 : bj = 0 即，系数估计值是否显著不等于零
* 由于 t值 服从 t 分布，所以我们很容易计算其 p 值
help density functions
mat list t
local p_income = ttail(11-2, 2.75)*2 /*双尾*/
local p_cons = ttail(11-2, 0.64)*2
mat pvalue = (`p_income" `p_cons")
mat list pvalue
相关推荐
f统计量公式是什么?
f统计量是用于比较两个样本方差是否显著不同的统计量。它的公式如下：f = (s1^2) / (s2^2)其中，s1^2代表第一个样本的样本方差，s2^2代表第二个样本的样本方差。在进行假设检验时，通常会使用f统计量来计算p值，以确定两个样本方差是否有显著差异。具体的使用方式和计算方法会根据假设检验的具体情况而有所不同。2023-11-30 07:49:482
F统计量的计算公式是什么？
F值的计算公式为：F=组间平方和/组内平方和。组间平方和表示不同组之间的差异程度，组内平方和表示同一组内的观察值之间的差异程度。在方差分析中，我们通常会假设不同组之间的观察值差异是由于处理因素（或自变量）的不同水平引起的。同一组内的观察值差异则是由于随机误差引起的。如果处理因素的不同水平对观察值的影响大于随机误差的影响，那么组间平方和将会比组内平方和大，从而导致F值大于1。F值的显著性水平（或P值）可以通过查找F分布表或使用统计软件来计算。如果F值的P值小于预先设定的显著性水平（如0.05），则可以拒绝零假设（即处理因素的不同水平对观察值没有显著影响）。认为处理因素的不同水平对观察值有显著影响。反之，如果F值的P值大于预先设定的显著性水平，则无法拒绝零假设，认为处理因素的不同水平对观察值没有显著影响。F值在方差分析中d主要作用：1、衡量组间差异和组内差异的大小：F值是通过比较组间平方和和组内平方和的大小计算出来的。如果组间平方和相对于组内平方和较大，那么F值会大于1。说明不同组之间的差异程度大于同一组内的差异程度。反之，如果组内平方和相对于组间平方和较大，那么F值会小于1，说明同一组内的差异程度大于不同组之间的差异程度。2、判断处理因素的不同水平对观察值的影响是否显著：在方差分析中，我们通常假设不同组之间的观察值差异是由于处理因素的不同水平引起的。通过计算F值，并将其与F分布表中的临界值进行比较，我们可以判断处理因素的不同水平对观察值的影响是否显著。如果F值的P值小于预先设定的显著性水平，那么我们可以拒绝零假设，认为处理因素的不同水平对观察值有显著影响。3、分析变量之间的关系：F值也可以用来分析变量之间的关系。通过比较不同自变量对因变量的影响程度，我们可以计算出各自变量的F值，并判断它们之间的关系是否显著。例如，在回归分析中，F值可以用来检验回归模型的整体显著性，从而判断自变量对因变量的影响是否显著。2023-11-30 07:50:011
怎样计算统计分析中的f值呢？
f分布以SPSSAU进行分析，中间过程值如下：01自由度组间自由度df1=组别数-1=3-1=2；组内自由度df2=样本量-组别数量=12*2-3=33；02均方组间均方=组间平方和/组间自由度df1=7119.994/2=3559.997；组内均方=组内平方和/组内自由度df2=1098.275/33=33.281；03F值F值=组间均方/组内均方=3559.997/33.281=106.968;04p值F值为统计量，p值结合F值和自由度计算得到。2023-11-30 07:50:302
f检验怎么分析结果
f检验怎么分析结果？相关内容如下：步骤一：建立假设在进行F检验前，我们需要明确零假设（H0）和备择假设（H1）：零假设（H0）：不同组之间的均值相等，即各组的方差相等。备择假设（H1）：不同组之间的均值不全相等，至少有一组的方差与其他组不同。步骤二：计算F统计量通过方差分析计算得到F统计量，其计算公式为：F=MSWMSB其中，MSB（Between-group Mean Square）为组间均方差，MSW（Within-group Mean Square）为组内均方差。步骤三：查找F分布表根据所选的显著性水平（通常为0.05或0.01）和自由度，查找F分布表，找到对应的F临界值。步骤四：比较F统计量与临界值将计算得到的F统计量与查找到的F临界值进行比较：若F统计量大于F临界值，拒绝零假设，认为至少有两组的均值存在显著性差异。若F统计量小于或等于F临界值，接受零假设，认为各组的均值相等，无显著性差异。步骤五：做出结论根据比较的结果，得出实验的结论。如果拒绝了零假设，说明至少有两组的均值存在显著性差异，可以进一步进行事后多重比较（如Tukey检验）来确定哪些组之间存在差异。在进行F检验时，需要注意样本的选取、方差齐性的检验、显著性水平的选择等因素，以确保分析结果的准确性和可靠性。2023-11-30 07:50:551
统计学中的F值、P值和r分别表示什么意思，怎么求
F值时F检验的统计量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值时的概率，一般要小于于给定α就说明检验显著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。r值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是【-1,1】，越接近正负1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。扩展资料：统计学专业能力：1，具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练。2，掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力。3，了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力。4，了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景。5，对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力。6，掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。2023-11-30 07:51:322
在单因素分析中,用于检验的统计量F的计算公式为
在单因素分析中，用于检验的统计量F的计算公式为MSR/MSE。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。2023-11-30 07:51:551
计量经济学里R-squared 和 F 要怎么算
1、R-squared是采用最小二乘法进行参数估计，R平方为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著。R平方介于0~1之间，越接近1，回归拟合效果越好，一般认为超过0.8的模型拟合优度比较高。2、F=（ESS除以k）/（RSS除以N-k-1）。F统计量是指在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量。扩展资料：R平方为1，则基金与业绩评价基准是完全相关的。R平方为0，意味着两者是不相关的。R平方越低，β系数作为基金波动性指标的可靠性越低。R平方越接近1，β系数则越能体现基金的波动性。在晨星的基金评价体系中，同时列示了β系数和R平方。用统计工具作为风险衡量指标，是一种较好的考察基金风险的的手段，但投资者应当记住，不能仅仅根据一个风险衡量指标来做决策。低的风险衡量指标并不能保证投资的百分之百安全，因为没有任何指标能完全准确地预测基金未来的风险。2023-11-30 07:52:054
统计学里的F统计量与计量经济学的F检验公式怎么不一样?
S.E. of regression是扰动项的标准差，Sum squared resid是残差平方和，也等于统计学中所说的RSS，而F-statistic是F分布下的统计量，计算公式是 F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)）,ESS和RSS就是剩余平方和以及回归平方和，三者有这样的关系：S.E. of regression等于Sum squared resid除以（n-k）的商再开方，F统计量你看上面的公式，少了一项ESS，而你所说的S.E. of regression和Sum squared resid只是跟RSS有关系，不于ESS产生关系，你应该还加入一项，比如说判定系数R-squared ，或者 S.D. dependent var，不然你所说的三者中，的确存在计算关系，但是多了一个ESS... 祝你好运2023-11-30 07:52:231
已知t统计量怎么求f统计量
F=【剩余平方和/k】/【回归平方和/（n-k-1）】。2023-11-30 07:52:321
F到底怎么计算
首先，可能是我理解错了你图中的F量。但F检验的值一定是大于零的，如果你得到的小于零，一定是公式用错了。F=S12/S22第二，F检验对总体的正态假设很敏感，就是说，如果不能确定两个总体全部严格服从了正态分布，那么，F检验就会失效。可以用levene检验或者非参数检验代替。所以，处理数据前，请先确定总体的分布。第三，关于t检验单样本情况下，总体稍稍偏离正态分布，当样本容量足够大时（需要根据情况和经验来判断n的大小，30，或50，或更多），对t检验的影响是不大的。极端情况下，当样本n大于120时，t检验和z检验极度相近（有兴趣可验证一下:)）。但是当样本容量小于30并且不能判断总体是不是近似正态分布时，t检验会降低。可用非参数检验代替。2.双样本情况下，a.总体方差相等，只要样本量n1，n2都大于30，即使总体不服从正态分布，也可以用t检验。参考中心极限定理。b.总体方差不相等，总体应至少近似服从正态分布。大数据样本来判断总体服从正态分布不是总能发生，样本容量小的最好做正态性检验，钟型图，比较中位数均值西格玛之类的方法，至少能判断数据近似服从正态分布。如果实在不服从。。。就参考非参数吧。。或者数据转换。和这种情况相同的还有成对t检验，若验证数据严重违背正态分布，就不要用t检验了。请注意，双样本的2个t检验统计量是不同的，自由度也不一样，但他们的结果很近似，所以感觉做总体方差相等的假设有些多余。不过，有时候2个总体方差的等同性对他们的结果还是有很大影响的。所以，用F检验先做总体方差的差别检验在进行t检验的选择是非常有必要的。上面有说的不恰当的地方，请大家再一起讨论。2023-11-30 07:53:011
怎么用科教计算机计算f统计量
一、用函数计算描述统计量 excel中内置函数有以下几种类型：数据库函数、日期和时间函数、数学和三角函数、文本函数、逻辑函数、统计函数、工程函数、信息函数、财务函数。 1、输入函数 以等号“=”开始，然后输入函数的名称，再紧跟着一对括号，括号内为一或多个参数，参数之间要用逗号隔开，例如：“=SUM（A1:B10）”。 也可以使用函数向导插入函数：选择要插入函数的单元格——插入/函数，选择相应函数，单击“确定”，弹出“函数参数”对话框——单击Number1文本框右侧的折叠按钮，用鼠标选择所需单元格区域——单击Number1文本框右侧的折叠按钮，返回“函数参数”对话框，单击“确定”按钮，结果显示在单元格中。 2、系统提供的基本函数 在“插入”菜单中选“函数”命令，可以找到常用10种常用函数。当常用函数不够时可以在“插入”菜单中选“函数”命令，在弹出的“粘贴函数”画面中，将鼠标指针指向“统计”，再进行选择。 （1）求和函数(SUM) 1）利用“自动求和”按钮∑求和 方法：选定包含数值的单元格——单击工具栏上的“自动求和”按钮∑2023-11-30 07:53:091
多因素方差分析中组间自由度的计算公式是什么？
组间自由度的计算公式回答如下：一般情况下，组间自由度的计算公式：df_between=k-1。组间自由度是统计分析中用于计算F统计量（方差比）的关键参数，通常用于分析方差等统计方法。组间自由度的计算公式取决于具体的统计设计和问题背景。一、单因素：组间自由度（df_between）等于组数减去1。公式如下：df_between=k-1其中：1、df_between：组间自由度2、k：组数（Treatment或Factor的水平数）例如，如果你有4个不同的治疗组，那么组间自由度为3（4 - 1 = 3）。这个自由度用于计算F统计量，F统计量用于比较不同组之间的方差差异，以确定是否存在显著的组间差异。二、多因素ANOVA在多因素ANOVA中，组间自由度的计算相对复杂，因为它取决于研究设计中的多个因素和交互项。组间自由度的计算需要考虑所有因素和它们之间的交互作用。通常采用一种层次结构的方式来计算组间自由度。例如，对于双因素ANOVA，组间自由度可以计算为以下形式：df_between=(a-1)*(b-1)其中：1、df_between：组间自由度2、a：第一个因素的水平数3、b：第二个因素的水平数这个公式考虑了两个因素之间的交互作用。对于更多因素或更高阶的ANOVA，计算组间自由度的公式将更为复杂。总之，组间自由度的计算取决于研究设计和分析的具体情境，上述公式是一些常见情况下的示例。在实际分析中，应根据研究设计和所使用的统计软件来确定正确的组间自由度。2023-11-30 07:53:161
F值怎么求呢?
F值是F检验的统计量，也就是组间和组内的离差平方和与自由度的比值，显著性就是与F统计量对应的显著性水平，0.001说明拒绝原假设，即单因素的不同水平之间有显著差异。在方差分析的体系中，F测验可用于检测某项变异因素的效应或方差是否存在。F越大，越说明组间方差是主要方差来源，处理的影响越显著。 F越小，越说明随机方差是主要的方差来源，处理的影响越不显著。F值的大小与样本数据本身的大小没关系，样本数据值的范围是14-18，而F值21吗，这个F值完全没问题。扩展资料方差分析，对多个（两个以上）处理平均数进行假设检验的方法，而单因素是指该实验中只有一个实验因素。单因素方差分析是用来判断这一实验因素对各处理的优劣情况。简单而言，如果实验，只有一种影响因素，而又有多个不同的处理水平，最后得到的数据就可以用单因素方差分析来分析数据。F值是用于判断显著性的。例如结果显示F值为20.571，将这一数值与显著性水平的F进行比较，若大于显著性的F值，那么P则小于该显著性的概率，F>F（0.05），那么P<0.05，说明处理间差异显著。2023-11-30 07:53:411
SPSS的F统计量怎么算
统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。 宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的．相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量．需要指出的是，描写宏观世界的物理量例如速度、动能等实际上也可以说是宏观量，但宏观量并不都具有统计平均的性质，因而宏观量并不都是统计量． 数理统计的基本概念。指不含未知参数的样本函数。如样本x?1，x?2，…，x?n的算术平均数(样本均值)＝1n(x?1+x?2+…+x?n)就是一个统计量。从样本构造统计量，实际上是对样本所含总体的信息提炼加工；根据不同的推断要求，可以构造不同的统计量。 统计量有众数，平均数，中位数等等 评价估计量好坏的标准 1） 无偏性。无偏性是指估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。设总体参数为θ，所选择的估计量为 θu02c6，如果E( θu02c6)= θ,称 θu02c6 为 θ 的无偏估计量。 （2） 有效性。一个无偏的估计量并不意味着它就非常接近被估计的参数，它还必须与总体参数的离散程度比较小。假定有两个用于估计总体参数的无偏估计量，分别用m1和m2 表示，它们的抽样分布的方差分别用 D（m1 ）和D（m2 ）表示，如果 m1的方差小于m2 的方差，即D（m1）< D（m2 ）,我们就称m1是比m2更有效的一个估计量。在无偏估计的条件下，估计量方差越小估计也就越有效。 (3)一致性，是指随着样本量的增大，点估计量的值越来越接近被估总体的参数。2023-11-30 07:53:561
在方差分析中,检验统计量F是
F=MS组间/MS组内 B2023-11-30 07:54:062
统计学中的dffp代表什么意思
统计学中的DF、F、P分别代表的意思解释如下： 一、DF代表自由度： 1、自由度指的是计算某一统计量时其取值不受限制的变量个数； 2、通常自由度为N与K的数值差，其中N为样本数量，而K为被限制的条件数或变量个数或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数，自由度通常用于抽样分布中。 二、F代表F统计量： 1、F统计量是指在零假设成立的情况下符合F分布的统计量； 2、零假设又称原假设，指进行统计检验时预先建立的假设的一种统计术语，零假设成立时有关统计量应服从已知的某种概率分布即F统计量。 三、P代表P值： 1、P值是用于判定、假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较； 2、P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率，P值越小则表明原假设情况的发生的概率越小，其结果则越显著。2023-11-30 07:54:191
如果eviews 回归的结果中把可决系数和调整的后的可绝系数都去掉，F统计量也去掉，怎么计算？
（1）样本中观察值个数n（2）S.D.dependent var（被解释变量标准差）的值，记为s（3）Sum squared resid（残差项平方和）的值，记为r 则：可决系数=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)] 其他t统计量，，回归标准差调整的可决系数可调整的后的可绝系数=1-(1-R^2)（n-1）/(n-k)F统计量=(n-k)R^2/[(1-R^2)(k-1)] R^2就是可决系数2023-11-30 07:54:261
eviews面板数据f统计量里面f1和f2的值怎么算出来的
对变系数模型进行回归，（注意不要加权）确定后结处有果残差平方和，命为S1.对变截距模型进行回归，同样，得S2对不变系数模型进行回归，得S3f2=(S3-S1)*(NT-N（k+1）)/[S1*(N-1)(k+1)]F1=(S2-S1)*(NT-N（k+1）)/[S1*(N-1)k]N 为截面成员个数T为时期数K为解释变量个数通过 命令窗口输入 scalar f1=@qfdist(显著水平值，(N-1)k,NT-N（k+1）)scalar f2=@qfdist(显著水平，(N-1)(k+1)，NT-N（k+1）)里面的值需要计算出来填写，可以得出相应的F的表，双击序列，会在Eviews窗口左下角显示对应的临界值。据此进行判断是否拒绝H2，H1。2023-11-30 07:54:462
计量经济学关于根据Eviews软件中的t、F统计量计算方法、公式、步骤
这题我们也出过类似的T统计量=对应系数/对应se。 相当于做系数=0的t检验，系数就是报告的coefficient，se就是报告的std error。F统计量=R2*(n-k-1)/（（1-R2）*k） 相当于做全部系数等于零的检验。在这里k是解释变量个数，你这里是3个解释变量，n是在这个回归里包括的观测值，上面也给了，R2就是你这里的报告出来的R-SQUARED（非调整的）。2023-11-30 07:54:553
spss里面一元线性回归中检验统计量f如何求
令x+1=y,则f(y)=y2-4y-4,y属于[t,t+1]. 1.当t2023-11-30 07:55:041
F分布的自由度是什么意思？
F分布的自由度指的是在使用F分布进行假设检验时，分子和分母的自由度。其中，分子自由度为x，分母自由度为y。F统计量的计算是通过分子均方除以分母均方来完成的，而这两个均方的计算都需要用到自由度。自由度是指样本数据中可以自由变动的数据个数，通俗来讲就是样本数据中能够独立变化的变量个数。在t检验和F检验中，自由度的计算是非常重要的，因为自由度大小与统计量的分布密切相关。在F分布中，分母自由度y表示样本方差的自由度，分子自由度x表示组间误差方差的自由度。对于F分布自由度的计算，需要先进行方差分析或回归分析并计算残差平方和、组间平方和以及自由度，然后根据自由度计算F统计量来进行假设检验。值得注意的是，在进行假设检验时，自由度越大，F分布越趋近于正态分布。因此，在选择样本量时，需要根据实际情况选择适当的样本量来保证自由度的大小，从而得到准确的检验结果。总之，F分布的自由度是进行假设检验时一个非常关键的参数，它根据方差/标准差的不同选择分母分子自由度做自由度的自由度计算，具有很重要的意义。2023-11-30 07:55:101
统计学什么是f值
F值是一种统计量，用于比较两个或多个样本的方差是否显著不同1.方差分析（ANOVA）的基本概念方差分析是一种统计方法，用于比较两个或多个样本的均值是否存在显著差异。在方差分析中，我们关注的是不同组之间的方差，以及组内的方差。F值是方差分析的核心统计量，用于判断组间方差与组内方差的比例是否显著。2.F值的计算方法F值的计算基于组间均方（MSB）和组内均方（MSW）。组间均方是组间平方和除以自由度，组内均方是组内平方和除以自由度。F值等于组间均方除以组内均方。F值越大，表示组间差异相对于组内差异更显著。3.F分布和临界值F值的分布称为F分布，它是一种右偏且非对称的分布。F分布的形状由两个自由度参数决定，分别对应于组间和组内的自由度。在进行假设检验时，我们需要将计算得到的F值与临界值进行比较。临界值是根据所选的显著性水平和自由度计算得出的，如果计算得到的F值超过了临界值，则可以拒绝原假设。4.F值的应用场景F值在统计学中有广泛的应用场景。最常见的应用是在方差分析中，用于比较多个组的均值是否存在显著差异。此外，F值还可以用于回归分析中，用于判断回归模型的拟合程度是否显著。F值也可以用于比较不同模型的拟合优度，或者比较不同处理条件下的实验结果。5.F值的局限性和注意事项虽然F值在统计学中有重要的应用，但也存在一些局限性和需要注意的事项。首先，F值只能用于比较方差，不能用于比较其他统计量，如均值或中位数。其次，F值的解释需要谨慎，不能仅凭F值大小来判断差异的实际意义。此外，F值的计算假设了数据满足正态分布和方差齐性的条件，如果数据不满足这些条件，F值的结果可能不可靠。F值是一种用于比较两个或多个样本方差是否显著不同的统计量。它在方差分析和回归分析等领域有广泛的应用。然而，使用F值时需要注意其局限性和前提条件，同时还需要结合其他统计量和实际背景进行综合分析和解释。2023-11-30 07:55:241
stata用test命令检验回归系数b1+2b2=0，用的是F检验，这里的F统计量怎么算？
我记得是test var1=-2var2 ，var1和2是变量1 2的名字2023-11-30 07:55:513
f统计量的基本思路是什么
1、变异分解。为了构造检验统计量，在方差分析中，需要计算三个误差平方和（总体平方和、组间平方和、组内平方和）。2、计算均方，组间均方，SSA的自由度为k?1，组内均差，SE的自由度为n?k。3、计算检验统计量F。4、将统计量的值F与给定的显著性水平α的临界值Fα进行比较(或者用P值与α比较)，做出原假设H0的决策。2023-11-30 07:55:581
如果用R^2算F统计量
因为F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1)),所以R2=0时,F=0.讲的更具体点：R2和F统计量都是衡量拟合优度的.当方程完全不拟合时,R2和F统计量都为0.2023-11-30 07:56:051
SS和MS和df计算公式
ss是离均差平方和，也就是变量中每个数据点与变量均值差的平方和df是自由度ms是均方，其值等于对应的ss除以dff就是f统计量，是方差分析中用于假设检验的统计量，其值等于处理的ms除以误差的ms。方差分析中的MS,SS,F,DF分别是什么意思方差分析只能判别该因素是否存在显著影响，而不能通过之间的F值来判断影响效果的大小关系，F值的大小和对应的概率值大小说明的是一个意义，而且对于不同的F值大小，存在不同的自由度，而不同的自由度之间是不能相互比较F值的。“*”对应的是显著性水平。如果我没有记错的话，“**”代表在0.01显著性水平下显著；“*”代表在0.5显著性水平下显著，“.”代表在0.1的显著性水平下显著。你看到的参考文献带“*”，说明它在0.05的显著性水平下显著。你的什么符号都不带，说明你的结果不显著。DF? degree freedom自由度SS_? Stdev square 方差MS_ Mean square? 均方差方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。F值是两个均方的比值[效应项/误差项]，不可能出现负值。F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显，误差项越小说明试验精度越高。·__DF - 每个来源的自由度。如果因子具有三个水平，则自由度为 2 (n-1)。如果总共有 30 个观测值，则总自由度为 29 (n - 1)。·__SS - 组间平方和（因子）以及组内平方和（误差）。·_? MS - 平方和除以自由度得出的均方。2023-11-30 07:56:251
f检验的统计量有几个
1个。在统计学中，F检验是一种常用的方差分析方法，F检验的统计量只有一个，即F值。在进行F检验时，需要计算两个因素的均方差，并将较大的均方差除以较小的均方差得到F值，根据F分布表查找临界值，判断是否拒绝零假设。2023-11-30 07:56:321
f分布表自由度怎么算
f分布表自由度计算：在compute命令中调入IDF.F命令。若计算a=0.10，可输入IDF.F（0.90，2，2），其中的0.90代表图形左侧面积，即1-0.10，这是spss的特殊之处，后面的2，2为自由度。点击确定后得IDF。F（0。90，2，2）=9。比如说实验中表型是受到环境和基因型两个因素的影响。如果有两个环境，环境的分子自由度就是2-1，如果有三种基因型，基因型的分子自由度就是3-1。定义统计学上，自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数，称为该统计量的自由度。一般来说，自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说，变异数的定义是样本减平均值(一个由样本决定的衍生量)，因此对N个随机样本而言，其自由度为N-1。2023-11-30 07:57:021
线性方程假设检验知道F值怎么算F0.05和F0.01
F大概接近200，相伴概率几乎为0，已经足够说明y与这三个变量总体上的线性回归关系很显著了。因为我们做假设检验时，通常选择显著性水平α = 0.05或者0.01，如果是查F统计量表，会得到一个临界值，只要计算所得的F值大于那个临界值，就说明总体线性关系显著。此处，你的模型F值接近200，非常大了，所以其相伴概率当然很小（几乎为0），关于这个F检验，你可以再看看概率统计书复习一下。2023-11-30 07:57:161
线性回归分析中，若样本容量为104，自变量个数为5，决定系数为0.9，则回归方程F检验的F统计量值等于___？
F=回归均方/残差均方回归均方=回归平方和/自由度=SSR/k，k为自变量的个数残差均方=残差平方和/自由度=SSE/n-k-1，n为样本容量决定系数=回归平方和/总平方和总平方和（SST）=回归平方和（SSR）+残差平方和（SSE）所以F值=（SSR/k）/（SSE/n-k-1）=（SSR/5）/（SSE/98）SSR=0.9SST，SSE=0.1SSTF=0.9*98/5*0.1=176.42023-11-30 07:57:231
线性关系的检验f为什么是msr/mse
F统计量的计算为MSR/MSE，是为了比较回归平方和和误差平方和的相对大小，以评估线性关系的显著性。MSR代表回归平方和的均方，它度量了由于自变量引起的模型解释的方差。MSE代表误差平方和的均方，它度量了模型中未能解释的随机误差的方差。在进行线性关系的检验时，我们计算F统计量，它是MSR与MSE的比值。F统计量的计算公式为：F=MSR/MSE。线性模型中的自变量对因变量的解释能力较强，那么MSR会相对较大，而MSE会相对较小，从而导致F统计量较大。F统计量大到足够程度，我们可以拒绝零假设，即自变量对因变量存在显著的线性关系。2023-11-30 07:57:301
excel数据分析线性回归中MS,SS,F,DF分别是什么意思
MS是均方，其值等于相应的SS除以DF。SS是平均偏差平方和，表示数据的总变化。DF是自由度，它是计算统一测量时具有无限值的变量数。F是F的值，F是方差分析的统计量，用于检验回归方程是否显著。在统计学中，回归分析是指确定两个或两个以上变量之间数量关系的统计分析方法。回归分析按涉及的变量数可分为单回归分析和多元回归分析；按因变量数可分为单回归分析和多元回归分析。扩展资料：回归分析内容：1、确定变量：确定预测的具体目标，然后确定因变量。如果预测目标是下一年的销售量，那么销售量y是因变量。通过市场调研和数据获取，找出相关影响因素，即自变量，从中选择主要影响因素。2、建立预测模型：根据自变量和因变量的历史统计数据进行计算，建立回归分析方程，即回归分析预测模型。3、相关分析：只有自变量与因变量之间存在一定的关系，回归方程才有意义。因此，作为自变量，因子是否作为因变量与预测对象相关，相关性如何，相关性程度如何容易判断，是回归分析中必须解决的问题。4、预测误差的计算：回归预测模型能否用于实际预测，取决于回归预测模型的检验和预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，预测误差小，才能作为预测模型。5、预测值的确定：采用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最终预测值。2023-11-30 07:57:408
f统计量公式是什么？
f分布以SPSSAU进行分析，中间过程值如下：01自由度组间自由度df1=组别数-1=3-1=2；组内自由度df2=样本量-组别数量=12*2-3=33；02均方组间均方=组间平方和/组间自由度df1=7119.994/2=3559.997；组内均方=组内平方和/组内自由度df2=1098.275/33=33.281；03F值F值=组间均方/组内均方=3559.997/33.281=106.968;04p值F值为统计量，p值结合F值和自由度计算得到。2023-11-30 07:59:331
f统计量是什么？
f分布以SPSSAU进行分析，中间过程值如下：01自由度组间自由度df1=组别数-1=3-1=2；组内自由度df2=样本量-组别数量=12*2-3=33；02均方组间均方=组间平方和/组间自由度df1=7119.994/2=3559.997；组内均方=组内平方和/组内自由度df2=1098.275/33=33.281；03F值F值=组间均方/组内均方=3559.997/33.281=106.968;04p值F值为统计量，p值结合F值和自由度计算得到。2023-11-30 08:00:041
知道ss总和ss组,统计学里的F值是怎么计算
f统计量公式为：F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)），ESS和RSS就是剩余平方和以及回归平方和，三者有这样的关系：SEofregression等于Sumsquaredresid除以（n-k）的商再开方。统计量是数理统计学中一个重要的基本概念，指统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量，作用是把样本中有关总体的信息汇集起来。2023-11-30 08:00:461
gq检验F统计量怎么算
gq检验F统计量公式：R2版本：（R2/q）/（（1-R2）/（n-k-1））。SSR版本：（（SSRr-SSRur）/q）/（SSRur/（n-k-1）。2023-11-30 08:00:551
计量经济学中F统计量怎么求
F=【剩余平方和/k】/【回归平方和/（n-k-1）】2023-11-30 08:01:051
f值是什么的统计量?
f值是什么的统计量?一般是说的是F检验，方差分析。以SPSSAU进行分析，中间过程值如下：01自由度组间自由度df1=组别数-1=3-1=2；组内自由度df2=样本量-组别数量=12*2-3=33；02均方组间均方=组间平方和/组间自由度df1=7119.994/2=3559.997；组内均方=组内平方和/组内自由度df2=1098.275/33=33.281；03F值F值=组间均方/组内均方=3559.997/33.281=106.968;04p值F值为统计量，p值结合F值和自由度计算得到。2023-11-30 08:01:121
计量经济学中F统计量怎么求 已知t值,标准差,系数值,R^2
F=【剩余平方和/k】/【回归平方和/（n-k-1）】2023-11-30 08:01:261
已知F统计量的值怎么算P值 或者是怎样用stata计算?
display Ftail(DF1,DF2,F0) DF1:第一个degree of freedom DF2:第二个degree of freedom F0:F统计量.2023-11-30 08:01:451
单因素方差分析中F统计量等于什么
单因素方差分析中F统计量=（） A.组内方差/组间方差B.组间方差/组内方差C.组间标准差/组内标准差D.组内标准差/组间标准差正确答案：组间方差/组内方差2023-11-30 08:01:521
f统计量是什么意思？
F值的意义是用来检验样本的结果能够代表总体的真实程度。也就是常说的求样本p值，当p值的结果为0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，或结果为0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。 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。2023-11-30 08:02:001
单因素方差分析中F统计量是什么？
单因素方差分析中F统计量=（） A.组内方差/组间方差B.组间方差/组内方差C.组间标准差/组内标准差D.组内标准差/组间标准差正确答案：组间方差/组内方差2023-11-30 08:02:071
组间自由度的计算公式是什么？
组间自由度的计算公式回答如下：一般情况下，组间自由度的计算公式：df_between=k-1。组间自由度是统计分析中用于计算F统计量（方差比）的关键参数，通常用于分析方差等统计方法。组间自由度的计算公式取决于具体的统计设计和问题背景。一、单因素：组间自由度（df_between）等于组数减去1。公式如下：df_between=k-1其中：1、df_between：组间自由度2、k：组数（Treatment或Factor的水平数）例如，如果你有4个不同的治疗组，那么组间自由度为3（4 - 1 = 3）。这个自由度用于计算F统计量，F统计量用于比较不同组之间的方差差异，以确定是否存在显著的组间差异。二、多因素ANOVA在多因素ANOVA中，组间自由度的计算相对复杂，因为它取决于研究设计中的多个因素和交互项。组间自由度的计算需要考虑所有因素和它们之间的交互作用。通常采用一种层次结构的方式来计算组间自由度。例如，对于双因素ANOVA，组间自由度可以计算为以下形式：df_between=(a-1)*(b-1)其中：1、df_between：组间自由度2、a：第一个因素的水平数3、b：第二个因素的水平数这个公式考虑了两个因素之间的交互作用。对于更多因素或更高阶的ANOVA，计算组间自由度的公式将更为复杂。总之，组间自由度的计算取决于研究设计和分析的具体情境，上述公式是一些常见情况下的示例。在实际分析中，应根据研究设计和所使用的统计软件来确定正确的组间自由度。2023-11-30 08:02:231
如果eviews 回归的结果中把可决系数和调整的后的可绝系数都去掉，F统计量也去掉，怎么计算？
（1）样本中观察值个数nx0dx0a（2）S.D.dependent var（被解释变量标准差）的值，记为sx0dx0a（3）Sum squared resid（残差项平方和）的值，记为rx0dx0a 则：可决系数=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)]x0dx0a 其他t统计量，，回归标准差调整的可决系数可x0dx0a调整的后的可绝系数=1-(1-R^2)（n-1）/(n-k)x0dx0aF统计量=(n-k)R^2/[(1-R^2)(k-1)] x0dx0aR^2就是可决系数2023-11-30 08:02:511
单因素方差分析中F统计量
单因素方差分析中F统计量=（） A.组内方差/组间方差B.组间方差/组内方差C.组间标准差/组内标准差D.组内标准差/组间标准差正确答案：组间方差/组内方差2023-11-30 08:02:571
计量经济学中 如果eviews 回归的结果中把可决系数和调整的后的可绝系数都去掉，F统计量也去掉，怎么计算？
（1）样本中观察值个数n（2）S.D.dependent var（被解释变量标准差）的值，记为s（3）Sum squared resid（残差项平方和）的值，记为r 则：可决系数=[s*s*（n-1）-r]/[s*s*(n-1)] 其他t统计量，，回归标准差调整的可决系数可调整的后的可绝系数=1-(1-R^2)（n-1）/(n-k)F统计量=(n-k)R^2/[(1-R^2)(k-1)] R^2就是可决系数2023-11-30 08:03:162
单因素方差分析中F统计量=（）？
单因素方差分析中F统计量=（） A.组内方差/组间方差B.组间方差/组内方差C.组间标准差/组内标准差D.组内标准差/组间标准差正确答案：组间方差/组内方差2023-11-30 08:03:231
统计学DF、 F、 P分别代表什么意思？
统计学中的DF、F、P分别代表的意思解释如下： 一、DF代表自由度： 1、自由度指的是计算某一统计量时其取值不受限制的变量个数； 2、通常自由度为N与K的数值差，其中N为样本数量，而K为被限制的条件数或变量个数或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数，自由度通常用于抽样分布中。 二、F代表F统计量： 1、F统计量是指在零假设成立的情况下符合F分布的统计量； 2、零假设又称原假设，指进行统计检验时预先建立的假设的一种统计术语，零假设成立时有关统计量应服从已知的某种概率分布即F统计量。 三、P代表P值： 1、P值是用于判定、假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较； 2、P值就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率，P值越小则表明原假设情况的发生的概率越小，其结果则越显著。2023-11-30 08:03:291
已知F统计量的值怎么算P值
display Ftail(DF1, DF2, F0)DF1: 第一个degree of freedomDF2: 第二个degree of freedomF0: F统计量。2023-11-30 08:03:371