
F检验
即回归方程的显著性检验。是利用方差分析,检验预测模型的总体线性关系的显著性。
统计量F服从F分布,可以通过F分布表(见书附表3),查找显著性水平为a,自由度为n=1,n=n—2的F值Fa(1,n—2)。
将F与Fa(1,n—2)比较:
若F大于Fa(1,n—2),则回归方程较好地反映了变量x和y之间的线性关系,回归效果显著,方程的F检验通过,意味着预测模型从整体上是适用的;
若F小于或等于Fa(1,n—2),说明回归方程不能很好地反映变量x和y之间的关系,回归效果不显著,方程的F检验未通过,预测模型不能采用。
责任编辑:Seazy

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