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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