F檢驗
F—檢驗法是檢驗兩個正態隨機變數的總體方差是否相等的一種假設檢驗方法.設兩個隨機變數X、Y的樣本分別為X1,x2,……,xn與y1,y2,……,yn,其樣本方差分別為s1^2與s2^2.現檢驗X的總體方差DX與Y的總體方差DY是否相等.假設H0：DX=DY=σ^2.根據統計理論,如果X、Y為正態分佈,當假設成立時,統計量(如右圖)服從第一自由度為n1—1、第二自由度n2—1的F—分佈.預先給定信度α.查F—分佈表,得Fα/2.若計算的F值小於Fα/2,則假設成立,否則假設不合理.F—檢驗法還可用於兩個以上隨機變數平均數差異顯著性的檢驗. F檢驗法是英國統計學家Fisher提出的,主要透過比較兩組資料的方差 S^2,以確定他們的精密度是否有顯著性差異.至於兩組資料之間是否存在系統誤差,則在進行F檢驗並確定它們的精密度沒有顯著性差異之後,再進行t 檢驗. 樣本標準偏差的平方,即(“^2”是表示平方)： S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1) 兩組資料就能得到兩個S^2值,S大^2和S小^2 F=S大^2/S小^2 由表中f大和f小（f為自由度n-1),查得F表, 然後計算的F值與查表得到的F表值比較,如果 F
擬合優度檢驗
主要是運用判定係數和迴歸標準差,檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度. 當解釋變數為多元時,要使用調整的擬合優度,以解決變數元素增加對擬合優度的影響. 擬合優度檢驗是檢驗來自總體中的一類資料其分佈是否與某種理論分佈相一致的統計方法.eg.一個總體可分為r類,現從該總體獲得了一批分類資料,現在需要我們從這些分類資料中出發,去判斷總體各類出現的機率是否與已知的機率相符.譬如要檢驗一顆骰子是否是均勻的,那麼可以將該骰子拋擲若干次,記錄每一面出現的次數,從這些資料出發去檢驗各面出現的機率是否都是1/6.
有
擬合優度是指這個模型對於資料來說,解釋變數能夠解釋被解釋變數的程度,F說明的是整個模型中所有的解釋變數的顯著程度,和T值是對應的
F檢驗
F—檢驗法是檢驗兩個正態隨機變數的總體方差是否相等的一種假設檢驗方法.設兩個隨機變數X、Y的樣本分別為X1,x2,……,xn與y1,y2,……,yn,其樣本方差分別為s1^2與s2^2.現檢驗X的總體方差DX與Y的總體方差DY是否相等.假設H0：DX=DY=σ^2.根據統計理論,如果X、Y為正態分佈,當假設成立時,統計量(如右圖)服從第一自由度為n1—1、第二自由度n2—1的F—分佈.預先給定信度α.查F—分佈表,得Fα/2.若計算的F值小於Fα/2,則假設成立,否則假設不合理.F—檢驗法還可用於兩個以上隨機變數平均數差異顯著性的檢驗. F檢驗法是英國統計學家Fisher提出的,主要透過比較兩組資料的方差 S^2,以確定他們的精密度是否有顯著性差異.至於兩組資料之間是否存在系統誤差,則在進行F檢驗並確定它們的精密度沒有顯著性差異之後,再進行t 檢驗. 樣本標準偏差的平方,即(“^2”是表示平方)： S^2=∑(X-X平均)^2/(n-1) 兩組資料就能得到兩個S^2值,S大^2和S小^2 F=S大^2/S小^2 由表中f大和f小（f為自由度n-1),查得F表, 然後計算的F值與查表得到的F表值比較,如果 F
擬合優度檢驗
主要是運用判定係數和迴歸標準差,檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度. 當解釋變數為多元時,要使用調整的擬合優度,以解決變數元素增加對擬合優度的影響. 擬合優度檢驗是檢驗來自總體中的一類資料其分佈是否與某種理論分佈相一致的統計方法.eg.一個總體可分為r類,現從該總體獲得了一批分類資料,現在需要我們從這些分類資料中出發,去判斷總體各類出現的機率是否與已知的機率相符.譬如要檢驗一顆骰子是否是均勻的,那麼可以將該骰子拋擲若干次,記錄每一面出現的次數,從這些資料出發去檢驗各面出現的機率是否都是1/6.
有
擬合優度是指這個模型對於資料來說,解釋變數能夠解釋被解釋變數的程度,F說明的是整個模型中所有的解釋變數的顯著程度,和T值是對應的