拟合优度不好但通过t检验和f检验-搜答案-百度作业网

t检验常能用作检验回归方程中各个参数的显著性,而f检验则能用作检验整个回归关系的显著性.各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系

不用查表的,ttest95%显著的t值是1.96,所以X1,X2,X4可以,X3不显著F越大越好,说明解释变量之间的相关性小,100很显著了R^2几乎到1了,拟合的很好,也是越大越好.但是,给你一点劝

利用“模型概述表”中的“修正的R方”来检验,该值越接近1越好.

在作两个均数、多个均数的比较时,人们首先想到的是t检验、方差分析的F检验,也就是说这两种检验是作均数比较的常用方法,但因其为参数统计方法,故在应用时要注意其应用条件,一是正态性、二是方差齐性.

两者从本质上来说是一回事,都是平均数的差异检验.区别是如果只有两组进行分析就用T检验,如果三组就用F检验,这就是他们最简单的区别了.再问：请问下表能坐f检验过t检验么？用execl怎么做呢？暑时寒时开

很正常的情况首先你要看你自己的操作是不是正确我经常帮别人做这类的数据分析的

这两个检验你不用管自由度.记住公式就可以.考试的时候套用就行...

就是表示模型拟合的程度logistic回归不是主要依靠这两个指标来衡量模型好坏的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：那时通过什么指标来衡量的呢？

one-wayANOVA,单因素方差分析

这是对回归模型的截距项和系数进行检验

你要求的置信度是多少啊?鉴于你没有说,假设显著性水平就是0.01.1.可决系数较高,可以看作是高度拟合.2.通过解释变量的t检验发现x1x3对被解释变量的影响是显著的,其他的是不显著.方程的f检验通过

主要是用regress函数来进行：给你举个例子来说明吧.x=[01234]';y=[1.01.31.5,2.02.3]';x=[ones(5,1),x];%给出两个数组元素[b,bint,r,rint

因为这个自变量贡献率小,通过T检验和F检验,只说明了这个变量对因变量有显著影响,但拟合优度低说明它不是最主要的影响因素,或者至少你在方程中忽略了一些其它有影响的因素.再问：我一般回归分析都说两者之间存

是的,F检验和bartlett（适用正态数据）、levene（非正态数据）检验适合于多组样本的比较.

F检验F—检验法是检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法.设两个随机变量X、Y的样本分别为X1,x2,……,xn与y1,y2,……,yn,其样本方差分别为s1^2与s2^2.现检验X

F检验是随机误差检验,t检验是系统误差检验～

希望楼主解决问题

两个检验是不一样的t检验是单个系数显著性的检验F检验是整个方程有效性的检验

F检验的初衷是检验两个样本的方差是否相同.对于回归模型来说,F检验的意思是检验观察样本与预测样本的方差是否相同,F越大显示模型模拟度越好.这是对回归结果的检验,而与回归模型的性质无关,只是检验显著性.

标准写法是t检验和F检验t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验.单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性.配对t检验：是采用配对设计方法