1楼：匿名用户
不等价的
一个是偏回归系数的检验，一个是整体模型的检验
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2楼：歧幼容觅风
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**如下:$(
在多元线性回归分析中,t检验与f检验有何不同?在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用? 20
3楼：字符很难显示
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。
在一般情形下,t检验与f检验的结果没有必然联系;但当解释变量之间两两不相关时,若所有解释变量的系数均通过t检验,那么回归方程也能通过f检验。
4楼：匿名用户
我还记得第二个问题的答案：等价
在多元线性回归分析中，t检验与f检验有何不同?在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用? 10
5楼：浮生绘
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 。一元线性回归分析中二者等价
再多元线性回归分析中，t检验与f检验有何不同
6楼：阿楼爱吃肉
t检验与f检验两者之间有3点不同，具体介绍如下：
一、两者的目的不同：
1、t检验的目的：t检验的目的是为了检验某一个解释变量对被解释变量的影响。
2、f检验的目的：f检验的目的是为了检验所有的解释变量对被解释变量的影响。
二、两者的使用场合不同：
1、t检验的使用场合：已知一个总体均数；可得到一个样本均数及该样本标准差；样本来自正态或近似正态总体。
2、f检验的使用场合：假设一系列服从正态分布的母体，都有相同的标准差。这是最典型的f检验，该检验在方差分析（anova）中也非常重要。
假设一个回归模型很好地符合其数据集要求，检验多元线性回归模型中被解释变量与解释变量之间线性关系在总体上是否显著。
三、两者的实质不同：
1、t检验的实质：主要用于样本含量较小（例如n < 30），总体标准差σ未知的正态分布。[1]t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
2、f检验的实质：通常用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
7楼：
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
8楼：匿名用户
f检验主要是检验因变量同多个自变量的整体线性关系是否显著，在k个自变量中，只要有一个自变量同因变量的线性关系显著，t检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验，以判断每个自变量对因变量的影响是否显著。
9楼：尔姮屠默
区别大了，f是对整体的检验，t是对每一个系数
统计专业，厉害不
在回归分析中,f检验和t检验各有什么作用?
10楼：月似当时
f检验用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。t检验推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
f检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，levene检验,
bartlett检验或者brown–forsythe检验的稳健性都要优于f检验。
f检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。但是，如果数据符合正态分布，而且alpha值至少为0.05，该检验的稳健型还是相当可靠的。
若两个母体有相同的方差（方差齐性），那么可以采用f检验，但是该检验会呈现极端的非稳健性和非常态性，可以用t检验、巴特勒特检验等取代。
扩展资料
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和**对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。
因此，作为自变量的因素与作为因变量的**对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
回归**模型是否可用于实际**，取决于对回归**模型的检验和对**误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且**误差较小，才能将回归方程作为**模型进行**。
正确应用回归分析**时应注意：
①用定性分析判断现象之间的依存关系；
②避免回归**的任意外推；
③应用合适的数据资料。
11楼：匿名用户
一元线性回归里t检验和f检验等价，但在多元线性回归里，t检验可以检验各个回归系数显著性，f检验用来检验总体回归关系的显著性。
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。
在一般情形下,t检验与f检验的结果没有必然联系;但当解释变量之间两两不相关时,若所有解释变量的系数均通过t检验,那么回归方程也能通过f检验。
再多元线性回归分析中，t检验与f检验有何不同如题
12楼：午夜
f检验是对整个模型而言的，根据是方差分解；t检验是针对具体的自变量而言的，根据是系数与0来比较是否有差异。（南心网spss数据分析）
在多元线性回归中，t检验与f检验有何不同
13楼：匿名用户
f是对整体的检验，t是对单个偏回归系数的检验
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