再多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同

1. 再多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同

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。
参考资料来源：百度百科-F检验
参考资料来源：百度百科-t检验

2. 多元线性回归建模如何确定选择哪些解释变量?

多元线性回归：
1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI，点击ok。

计算模型
一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。
当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元线性回归。 　
设y为因变量X1,X2…Xk为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为：
Y=b0+b1x1+…+bkxk+e

3. 多元线性回归决定系数太小怎么办

系数太小有可能是回归方程不合适，或者自变量间高度相关，存在多重共线性。如果是回归方程不合适建议及时更换。
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

4. 再多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同

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。
参考资料来源：百度百科-F检验
参考资料来源：百度百科-t检验

5. 为什么在多元线性回归模型中不能用可决系数判定模型拟合程度

您好亲亲，在多元线xing回归模型中不能用可决系数判定模型拟合程度是因为判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解释变量的影响程度。未调整的判定系数会随着解释变量数量的增加而增加，即使增加的解释变量与被解释变量无关也会造成判定系数增加。【摘要】
为什么在多元线性回归模型中不能用可决系数判定模型拟合程度【提问】
用计量经济学解答哈老师【提问】
您好亲亲，在多元线xing回归模型中不能用可决系数判定模型拟合程度是因为判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解释变量的影响程度。未调整的判定系数会随着解释变量数量的增加而增加，即使增加的解释变量与被解释变量无关也会造成判定系数增加。【回答】
调整后的判定系数使用了自由度为一个权重因子，及时解释变量增加，如果它与被解释变量无关，则调整后的判定系数不会增加会减少。可以把调整后的判定系数看作模型整体拟合优度的F统计量的一个“姊妹统计量”，它包含的信息其实是相同的。【回答】
亲亲，判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解释变量的影响程度。没有一个统一的明确界限值；若建模的目的是预测因变量值，一般需考虑有较高的判定系数。若建模的目的是结构分析，就不能只追求高的判定系数，而是要得到总体回归系数的可信任的估计量。判定系数高并不一定说明每个回归系数都可信任。【回答】
我的意思是能不能通过证明的方式【提问】
就是不是通过文字的形式【提问】
【回答】

6. 再多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同

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【摘要】
再多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同【提问】
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【回答】
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【回答】
您好，以上就是我对这个问题的解答，您还有什么疑问吗？【回答】
检验假设：X1和X2对Y无影响，应采用什么检验？为什么？【提问】
应该采用f检验【回答】
检验是对整个模型而言的，根据是方差分解【回答】

7. 多元线性回归模型中的变量系数是什么

(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；(3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度；(4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。【摘要】
多元线性回归模型中的变量系数是什么【提问】
(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；(3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度；(4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。【回答】
您能补充下吗，我有点不太理解【提问】
(1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关；(2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的；(3)自变量之间应具有一定的互斥性，即自变量之间的相关程度不应高于自变量与因变量之间的相关程度；(4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。【回答】

8. 有一个解释变量显著不等于多元线性回归模型的方程显著

第一，在一元线性回归的情况下，由于只有一个系数需要检验，所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的。

第二，在多元线性回归的情况下，方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验结果一致。通常的情况是，方程的总体线性关系是显著的，但是某个变量的影响却并不显著。

因为，方程总体的线性关系显著性F检验的备择假设是估计参数不全为0，所以当某个参数的t检验通过（即拒绝零假设，参数不为0），则很可能影响到总体线性检验拒绝零假设。

回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量，βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。【摘要】
有一个解释变量显著不等于多元线性回归模型的方程显著【提问】
第一，在一元线性回归的情况下，由于只有一个系数需要检验，所以回归方程的F检验与系数的T检验的结果是一直的。

第二，在多元线性回归的情况下，方程总体的线性关系检验不一定与回归系数检验结果一致。通常的情况是，方程的总体线性关系是显著的，但是某个变量的影响却并不显著。

因为，方程总体的线性关系显著性F检验的备择假设是估计参数不全为0，所以当某个参数的t检验通过（即拒绝零假设，参数不为0），则很可能影响到总体线性检验拒绝零假设。

回归模型（regression model）对统计关系进行定量描述的一种数学模型。如多元线性回归的数学模型可以表示为y=β0+β1*x+εi，式中，β0，β1，…，βp是p+1个待估计的参数，εi是相互独立且服从同一正态分布N(0,σ2)的随机变量，y是随机变量；x可以是随机变量，也可以是非随机变量，βi称为回归系数，表征自变量对因变量影响的程度。【回答】
那这句话到底是对的还是错误的呢【提问】
根据您的描述，t检验可能影响F检验，但是题目说的是等于，而且是在多元回归方程中【提问】
多元线性回归模型中,如果方程的总体线性关系是显著的,并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的,必须对每个解释变量进行显著性检验【回答】