Jessica2022-03-22 11:11:06

同学你好
26题，其实是让计算F检验统计量的值。
我看你昨天问的题目中也有关于F检验的，可以先回忆线性模型中的F检验的相关内容，它的假设如下：
原假设：H0：b1=b2=b_=⋯=b_，即所有回归系数都等于0，此时说明没有任何一个自变量X可以解释因变量Y，所以模型整体不显著，或者说过模型不好。
备择假设：Ha：至少有一个回归系数bj≠0(j=1,2,⋯,k)不等于0，即至少有一个回归系数不等于0，此时说明至少有一个自变量X可以解释Y，所以模型整体显著，也就是模型是表现得好的。
因此，只要通过假设检验，可以拒绝了原假设，就能说明备择假设正确，就可以认为线性回归效果是显著的，即这个模型的拟合程度是好的。

下面来看一下具体的F检验统计量的计算，具体讲义内容如下图1：
检验统计量 F = MSR/MSE = (RSS/k) / [SSE/(n-k-1)]
计算统计量，只需要把方差分析表中对应的数据带入上式中进行计算即可。方差分析表中每个位置上的数据对应的含义，可以看下图2
因此，可以清楚的知道：MSR = 38.4404，MSE=7.7867
则，F =  38.4404/7.7867 = 4.9367，故选项C是正确的。
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