周同学2020-08-09 15:58:49
周同学在假设检验中，F是用来检验方差是否相等的；回归中用来检验多元线性slope是否相等均为0，这个怎么理解
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Jenny2020-08-12 18:18:47
Jenny同学你好，其实两边的思路是一样的，在多元线性回归里，F检验也是通过比较两个方差来判断。举个例子，原模型是FM：y=A+Bx1+Cx2+Dx3+ε，如果我要检验H0: B=C=0, 那么简化的模型RM：y=A+Dx3+ε； 接下来我通过计算原模型的SSE和简化模型的SSE来比较，其实也就是F统计量的公式，只是跟我们学的脚标不一样（见附图）。如果计算出来的F值大于关键值，则说明两个模型的方差相差的比较大，那么就拒绝原假设，说明他们的系数显著不等于0. 通俗来说，模型有x1、x2这两个解释变量和没有这两个是有区别的。
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还是没有特别理解，1假设检验里的.F=s1的平方/s2的平方，不需要除以df吧？您给的公式里除以了df?2.多元线性里的F是ess与rss之间的关系，您给的公式怎么转化成这两者的公式？恳请解惑
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同学你好，这个问题还是非常复杂的，由于平台限制，这里就以图片形式展示。这部分内容并不在考纲要求范围内，所以以下内容仅供参考。不建议花费太多时间，简单了解即可。
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