做線性回歸的時候，檢驗(yàn)回歸方程和各變量對因變量的解釋參數(shù)很容易搞混亂，下面對這些參數(shù)進(jìn)行一下說明：

1.t檢驗(yàn)：t檢驗(yàn)是對單個變量系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)? ?一般看p值；? ??如果p值小于0.05表示該自變量對因變量解釋性很強(qiáng)。

2.F檢驗(yàn)：F檢驗(yàn)是對整體回歸方程顯著性的檢驗(yàn)，即所有變量對被解釋變量的顯著性檢驗(yàn)

3.P值：P值就是t檢驗(yàn)用于檢測效果的一個衡量度，t檢驗(yàn)值大于或者p值小于0.05就說明該變量前面的系數(shù)顯著，選的這個變量是有效的。

4.R方：擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

5.調(diào)整后的R方：

小結(jié)：

t檢驗(yàn) --用于對各變量系數(shù)顯著性檢驗(yàn) --判斷標(biāo)準(zhǔn)：一般用p值 0.05來衡量? 小于0.05 顯著? ? 大于0.05不顯著

F檢驗(yàn) --整體回歸方程顯著性檢驗(yàn)(所有自變量對因變量的整體解釋) --判定：

? 需查統(tǒng)計(jì)分布表來確定

P值：就是用于t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的衡量指標(biāo)。

R方：整體回歸方程擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，R方的結(jié)果越接近于1越好，但是R方會因增加變量而增大，所以引進(jìn)了調(diào)整R方檢驗(yàn)。

調(diào)整R方：對R方檢驗(yàn)的提升，避免受增加變量對R方的影響，配合向后刪除模型觀測。

不顯著的原因概述：不顯著有很多原因造成，可能是你的這個變量本身與被解釋變量沒有相關(guān)關(guān)系，所以不顯著；也可能是解釋變量過多，由多重共線性引起，也可能是其他原因。

以上觀點(diǎn)不一定完全正確，需進(jìn)一步參考學(xué)習(xí)，歡迎大神來指正。

“

在進(jìn)行多元線性回歸時，常用到的是F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)，F檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)整體方程系數(shù)是否顯著異于零，如果F檢驗(yàn)的p值小于0.05，就說明，整體回歸是顯著的。然后再看各個系數(shù)的顯著性，也就是t檢驗(yàn)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中常用的顯著性水平為0.05，如果t值大于2或p值小于0.05就說明該變量前面的系數(shù)顯著不為0，選的這個變量是有用的。

”

參考文獻(xiàn)：

F檢驗(yàn)：

F檢驗(yàn)(F-test)

最常用的別名叫做聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)(英語：joint hypotheses test)，此外也稱方差比率檢驗(yàn)、方差齊性檢驗(yàn)。

它是一種在零假設(shè)(null hypothesis, H0)之下，統(tǒng)計(jì)值服從F-分布的檢驗(yàn)。

其通常是用來分析用了超過一個參數(shù)的統(tǒng)計(jì)模型，以判斷該模型中的全部或一部分參數(shù)是否適合用來估計(jì)母體。

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原文鏈接：https://blog.csdn.net/sinat_25873421/article/details/80889757

R方，調(diào)整后的R放，F檢驗(yàn)：

總結(jié)

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