在回归分析中,F检验和t检验各有什么作用?

1. 在回归分析中,F检验和t检验各有什么作用?

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）和预测对象（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预测对象是否有关，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。
回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
正确应用回归分析预测时应注意：
①用定性分析判断现象之间的依存关系；
②避免回归预测的任意外推；
③应用合适的数据资料。
参考资料来源：百度百科-回归分析

2. 急求：对于同一数据的处理，t检验的结果与回归分析的结果是不是应该是一致的 ？

不一致的，卡方和单因素logit一直的

3. 关于T-Test结果分析的问题……急、苦恼中……

用t‘检验试试，近似t检验，或者将数据转换后试试 
看不假设方差相等

4. 关于回归分析的几个问题

1. 直线回归方程的求法 （1）回归方程的概念: 直线回归方程的一般形式是�0�6（音y hat）=a+bx，其中x为自变量，一般为资料中能精确测定和控制的量，Y为应变量，指在x规定范围内随机变化的量。a为截距，是回归直线与纵轴的交点，b为斜率，意为x每改变一个单位时,�0�6的变化量。 (2)直线回归方程的求法 确定直线回归方程利用的是最小二乘法原理，基本步骤为： 1）先求 b，基本公式为b=lxy/lxx=SSxy/SSxx ,其中lxy为X,Y的离均差积和，lxx为X的离均差平方和； 2）再求a，根据回归方程 a等于Y的均值减去x均值与b乘积的差值。 (3)回归方程的图示: 根据回归方程，在坐标轴上任意取相距较远的两点，连接上述两点就可得到回归方程的图示。应注意的是，连出的回归直线不应超过x的实测值范围. 2. 回归关系的检验 回归关系的检验又称回归方程的检验，其目的是检验求得的回归方程在总体中是否成立，即是否样本代表的总体也有直线回归关系。方法有以下两种： (1)方差分析 其基本思想是将总变异分解为SS回归和SS剩余，然后利用F检验来判断回归方程是否成立。 (2)t检验 其基本思想是利用样本回归系数b与总体均数回归系数�0�8进行比较来判断回归方程是否成立，实际应用中因为回归系数b的检验过程较为复杂,而相关系数r的检验过程简单并与之等价,故一般用相关系数r的检验来代替回归系数b的检验。 3. 直线回归方程的应用 (1)描述两变量之间的依存关系； 利用直线回归方程即可定量描述两个变量间依存的数量关系 (2)利用回归方程进行预测； 把预报因子（即自变量x）代入回归方程对预报量（即因变量Y）进行估计，即可得到个体Y值的容许区间。 (3)利用回归方程进行统计控制 规定Y值的变化，通过控制x的范围来实现统计控制的目标。如已经得到了空气中NO2的浓度和汽车流量间的回归方程，即可通过控制汽车流量来控制空气中NO2的浓度。 4. 应用直线回归的注意事项 (1)做回归分析要有实际意义； (2)回归分析前,最好先作出散点图； (3)回归直线不要外延。

5. 回归参数的显著性检验(t检验)和回归方程的显著性检验(F检验)的区别是什么?

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。
两者结果间的差异有5次以上是由抽样误差造成的，则“无效假设”成立，可认为两组间的差异为不显著，常记为p>0.05。
若两者结果间的差异5次以下是由抽样误差造成的，则“无效假设”不成立，可认为两组间的差异为显著，常记为p≤0.05。如果p≤0.01，则认为两组间的差异为非常显著。


扩展资料：

显著性检验的基本原理是提出“无效假设”和检验“无效假设”成立的几率（P）水平的选择。所谓“无效假设”，就是当比较实验处理组与对照组的结果时，假设两组结果间差异不显著，即实验处理对结果没有影响或无效。
经统计学分析后，如发现两组间差异是抽样引起的，则“无效假设”成立，可认为这种差异为不显著（即实验处理无效）。若两组间差异不是由抽样引起的，则“无效假设”不成立，可认为这种差异是显著的（即实验处理有效）。
参考资料来源：百度百科-显著性检验

6. excel回归分析报表中t stat是什么意思

统计量，T检验值=回归系数/标准差。
该函数语法具有下列参数 ：
1、Array1必需，第一个数据集。
2、Array2必需，第二个数据集。
3、Tails必需，指示分布曲线的尾数。
如果tails = 1，函数T.TEST使用单尾分布。
如果tails = 2，函数T.TEST使用双尾分布。
4、Type必需，要执行的t检验的类型。

扩展资料：注意事项
T统计值是用来判断参数的显著程度的，一般情况下T>2则说明这个参数显著，也就是说对模型的贡献量比较大，是不可以剔除的参数。
应用回归预测法时应首先确定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应用回归预测法就会得出错误的结果。
正确应用回归分析预测时应注意：
1、用定性分析判断现象之间的依存关系。
2、避免回归预测的任意外推。
3、应用合适的数据资料。

7. spss中t检验和回归分析什么时候用？这两者的作用是什么

t检验用于两组均值大小的比较，看有无显著差异。
而回归分析用于两个数值型变量，看二者之间的数量上的因果关系。
希望对你有帮助，统计人刘得意！

8. 再多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同如题

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）