F检验拒绝域,F检验的显著性水平

F检验拒绝域,F检验的显著性水平

＼　＿　／ F=改善前改善后S改善前2/S改善后2=21.4*21.4/19.6*19.6=1.19 Critical value查表，横排为6、竖排为8,值位3.58。F<3.58,没有落入拒绝域，因此认为两者有相同的方差。接下来，可以继续对于左尾右尾不理解的，可以这样想，备择假设要成立，即需要统计量落入拒绝域中，以第2种情况为例，备择假设H1 :\mu_{0}≤\mu,小于说明要在均值左边才行，即要检验左边的拒绝域，所以是左

第一步：计算F 统计量第二步：计算显著性水平α为的临界值2 第三步：比较F 统计量和临界值如果大于临界值，即落入拒绝域，拒绝H0;反之接受H0 拒绝域此外，也可以使用p值来进行F检验，p使用t检验比较这两组k个样本的均值、使用F检验比较这两组k个样本的方差即将两个模型分别跑k次，使用t检验比较这两组k个样本的均值、使用F检验比较这两组k个样本的方差，均值越大、方

于是拒绝域为{F < Fm−1,n−1(α/2) 或F > Fm−1,n−1(1 − α/2)}. 由数据算得检验统计量F 的观测值f = 1.19, 如果取显著性水平α = 0.2, 那么临界值为F9,8(0.1) = 2因此检验统计量将服从⼆项分布，即：X~B（15,0.9）。⽽我们想要拒绝原假设⼜怎么办呢，这就需要根据样本结果，然后计算发⽣这个结果的概率—此时就需要求拒绝域来实现这⼀⽬

≥ω≤ 并不是。置信水平越高，拒绝域就越窄，原假设就越难被拒绝，难以被拒绝的假设被接受了是理所当然，难以被拒绝的假设被拒绝了足以说明此事越不可能实现。换句话说，置信水平越高，原假设计量经济学：对线性假设的F检验计量经济学：对线性假设的F检验检验整体的显著性。想知道整个回归⽅程是否显著，即除常数项外，所有解释变量的回归系数是否都为零。H0:均为0

这是我学习时候的部分笔记：即算出F 值之后，与F 分布对比(尾部面积为alpha 对应的自变量取值，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