f检验法（f检验法中f值怎么算）
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1什么是q检验法,f检验法和t检验法
F检验：联合假设检验。通常是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。主要用于方差齐性检验、方差分析、线性回归方程整体的显著性检验。
Q检验法又叫做舍弃商法，是迪克森在1951年专为分析化学中少量观测次数（n10）提出的一种简易判据式。t检验，亦称student t检验（Studentsttest），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布。
Q检验法（又叫做舍弃商法）是一种由迪克森在1951年专为分析化学中少量观测次数（n10）提出的简易判据式。按以下步骤来确定可疑值的取舍：（1）将各数据按递增顺序排列：X1，X2，X3，…，Xn-1，Xn。
q检验主要用于可疑值的检验。q检验介绍：Q检验法（又叫做舍弃商法）是一种由迪克森（W.J.Dixon）在1951年专为分析化学中少量观测次数（n10）提出的简易判据式。
2f检验法的详细步骤
f检验法的详细步骤如下：提出假设。无效假设H0：μ1=μ2=...μk。备择假设H1：μμ..，μ不全相等。确定显著性水平α。显著性水平是数学界约定俗成的，一般有α =0.05，0.01两种情况。
按下创建文件按钮， 创造一个新文件。在左上方选择，在右上方键入观察数量。在电子表格复制观察数据，在EVIEWS的空白处贴上。单击完成后出现如下图所示图样。在工具列表选择模型的参数估计。
步骤一：建立假设 在进行F检验前，我们需要明确零假设（H0）和备择假设（H1）：零假设（H0）：不同组之间的均值相等，即各组的方差相等。备择假设（H1）：不同组之间的均值不全相等，至少有一组的方差与其他组不同。
直接用spss打开相关窗口，选择分析→比较均值→单因素ANOVA进入。下一步，需要将观察值和行业分别添加到因变量列表和因子中去。这个时候可以点击选项，通过弹出的对话框来确定勾选方差质性检验。
3分别说明离群值检验、F检验和t检验法的目的。
t分布用于检验小样本情况下总体均值或均值差异是否显著，而F分布则用于检验两个样本方差是否显著不同。
t检验的目的：t检验的目的是为了检验某一个解释变量对被解释变量的影响。F检验的目的：F检验的目的是为了检验所有的解释变量对被解释变量的影响。
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。
判断平均数之差与均数差数标准误的比值，它一般用于两处理，其目的是推翻或肯定假设前提两处理的分别的总体平均数相等。而F检验是一种一尾检验，目的在于推断处理间差异，主要用于方差分析，一般用于三组以上的样本。
4f检验的计算公式
1、F值的计算公式为：F=组间平方和/组内平方和。组间平方和表示不同组之间的差异程度，组内平方和表示同一组内的观察值之间的差异程度。
2、通过方差分析计算得到F统计量，其计算公式为：F=MSWMSB 其中，MSB（Between-group Mean Square）为组间均方差，MSW（Within-group Mean Square）为组内均方差。
3、f统计量的计算公式：F=（ESS/K）/（RSS/（n-k-1）。F统计量，是指在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量，根据可决系数R^2与F统计量的关系可知，当R^2=1时，有F等于无穷。
5F—检验法的简介
F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差S2，以确定他们的精密度是否有显著性差异。至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t 检验。
F—检验法是检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法。设两个随机变量X、Y的样本分别为X1，X2，……，Xn与Y1，Y2，……，Yn，其样本方差分别为S12与S22。
方差分析又称“F检验”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验， 方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。
联合假设检验。F检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：jointhypothesestest），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设（nullhypothesis，H0）之下，统计值服从F-分布的检验。
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