计量经济学f检验（计量经济学f检验和t检验的区别）
本文目录一览：
- 1、计量经济学t检验与f检验的关系
- 2、计量经济学中，f检验就是检验样本回归方程线性关系是否显著的一种假设检验
- 3、计量经济学，回归方程的F检验参数k是什么？怎么取？
- 4、计量经济学中，F检验中的自由度N-K的问题
- 5、F检验的意义（计量经济学）
- 6、计量经济学中，为什么一元回归只做T检验而不做F检验？
计量经济学t检验与f检验的关系
t检验用来检测数据的准确度
系统误差
f检验用来检测数据的精密度
偶然误差
在定量分析过程中常遇到两种情况：第一是样本测量的平均值与真值不一致；第二是两组测量的平均值不一致.上述不一致是由于定量分析中的系统误差和偶然误差引起的.因此,必须对两组分析结果的准确度或精密度是否存在显著性差异做出判断（显著性试验）.统计检验的方法很多,在定量分析中最常用t检验与f检验,分别用于检测两组分析结果是否存在显著的系统误差与偶然误差.
两组数据的显著性检验顺序是先f检验后t检验.
计量经济学中，f检验就是检验样本回归方程线性关系是否显著的一种假设检验
首先看格兰杰因果关系检验，x对y有影响，表现为X各滞后项前的参数整体不为零，而Y各滞后项前的参数整体为零。格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。原假设前参数整体为零。题中F值很大，F分布表中最大的也就6106，在1%的显著性水平下。所以可以肯定的说拒绝原假设，所以X2i和X3i对YI的联合影响是显著的，F的p值很小，其表示的是接受原假设的概率为零，所以百分百拒绝原假设，故影响是显著的。另外题中没有说F值是检验单个的，所以AB肯定是错的。
计量经济学，回归方程的F检验参数k是什么？怎么取？
F检验的统计量在原假设下服从F分布，F分布的随机数可以从两个卡方分布得来。
如果X服从自由度为d1的卡方分布，Y服从自由度为d2的卡方分布，那么：
(X/d1) / (Y/d2) 服从F(d1, d2)分布。
回归里的F检验一般来说n是样本数，k是独立变量(regressor)的数量（包含常数1）。
计量经济学中，F检验中的自由度N-K的问题
形如Y=B0+B1X1+B2X2+B3X3的回归方程中，进行F检验时的自由度K-1和N-K中的K不包括常数项，因为k是解释变量的个数，进行f检验的时候应该是分子的自由度是g（约束条件的个数），分母是n-k-1。
自由度样本中独立或能自由变化的数据的个数，一般来说，自由度等于独立变量减掉其衍生量数。举例来说，变异数的定义是样本减平均值，因此对N个随机样本而言，其自由度为N-1。
扩展资料：
理论计量经济学（Theoretical
Econometrics）以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学证明与推导，与数理统计联系极为密切。
理论计量经济学除了介绍计量经济学模型的数学理论基础和普遍应用的计量经济学模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验模型。
参考资料来源：百度百科-自由度
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F检验的意义（计量经济学）
F检验的原假设是H0：所有回归参数都等于0，所以F检验通过的话说明模型总体存在，F检验不通过，其他的检验就别做了，因为模型所有参数不显著异于0，相当于模型不存在。
F检验（F-test），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。
它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其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。
扩展资料：
一、相关计算
样本标准偏差的平方，即：
S2=∑(x-
)2/(n-1)
两组数据就能得到两个S2值
F=S2/S2'
然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果
F F表 表明两组数据没有显著差异
F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异
二、注意事项
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。
参考资料来源：百度百科-F检验
计量经济学中，为什么一元回归只做T检验而不做F检验？
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。
在一般情形下，t检验与F检验的结果没有必然联系；但当解释变量之间两两不相关时，若所有解释变量的系数均通过t检验，那么回归方程也能通过F检验。
计量经济学方法有十分重要的特点和意义：
研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新的变化。
研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。
