線性關係的 F 檢驗<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好
我正在嘗試執行 f 檢驗以檢查 0.1 級別的 2 個連續變量之間是否存在線性關係。 我已經通過 X -> Fit Line 完成了 Fit Y，我的答案是 Prob > F = < 0.001。 但是，當我在線性擬合水平下更改 alpha 水平時，所有數字都不會改變。 我是不是做錯了什麼，因為我認為方差分析結果應該隨著 alpha 的變化而變化。
謝謝
回复：線性關係的 F 檢驗好吧，我們實際上並沒有測試這種關係是否是線性的。 使用此類測試時，線性是我們的假設。 這種關係可能仍然是非線性的，即使 p < 0.001。 識別非線性的一種快速方法是尋找殘差中的任何模式。
當 p<0.001 時，我們可以相當確定地拒絕斜率為零的零假設，即我們有 x 和 y 之間正相關關係的強烈（和統計顯著）跡象。 但請記住，線性回歸本身並不能“證明”任何因果關係。 為此，我們使用我們對過程的科學理解（x 影響 y？y 影響 x? 或者是否有其他因素可以影響兩者）。
線性關係的 F 檢驗十分感謝。
只是為了仔細檢查我明白這裡的一切，因為 p<0.001 我們拒絕零假設，即數據不是線性的，並接受備擇假設，即實際上存在線性關係，對嗎？
線性關係的 F 檢驗傳統的方法是在表格中查找。 在 JMP 中，有一個函數 F Quantile( ) 返回給定 p 和二維自由度的 F。
對於具有兩個變量、20 個觀測值和 alpha = 0.1 的線性回歸，您可以使用公式
暴擊率= F分位數( 0.9 , 1個, 1 8個) ;
展示(暴擊率)
Fcrit = 3,00697659179545;
如果您的 F 超過此 Fcrit，您可以拒絕所選符號級別的原假設。 但是您已經知道，如果您得到 p < 0,001。 現在使用軟件為您計算實際 p 值，臨界值的使用不像以前那麼多了。 至少不明確。
線性關係的 F 檢驗謝謝。
快速提問，我如何才能在假設檢驗中找到臨界 F 值？
線性關係的 F 檢驗Alpha 不影響 F 的計算，因此不影響 p 值。 的確，臨界 F 值（用於假設檢驗）隨 alpha 而變化，但與臨界 F 進行比較的估計 F 不會變化。
但是，如果啟用“Confid curve fit”，您可以看到置信帶如何隨著 alpha 的變化而變窄或變寬。
