パラメーター推定値テーブルのt比からのp値計算のDFなし（標準最小二乗）こんにちは、
些細な質問があるかもしれませんが、どこにも答えが見つかりません。
標準の最小二乗（DSDで作成されたDOE）で線形回帰モデルを実行しています。パラメーターの推定値の表（添付の図）では、モデルに含まれる各効果のt比とp値（Prob> ItI）を確認できます。テストで何が重要なのか、別の言い方をすると使用された自由度の数有意水準5％の両側t検定の場合。
試行錯誤の結果、それがエラーに使用される自由度の数であることがわかりました。F比の確率がt比の場合と同じであることも奇妙に思えます。その背後にあるロジックを説明してもらえますか？自由のすべてのデグレが使用されているのはなぜですか（11ではなく16）。
ありがとう、ダニエル
再：パラメータ推定値表のt比からのp値計算のDFの数（標準最小二乗）の統計の詳細の章をご覧ください助けて > 本 > 線形モデルのあてはめ 。
の t 比率はエラーDFを使用します。JSL関数を使用できます q = t分位数（確率、df） 「クリティカル」クォンタイルを取得します。つかいます p 両面の場合は/ 2。見る助けて > スクリプトインデックス > 関数 > 確率 > t分位点 。
バランスの取れたデザインの場合（あなたの場合）、 F 比率と t 比率は同じ仮説をテストします。だから F 比率は t 比率。彼らは同じ結果をもたらさなければならない p この特別な場合の値。
あなたは「自由度」を理解していません。平方和には、独立した情報の量よりも多くの項が含まれます。したがって、DFは平均二乗でそれを修正します。たとえば、15個のパラメーターを推定した場合、推定を評価するために必要な独立した情報は1 DFだけです。それはいけません ' ケーキを食べて 」
