f研究什么意思 f的物理符號意義
統(tǒng)計(jì)學(xué)里的f是什么意思??？方差分析中的MS，SS，F(xiàn)，DF分別是什么意思？統(tǒng)計(jì)學(xué)里的f是什么意思？方差分析中的MS，SS，F(xiàn)，DF分別是什么意思？線性回歸分析其中“β、 T 、F”分別是什么含義？f物理中表示什么？
本文導(dǎo)航
統(tǒng)計(jì)學(xué)的y表示什么
應(yīng)該是n/N,是樣本容量占總體量的比重
方差分析的應(yīng)用條件
MS是均方，SS是離均差平方和，F(xiàn)就是F統(tǒng)計(jì)量，DF是自由度。
方差分析：又稱“變異數(shù)分析”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。 由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對結(jié)果形成影響的可控因素。
分析方法：
（1）對成組設(shè)計(jì)的多個(gè)樣本均值比較，應(yīng)采用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析，即單因素方差分析。
（2）對隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的多個(gè)樣本均值比較，應(yīng)采用配伍組設(shè)計(jì)的方差分析，即兩因素方差分析.
方差分析的假定條件為：
（1）各處理?xiàng)l件下的樣本是隨機(jī)的。
（2）各處理?xiàng)l件下的樣本是相互獨(dú)立的，否則可能出現(xiàn)無法解析的輸出結(jié)果。
（3）各處理?xiàng)l件下的樣本分別來自正態(tài)分布總體，否則使用非參數(shù)分析。
（4）各處理?xiàng)l件下的樣本方差相同，即具有齊效性。
應(yīng)用條件：
（1）各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本。
（2）各樣本均來自正態(tài)分布總體。
（3）各樣本的總體方差相等，即具有方差齊性。
（4）在不滿足正態(tài)性時(shí)可以用非參數(shù)檢驗(yàn)。
方差分析主要用途：
①均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。
②分離各有關(guān)因素并估計(jì)其對總變異的作用。
③分析因素間的交互作用。
④方差齊性檢驗(yàn)。
統(tǒng)計(jì)學(xué)中t代表什么
關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的f值，在統(tǒng)計(jì)學(xué)中有專業(yè)而且權(quán)威的論述。
在這，就我的理解，簡單的說：
f值用來檢驗(yàn)樣本的結(jié)果能夠代表總體的真實(shí)程度。
也就是常說的求樣本p值，當(dāng)p值的結(jié)果為0.05≥p>0.01被認(rèn)為是具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，
或結(jié)果為0.01≥p≥0.001被認(rèn)為具有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
這樣簡單的回答，不知您是否滿意！
單因素方差分析表格解讀
MS是均方，SS是離均差平方和，F(xiàn)就是F統(tǒng)計(jì)量，DF是自由度。
方差分析用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。 由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機(jī)因素，另一是研究中施加的對結(jié)果形成影響的可控因素。
擴(kuò)展資料：
方差分析中的原假設(shè)是：協(xié)變量對觀測變量的線性影響是不顯著的；在協(xié)變量影響扣除的條件下，控制變量各水平下觀測變量的總體均值無顯著差異，控制變量各水平對觀測變量的效應(yīng)同時(shí)為零。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量仍采用F統(tǒng)計(jì)量，它們是各均方與隨機(jī)因素引起的均方比。
參考資料來源：百度百科-方差分析
什么是線性回歸分析
β也就是beta，代表回歸系數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)化的回歸系數(shù)代表自變量也就是預(yù)測變量和因變量的相關(guān)，為什么要標(biāo)準(zhǔn)化，因?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)化的時(shí)候各個(gè)自變量以及因變量的單位才能統(tǒng)一，使結(jié)果更精確，減少因?yàn)閱挝徊煌斐傻恼`差。
T值是對回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)的結(jié)果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗(yàn)的顯著性，在統(tǒng)計(jì)學(xué)上，sig<0.05一般被認(rèn)為是系數(shù)檢驗(yàn)顯著，顯著的意思就是你的回歸系數(shù)的絕對值顯著大于0，表明自變量可以有效預(yù)測因變量的變異。
F是對回歸模型整體的方差檢驗(yàn)，所以對應(yīng)下面的p就是判斷F檢驗(yàn)是否顯著的標(biāo)準(zhǔn)，你的p說明回歸模型顯著。R方和調(diào)整的R方是對模型擬合效果的闡述，以調(diào)整后的R方更準(zhǔn)確一些，也就是自變量對因變量的解釋率為27.8%。
原理：
表征依變數(shù)Y的變異中有多少百分比，可由控制的自變數(shù)X來解釋.
決定系數(shù)并不等于相關(guān)系數(shù)的平方。它與相關(guān)系數(shù)的區(qū)別在于除掉|R|=0和1情況，
由于R2<R，可以防止對相關(guān)系數(shù)所表示的相關(guān)做夸張的解釋。
決定系數(shù)：在Y的總平方和中，由X引起的平方和所占的比例，記為R2
決定系數(shù)的大小決定了相關(guān)的密切程度。
當(dāng)R2越接近1時(shí)，表示相關(guān)的方程式參考價(jià)值越高；相反，越接近0時(shí)，表示參考價(jià)值越低。這是在一元回歸分析中的情況。但從本質(zhì)上說決定系數(shù)和回歸系數(shù)沒有關(guān)系，就像標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤差在本質(zhì)上沒有關(guān)系一樣。
在多元回歸分析中，決定系數(shù)是通徑系數(shù)的平方。
表達(dá)式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST
其中：SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)為總平方和，SSR (regression sum of squares)為回歸平方和，SSE (error sum of squares) 為殘差平方和。
注意：以下不同名字是同一個(gè)意思，只是表述不同
回歸平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares)
殘差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (residual sum of squares) =SSR(sum of squared residuals)
總離差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares)
注意：兩個(gè)SSR的不同
SSE+SSR=SST
RSS+ESS=TSS
意義：擬合優(yōu)度越大，自變量對因變量的解釋程度越高，自變量引起的變動占總變動的百分比高。觀察點(diǎn)在回歸直線附近越密集。
取值意思：
0 表示模型效果跟瞎猜差不多
1 表示模型擬合度較好（有可能會是過擬合，需要判定）
0~1 表示模型的好壞（針對同一批數(shù)據(jù)）
小于0則說明模型效果還不如瞎猜（說明數(shù)據(jù)直接就不存在線性關(guān)系）
f的物理符號意義
f物理中表示很多力，比如：拉力、牽引力、彈力等。物理力學(xué)主要研究平衡現(xiàn)象，如氣體、液體、固體的狀態(tài)方程，各種熱力學(xué)平衡性質(zhì)和化學(xué)平衡的研究等。
物理力學(xué)對非平衡現(xiàn)象的研究包括四個(gè)方面：
1、趨向于平衡的過程，如各種化學(xué)反應(yīng)和弛豫現(xiàn)象的研究；
2、偏離平衡狀態(tài)較小的、穩(wěn)定的非平衡過程，如物質(zhì)的擴(kuò)散、熱傳導(dǎo)、粘性以及熱輻射等的研究；
3、遠(yuǎn)離于衡態(tài)的問題，如開放系統(tǒng)中所遇到的各種能量耗散過程的研究；
4、平衡和非平衡狀態(tài)下所發(fā)生的突變過程，如相變等。解決這些問題要借助于非平衡統(tǒng)計(jì)力學(xué)和不可逆過程熱力學(xué)理論。
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