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线性回归--假设检验(F统计量、P-value)

 一、F检验解释

 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。它是一种在原假设(null hypothesis, H0)之下,统计值服从F-分布的检验。

二、线性回归基础:

通常对于一组特征数据和其标记值:(x1,y1),(x2,y2)......(xn,yn)在使用特征值对进行预测时,根据习惯,如果是连续的,则称这种操作或者技术为回归;如果y_i​是离散的,则通常称为分类。 

线性回归模型可以描述为:

 三、模型假设检验:

H0 :β1 =β2 =...=βk =0。

H1: 至少有一个 βi 不等于 0, i = 1,2,...,k。

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