f研究什么意思 f的物理符号意义
统计学里的f是什么意思啊？方差分析中的MS，SS，F，DF分别是什么意思？统计学里的f是什么意思？方差分析中的MS，SS，F，DF分别是什么意思？线性回归分析其中“β、 T 、F”分别是什么含义？f物理中表示什么？
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统计学的y表示什么
应该是n/N,是样本容量占总体量的比重
方差分析的应用条件
MS是均方，SS是离均差平方和，F就是F统计量，DF是自由度。
方差分析：又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
分析方法：
（1）对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。
（2）对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析.
方差分析的假定条件为：
（1）各处理条件下的样本是随机的。
（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。
（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。
（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。
应用条件：
（1）各样本是相互独立的随机样本。
（2）各样本均来自正态分布总体。
（3）各样本的总体方差相等，即具有方差齐性。
（4）在不满足正态性时可以用非参数检验。
方差分析主要用途：
①均数差别的显著性检验。
②分离各有关因素并估计其对总变异的作用。
③分析因素间的交互作用。
④方差齐性检验。
统计学中t代表什么
关于统计学中的f值，在统计学中有专业而且权威的论述。
在这，就我的理解，简单的说：
f值用来检验样本的结果能够代表总体的真实程度。
也就是常说的求样本p值，当p值的结果为0.05≥p>0.01被认为是具有统计学意义，
或结果为0.01≥p≥0.001被认为具有高度统计学意义。
这样简单的回答，不知您是否满意！
单因素方差分析表格解读
MS是均方，SS是离均差平方和，F就是F统计量，DF是自由度。
方差分析用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
扩展资料：
方差分析中的原假设是：协变量对观测变量的线性影响是不显著的；在协变量影响扣除的条件下，控制变量各水平下观测变量的总体均值无显著差异，控制变量各水平对观测变量的效应同时为零。检验统计量仍采用F统计量，它们是各均方与随机因素引起的均方比。
参考资料来源：百度百科-方差分析
什么是线性回归分析
β也就是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关，为什么要标准化，因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确，减少因为单位不同而造成的误差。
T值是对回归系数的t检验的结果，绝对值越大，sig就越小，sig代表t检验的显著性，在统计学上，sig<0.05一般被认为是系数检验显著，显著的意思就是你的回归系数的绝对值显著大于0，表明自变量可以有效预测因变量的变异。
F是对回归模型整体的方差检验，所以对应下面的p就是判断F检验是否显著的标准，你的p说明回归模型显著。R方和调整的R方是对模型拟合效果的阐述，以调整后的R方更准确一些，也就是自变量对因变量的解释率为27.8%。
原理：
表征依变数Y的变异中有多少百分比，可由控制的自变数X来解释.
决定系数并不等于相关系数的平方。它与相关系数的区别在于除掉|R|=0和1情况，
由于R2<R，可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。
决定系数：在Y的总平方和中，由X引起的平方和所占的比例，记为R2
决定系数的大小决定了相关的密切程度。
当R2越接近1时，表示相关的方程式参考价值越高；相反，越接近0时，表示参考价值越低。这是在一元回归分析中的情况。但从本质上说决定系数和回归系数没有关系，就像标准差和标准误差在本质上没有关系一样。
在多元回归分析中，决定系数是通径系数的平方。
表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST
其中：SST=SSR+SSE，SST (total sum of squares)为总平方和，SSR (regression sum of squares)为回归平方和，SSE (error sum of squares) 为残差平方和。
注意：以下不同名字是同一个意思，只是表述不同
回归平方和：SSR(Sum of Squares for regression) = ESS (explained sum of squares)
残差平方和：SSE（Sum of Squares for Error） = RSS (residual sum of squares) =SSR(sum of squared residuals)
总离差平方和：SST(Sum of Squares for total) = TSS(total sum of squares)
注意：两个SSR的不同
SSE+SSR=SST
RSS+ESS=TSS
意义：拟合优度越大，自变量对因变量的解释程度越高，自变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。
取值意思：
0 表示模型效果跟瞎猜差不多
1 表示模型拟合度较好（有可能会是过拟合，需要判定）
0~1 表示模型的好坏（针对同一批数据）
小于0则说明模型效果还不如瞎猜（说明数据直接就不存在线性关系）
f的物理符号意义
f物理中表示很多力，比如：拉力、牵引力、弹力等。物理力学主要研究平衡现象，如气体、液体、固体的状态方程，各种热力学平衡性质和化学平衡的研究等。
物理力学对非平衡现象的研究包括四个方面：
1、趋向于平衡的过程，如各种化学反应和弛豫现象的研究；
2、偏离平衡状态较小的、稳定的非平衡过程，如物质的扩散、热传导、粘性以及热辐射等的研究；
3、远离于衡态的问题，如开放系统中所遇到的各种能量耗散过程的研究；
4、平衡和非平衡状态下所发生的突变过程，如相变等。解决这些问题要借助于非平衡统计力学和不可逆过程热力学理论。
