部分F統計とは何ですか？

部分F統計とは何ですか？それは部分的なF検定と同じですか？いつ部分F統計量を計算しますか？私はこれが回帰モデルの比較と関係があると仮定していますが、私は何かを追っていません（？）

部分F検定は、ネストされた正規線形回帰モデルをテストする最も一般的な方法です。「ネストされた」モデルは、含まれる変数の観点から縮約モデルを表現するだけの派手な方法です。

$p$$k$$R^2$）。したがって、テストするのは、変数の削除がモデルに有害となるほど差が大きいかどうかです。もう少し具体的にしましょう。テストは次の形式を取ります

分子と分母の変数は、 $\frac{1}{\sigma^2}$ 独立している $\chi^2$ 自由度を持つ変数 $p$ そして $n-k$ それぞれ、したがって、比率はパラメーターを持つF分布のランダム変数です。 $p$ そして $n-k$。統計量が、変数を削除した後にモデルがあまりにも多くの説明力を失った場合に発生する前述の分布からの臨界値を超える場合、縮小モデルが適切であるという帰無仮説を拒否します。

統計は、実際には尤度比の観点から導き出すことができ、したがって、線形モデルの標準的な仮定が満たされたときに、一定の分散、正規性などのいくつかの優れた特性を持ちます。また、一連の個別のテストよりも強力であり、望ましいレベルの重要性があることは言うまでもありません。