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この質問に照らして：OLSモデルの係数が（nk）自由度のt分布に従うことの証明 理由を理解したい F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p),F=(TSS−RSS)/(p−1)RSS/(n−p), F = \frac{(\text{TSS}-\text{RSS})/(p-1)}{\text{RSS}/(n-p)}, ここで、pppモデルパラメータの数であり、nnn観測の数及びTSSTSSTSS全分散、RSSRSSRSSの残留分散は、以下のFp−1,n−pFp−1,n−pF_{p-1,n-p}分布。 どこから始めればいいのかわからないので、私はそれを証明しようとさえしなかったことを認めなければなりません。

20 regression  hypothesis-testing  least-squares  f-distribution  f-statistic 

私は、次の用語の線形回帰のコンテキストに関する意味の違いについて本当に混乱しています。 F統計 Rの2乗 残留標準誤差 私が見つかりました。このwebstie私の線形回帰に関連するさまざまな面で素晴らしい洞察力、非常に多くのように見えるのA上記ただし条件を与えた（私が理解限りが）。私が読んだものと私を混乱させたものを引用します： 残差標準誤差は、線形回帰フィットの品質の尺度です。......残差標準誤差は、応答（dist）が真の回帰直線から逸脱する平均量です。 1.これは実際には、lmラインからの観測値の平均距離ですか？ R二乗統計は、モデルが実際のデータにどれだけ適合しているかの尺度を提供します。 2.観測点が回帰直線からどれだけ離れているかをRSEが示す場合、低RSEが実際に「観測データ点に基づいてモデルが適切に適合している」ことを示しているため、混乱しています。モデルが適合するので、R 2乗とRSEの違いは何ですか？ F統計は、予測変数と応答変数の間に関係があるかどうかの良い指標です。 3. RSEが高く、Rの2乗が低いように、NON LINEARである強い関係を示すF値を持つことができるのは本当ですか

14 linear-model  nonlinear-regression  linear  f-statistic 

F統計量を使用して、予測子の少なくとも1つが応答に影響を与えるかどうかを判断できます。しかし、なぜすべての予測子で最小のp値を取らないのですか？新しいコンセプトを導入する必要はありません。

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