f漫衍计较excel,电子表格F漫衍如何算

一般DW统计量的表提供d_l和d_u

DW < d_l 正相关

d_l <DW < d_u 该检讨不确定

d_u < DW < 4 - d_u 不存在自相关

4 - d_u < DW < 4 - d_l 该检讨不确定

DW > 4 - d_l 负相关

扩展资料：

自相关性发生的原因：

线性回归模子中随机误差项存在序列相关的原因许多，但主要是经济变量自身特点、数据特点、变量选择及模子函数形式选择引起的。

1.经济变量惯性的浸染引起随机误差项自相关

2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关

3.一些随机因素的滋扰或影响引起随机误差项自相关

4.模子设定误差引起随机误差项自相关

5.视察数据处理惩罚引起随机误差项序列相关

自相关的效果：

线性相关模子的随机误差项存在自相关的环境下，用OLS（普通最小二乘法）举办参数预计，会造成以下几个方面的影响。

从高斯-马尔可夫定理的证明进程中可以看出，只有在同方差和非自相关性的条件下，OLS预计才具有最小方差性。当模子存在自相关性时，OLS预计仍然是无偏预计，但不再具有有效性。

这与存在异方差性时的环境一样，说明存在其他的参数预计方式，其预计误差小于OLS预计的误差；也就是说，对付存在自相关性的模子，应该改用其他方式预计模子中的参数。

1.自相关不影响OLS预计量的线性和无偏性，但使之失去有效性

2.自相关的系数预计量将有相当大的方差

3.自相干系数的T检讨不显著

4.模子的预测成果失效

F漫衍与t漫衍和卡方漫衍的干系

f漫衍公式：F=a(n2，n1)。F漫衍是1924年英国统计学家Ronald。A。Fisher爵士提出，并以其姓氏的第一个字母定名的。它是两个听从卡方漫衍的独立随机变量各除以其自由度后的比值的抽样漫衍，是一种非对称漫衍，且位置不行交流。

F漫衍是1924年英国统计学家R.A.Fisher提出，并以其姓氏的第一个字母定名的。F漫衍界说为：设X、Y为两个独立的随机变量，X听从自由度为k1的卡方漫衍，抖客教程网，Y听从自由度为k2的卡方漫衍，这2个独立的卡方漫衍被各自的自由度除今后的比率这一统计量的漫衍。即：上式F听从第一自由度为k1，第二自由度为k2的F漫衍。

F漫衍是1924年英国统计学家R.A.Fisher提出，并以其姓氏的第一个字母定名的。它是一种非对称漫衍，有两个自由度，且位置不行交流。

F漫衍有着遍及的应用，如在方差阐明、回归方程的显著性检讨中都有着重要的职位。若总体，与为来自X的两个独立样本，设统计量。

Z就是正态漫衍，X^2漫衍是一个正态漫衍的平方，t漫衍是一个正态漫衍除以（一个X^2漫衍除以它的自由度然后开根号），F漫衍是两个卡方漫衍漫衍除以他们各自的自由度再相除。

好比X是一个Z漫衍，Y(n)=X1^2+X2^2+……+Xn^2,这里每个Xn都是一个Z漫衍，t(n)=X/根号(Y/n),F（m,n）=(Y1/m)/(Y2/N)。

扩展资料：

统计学专业本领要求：

1，具有扎实的数学基本，受到较量严格的科学思维练习；

2，把握统计学的根基理论、根基常识、根基方式和计较机操纵技术；具有收罗数据、设计侦盘查卷和处理惩罚侦查数据的根基本领；

3，相识与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或家产统计等有关的自然科学、社会科学、工程技能的根基常识，具有应用统计学理论阐明、办理该规模实际问题的劈头本领；

4，相识统计学理论与方式的成长动态及其应用前景；

5，对付理学学士，应能纯熟利用各类统计软件包，有较强的统计计较本领；对付经济学学士，应具有扎实的经济学基本，具有操作信息资料举办综合阐明和打点的本领；

6，把握资料查询、文献检索及运用现代信息技能获取相关信息的根基方式；具有必然的科学研究和实际事情本领。

方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，个中 E（X）暗示数学期望。

若x1,x2,x3......xn的平均数为m

则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]

方差即偏离平方的均值，称为尺度差或均方差，方差描写颠簸水平。

对付持续型随机变量X，若其界说域为（a，b），概率密度函数为f（x），持续型随机变量X方差计较公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。

离散型：

假如随机变量只取得有限个值或无穷能按必然序次一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。假如变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是持续的，这随机变量就称为持续型随机变量

F漫衍是1924年英国统计学家Ronald.A.Fisher爵士提出，并以其姓氏的第一个字母定名的。它是两个听从卡方漫衍的独立随机变量各除以其自由度后的比值的抽样漫衍，是一种非对称漫衍，且位置不行交流。F漫衍有着遍及的应用，如在方差阐明、回归方程的显著性检讨中都有着重要的职位