Apa itu statistik F parsial?

Apa itu statistik F parsial? Apakah itu sama dengan parsial F-test? Kapan Anda menghitung statistik F parsial? Saya berasumsi bahwa ini ada hubungannya dengan membandingkan model regresi, tapi saya tidak mengikuti sesuatu (?)

regression multiple-regression

— Vance L Albaugh
sumber

Statistik bukanlah hal yang sama dengan ujian, tidak. Statistik-z bukanlah tes-z, statistik-t bukan uji-t, statistik chi-kuadrat bukan tes chi-kuadrat ... dan statistik F parsial bukan parsial F tes . Namun, uji F parsial menggunakan statistik F parsial (ini adalah statistik uji dalam tes). Ini parsial karena tidak menguji apakah seluruh model linier adalah nol, hanya beberapa komponen saja.

— Glen_b -Reinstate Monica

Uji F parsial adalah metode pengujian yang paling umum untuk model regresi linear normal bersarang. "Nested" model hanyalah cara mewah untuk mengatakan model yang dikurangi dalam hal variabel yang disertakan.

$p$ $k$ $R^2$ ). Oleh karena itu apa yang kami uji adalah apakah perbedaannya begitu besar sehingga penghapusan variabel akan merugikan model. Mari kita sedikit lebih spesifik. Tes ini mengambil bentuk berikut

F = \frac{\frac{R S S_{R e d kamu c e d} - R S S_{F kamu l l}}{hal}}{\frac{R S S_{F kamu l l}}{n - k}}

$F=\frac{\frac{RSS_{Reduced}-RSS_{Full}}{p}}{\frac{RSS_{Full}}{n-k}}$

$\frac{1}{\sigma^2}$ $\chi^2$ $p$ $n-k$ $p$ $n-k$

Statistik sebenarnya dapat diturunkan dari sudut pandang rasio kemungkinan dan karena itu memiliki beberapa sifat yang baik ketika asumsi standar dari model linier terpenuhi, misalnya varians konstan, normalitas dan sebagainya. Ini juga lebih kuat daripada serangkaian tes individu, belum lagi bahwa ia memiliki tingkat signifikansi yang diinginkan.

— JohnK
sumber