第二，F检验对总体的正态假设很敏感，就是说，如果不能确定两个总体全部严格服从了正态分布，那么，F检验就会失效。可以用levene检验或者非参数检验代替。所以，处理数据前，请先确定总体的分布。
第三，关于t检验
1单样本情况下，总体稍稍偏离正态分布，当样本容量足够大时（需要根据情况和经验来判断n的大小，30，或50，或更多），对t检验功效的影响是不大的。极端情况下，当样本n大于120时，t检验和z检验极度相近（有兴趣可验证一下:)）。但是当样本容量小于30并且不能判断总体是不是近似正态分布时，t检验功效会降低。可用非参数检验代替。
2双样本情况下，
a总体方差相等，只要样本量n1，n2都大于30，即使总体不服从正态分布，也可以用t检验。参考中心极限定理。
b总体方差不相等，总体应至少近似服从正态分布。大数据样本来判断总体服从正态分布不是总能发生，样本容量小的最好做正态性检验，钟型图，比较中位数均值西格玛之类的方法，至少能判断数据近似服从正态分布。如果实在不服从。。。就参考非参数吧。。或者数据转换。和这种情况相同的还有成对t检验，若验证数据严重违背正态分布，就不要用t检验了。
请注意，双样本的2个t检验统计量是不同的，自由度也不一样，但他们的结果很近似，所以感觉做总体方差相等的假设有些多余。不过，有时候2个总体方差的等同性对他们的结果还是有很大影响的。所以，用F检验先做总体方差的差别检验在进行t检验的选择是非常有必要的。
上面有说的不恰当的地方，请大家再一起讨论。
一元线性回归模型里总离差平方和的自由度是n-1，然后回归平方和的自由度是由x的个数决定的，因为一元的里面就是一个x所以自由度就是一，残差平方和就是总的离差平方和减去回归平方和的自由度就是n-2。
用回归方程或回归线来描述变量之间的统计关系时，实验值yi与按回归线预测的值ŷ并不一定完全一致。ESS越大说明多元线性回归线对样本观测值的拟合情况越好。
扩展资料：
回归平方和是ESS是总偏差平方和（总离差平方和）TSS与残差平方和之差RSS，ESS= TSS-RSS。
在估计总体的方差时，使用的是离差平方和。只要n-1个数的离差平方和确定了，方差也就确定了；因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数的值，第n个数的值也就确定了。这里，均值就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，估计总体方差的自由度为n-1。
在结构力学上的自由度，或称动不定度，意指分析结构系统时，有效的结构节点上的未知节点变位数。其中称之为“有效”是因为结构构件上的任一点，都应有机会具有自由度，我们只选择其中对分析整体结构有用的节点变位来讨论，而称为“未知”则因为为求解容易，我们通常尽可能减少自由度的数量，因此扣除已知的变位。
参考资料来源：百度百科--F—检验法
参考资料来源：百度百科--回归平方和
参考资料来源：百度百科--自由度
首先计算出大方差数据的自由度和小方差数据的自由度然后计算出F值
查F表
表中横向为大方差数据的自由度；纵向为小方差数据的自由度
将自己计算出来的F值与查表得到的F表值比较,如果
F < F表 表明两组数据没有显著差异；
F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异问题一：分子自由度的分子自由度 （1）单原子分子：如氦He、氖Ne、氩Ar等分子只有一个原子，可看成自由质点，所以有3个平动自由度 i = t = 3。（2）刚性双原子分子如氢 、氧 、氮 、一氧化碳CO等分子，两个原子间联线距离保持不变。就像两个质点之间由一根质量不计的刚性细杆相连着（如同哑铃），确定其质心O’的空间位置，需3个独立坐标（x，y，z）；确定质点联线的空间方位，需两个独立坐标（如α，β），而两质点绕联线的的转动没有意义。所以刚性双原子分子既有3个平动自由度，又有2个转动自由度，总共有5个自由度 i = t + r =3 + 2 = 5。（3）刚性三原子或多原子分子: 如H2O 、氨 等，只要各原子不是直线排列的（故CO2的自由度为5，其为直线型），就可以看成自由刚体，共有6个自由度，i = t + r = 3 + 3 = 6。(4) 对于非刚性分子，由于在原子之间相互作用力的支配下，分子内部还有原子的振动，因此还应考虑振动自由度（以S 表示）。如非刚性双原子分子，好像两原子之间有一质量不计的细d簧相连接，则振动自由度 S = 1。一般在常温下，气体分子都近似看成是刚性分子，振动自由度可以不考虑。
问题二：计量经济学中分子分母自由度怎么判断 不会
问题三：请教高人F检验里分子自由度和分母自由度如何计算 具体事例有具体函数。你这样空泛怎么回答？
上传带行列号的有数据示例的表格截图，清楚说明已知条件，达成什么样的结果，才能有针对性地给你准确的答案。
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