t值、F值与R方的区别

t值是对单个变量显著性的检验，t值的绝对值大于临界值说明该变量是显著的，要注意的是t检验是对总体当中变量是否是真正影响因变量的一个变量的检 验，即检验总体中该变量的参数是否为零，只不过总体中变量的参数永远未知，只能用其无偏估量（参数的样本估计量)来代替进行检验.

F值是对 所有解释变量整体显著性的检验，其原假设是所有的解释变量的参数都为零，而只要其中至少有一个解释变量的参数不为零就说明解释变量在整体上对因变量有显著 性的影响，但仅依靠F检验是无法判断究竟哪个自变量对因变量有显著性的影响，必须进一步对每一个变量进行t检验。

R平方值表明了模型对样本 数据的拟合程度，其值越高说明模型对样本数据拟合得更好，要注意R平方值是样本依赖的，就是说R平 方值判别模型的一个潜在的假设是你所抽取的样本是真正来自于你所研究的总体，而现实当中这一点往往难以做到。我们进行计量经济分析的最终目的是要依据样本 数据来研究总体的规律性，那么相应的检验也是要对总体进行，而R平房值的高低仅代表模型对样本数据的拟合程度，并不能说明总体当中变量的显著性，虽然F统 计量和R平方值有换算关系，但是二者的构造机理是完全不同的，包括t检验都是针对总体的检验

所以在现实中我们一般不对R平方值的大小给与太大的关注，而更看重t检验的结果，试想如果你抽取的一组样本不是来自于你真正要研究的对象的总体，即使R平方值再高、那也说明不了问题。

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