可决系数R的平方和统计量F存在怎样的关系？

可决系数R的平方和统计量F存在的关系是：F value 可以用R square 来算，f与r^2关系推导计量经济学（因为F=（R2/q）/（（1-R2）/(n-k-1))，所以R2=0时，F=0。讲得更具体点：R2和F统计量都是衡量拟合优度的，当方程完全不拟合时，R2和F统计量都为0。）

扩展资料：

F统计量是指在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量。

一个特定数值对于其平均值的偏离，称为离差，而一变量的各数值对于其平均值的偏离，称为变异。通常用离差平方和来描述变异程度。离差平方和又简称平方和(Sum of square)。在研究单变量的离中趋势描述时，我们已经接触了离差平方和的概念，样本标准差

的定义公式中就直接使用了上述概念。平方和被相应的自由度去除，得到平均平方，简称为均方(Mean square)。样本标准差就是被自由度(n-1)所平均的x对于

离差均方的算术平方根。下面我们将应用平方的概念去开发测度一个回归方程拟合协变关系效果的量数。

参考资料来源：百度百科-F统计量

参考资料来源：百度百科-可决系数

r平方是可决系数 衡量自变量对因变量的解释程度 一般来说 越大说明Y变化的原因 能有X的存在而解释 f统计量是联合检验时候 用 就是X的数量大于一个 对整个自变量对y的反映程度 越大 越容易拒绝0假设

F检验：从整体上说明自变量与因变量之间的关系，即F越大，则说明自变量中至少有一个系数不等于0，即自变量与因变量之间具有显著的关系。
可决系数R：是刻画自变量所能解释的因变量的波动，即可决系数R越大，说明模型对因变量拟合的越好，因变量的真实值与拟合值更接近。
个人见解，希望能帮上忙！

男女关系