线性回归分析其中“β、 T 、F”分别是什么含义？

1.β是beta，代表回归系数，标准化的回归系数代表自变量，也就是预测变量和因变量的相关关系，因为只有在标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一，使结果更精确。

2.T值是对回归系数的t检验的结果，规律是，绝对值越大，sig就越小。sig代表t检验的显著性，在统计学上，我们把sig<0.05认为系数检验效应显著，也就是说检验效应显著的话，就表明了自变量是可以有效预测因变量的变异。

3.F是对回归模型整体的方差检验，下面的p值就是判断F检验是否显著的标准，我们就可以对回归模型进行解释。

在线性回归分析中，"β"、"T"和"F"是统计学中非常重要的概念，它们分别代表以下含义：

1. β（Beta） ：

   • β是回归系数，它表示自变量（predictor variable）与因变量（response variable）之间的线性关系的强度和方向。如果β为正，说明自变量与因变量正相关；如果β为负，说明两者负相关。标准化的β值使得不同自变量间的系数可以比较，因为它们都是在相同的尺度上度量的。

2. T值：

   • T值是进行假设检验时使用的一个统计量，特别是在计算回归系数的显著性时。当进行t检验时，我们会计算一个t统计量，它基于回归系数的估计值与其标准误差的比例。如果t值的绝对值很大，这意味着回归系数的估计远离零（即回归线不平行于x轴），并且我们有更强的证据认为该系数在统计上是显著的。通常，如果t值的绝对值大于临界t值（对应于特定的置信水平和自由度），那么我们就说回归系数是显著的。

3. F值：

   • F值是在方差分析（ANOVA）或方差分析表中出现的统计量，用于整体检验所有自变量（在多元线性回归中）对因变量的联合影响是否显著。F检验是基于模型的整体R²（决定系数）和残差平方和的比较。如果F统计量足够大，对应的p值小于某个显著性水平（通常为0.05），那么我们可以拒绝原假设（即模型无效），接受备择假设（即模型至少在某种程度上是有效的）。

简单来说，β描述了自变量与因变量的关系，T值用来测试单个β的显著性，而F值则用于评估整个模型的显著性。在实际分析中，这些值可以帮助我们了解模型的解释能力和可靠性。