回归分析的小问题

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在建立线性回归模型的过程中，往往需要进行回归系数显著性的t检验和模型整体显著性的F检验，而这些检验都需要满足一定的前提条件。这些前提条件都是什么？当违背这些基本假定时，这些检验会失效吗？

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关键词：回归分析 小问题 线性回归模型 线性回归 回归模型 回归分析

自己翻书啊

误差与变量之间不相关、解释变量之间独立、误差服从gauss分布等
在做回归之前肯定要检验一下，比如解释变量之间是否有多重共线性等等

t检验一般用于单样本或双样本问题。F检验其实就是方差检验，一般用于多样本问题。
t检验和F检验都是基于参数分布的前提下，根据样本的分布来判断原假设下，样本如此分布的概率。由小概率原理来拒绝原假设。如果没有假定原分布，则无法计算概率。
原分布一般都假设正态分布，而且由于概率的计算还要知道分布的离散程度，所以需要假设方差相等。