请问我用红色标出来的话是不是自相冲突。正确的应是那个

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利用F 统计量进行回归方程显著性检验的步骤如下：

1、提出假设。

H0：β0=β1 = 0

H1：β0、β1 不全为0

式中，如果零假设H0 成立，则说明回归总体是是显著线性的，反之表明回归总体不存

在线性关系，即所有解释变量对Y 没有显著的线性作用。

2、计算回归方程的F 统计量值。

3、根据给定的显著水平α确定临界值Fα（1，n-2），或者计算F 值所对应的p 值。

4、做出判断。

如果F 值大于临界值Fα（1，n-2）（或者p<α），就拒绝原假设，接受备择假设；反之，

《实用现代统计分析方法与SPSS 应用》初稿/2000 年/张文璋

135

如果F 值小于临界值Fα（1，n-2）（或者p>α）， 则接受原假设。

例如，根据[例-16]的数据，对家庭消费支出与可支配收入的回归参数1

β 进行显著性检验。

根据表8-39SPSS 输出结果的ANOVA（方差分析表）可得到，F=164.655，p=0.000<0.05，

所以拒绝零假设，回归方程的线性关系是显著的。

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关键词：ANOVA 可支配收入 回归方程 SPSS anov 标出

也就是说

如果零假设H0 成立，则说明回归总体是是显著线性的，

和

根据表8-39SPSS 输出结果的ANOVA（方差分析表）可得到，F=164.655，p=0.000<0.05，

所以拒绝零假设，回归方程的线性关系是显著的。

是不是冲突

是第一个说反了吧，如果ho成立应该是没有显著线性关系。

同意楼上的。"式中，如果零假设H0 成立，则说明回归总体是是显著线性的，反之表明回归总体不存

在线性关系，即所有解释变量对Y 没有显著的线性作用。" 应该是，如果H0成立，说明回归总体不存在显著线性的关系，反之，则存在线性关系。

如果书中的表述真的如楼主所写的，那么“如果零假设H0 成立，则说明回归总体是是显著线性的，反之表明回归总体不存

在线性关系，即所有解释变量对Y 没有显著的线性作用。”就说反了。

估计是笔误吧。这种问题一般不会搞错的。

若拒绝H0，只是说明整个方程是显著的，即所有解释变量对被解释变量的作用是显著的，若说是不是线性作用，太牵强。一般说H0指的是beta1=beta2=...=0,不包括beta0.根据F统计量的构造方法，分子分母都应是chi-square统计量用各自自由度调整后的形式，而chi-square统计量是由服从标准正态分布的统计量的平方和组成，在H0的假设下，beta1,beta2...服从标准正态分布，而beta0却不一定，原因在于误差项的均值可能会跑到beta0 中去了。

统计软件给出了双变量模型的F-检验只是为了构建多变量模型的OLS估计及检验这一模块方便。千万不要受误导。我是这么想的。

纠正个错误，beta1,beta2...服从0均值的正态分布。