F值表示整个拟合方程的显著性,F越大,表示方程越显著,拟合程度也就越好。F值时F检验的统计量值,F=MSR/MSE,其中MSR=SSR/自由度,MSE=SST/自由度,一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著
F值是统计检定值,F检验又叫方差齐性检验。通常用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
F检验(F-test),最常用的别名叫做联合假设检验(英语:joint hypotheses test),此外也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设(null hypothesis, H0)之下,统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
F检验这名称是由美国数学家兼统计学家George W. Snedecor命名,为了纪念英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪(Ronald Aylmer Fisher)。Fisher在1920年代发明了这个检验和F分配,最初叫做方差比率(Variance Ratio)。