貝氏線性迴歸模型：F 檢定

您可以建立一或多個偏 F 檢定。 F 檢定是檢定統計量在虛無假設下具有 F 分佈的任何統計檢定。 F 檢定一般在比較配適至資料集的統計模型時使用，以便識別最適合從中進行資料取樣的母體的模型。

可用變數

列出從主要「貝氏線性迴歸」對話框中選取的因素及共變數變數。 在從主對話框新增或移除因子和共變數時，將相應更新清單。

檢定變量

從可用變數清單中選取要檢定的因子/共變數變數並將其新增到檢定變數清單中。

附註: 未選取檢定因素或共變數時，必須選取 包含截距項 選項。

檢定變數及值

指定要檢定的值。 值個數必須符合原始模型中的參數個數。 指定值時，必須指定截距項的第一個值（未明確定義時，假設所有值都為 0）。

包含截距項

選取後，檢定中會包括截距項。 依預設，不會選取該設定。

啟用後，使用檢定值欄位來指定值。

檢定標籤（選用）

您可以選擇為每一個檢定指定標籤。 您可以指定長度上限為 255 個位元組的字串值。 每一個 F 檢定僅容許使用一個標籤。