1.t检验和F检验的由来
一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，也就是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现，那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis，Ho)；相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见，那我们便不能很有信心的指出这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们无法确定。
F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显著性（P）就是出现目前样本这个结果的机率。
2.统计学意义（P值）
P值结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有
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Author: 成为夏目
Title: 多元线性回归f检验和t检验_你所不知道的t检验和F检验
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