请问多元线性回归模型方差分析不显著，但有单独因子效应分析显著，是否要整个模型显著才行？
多元线性回归和多因素方差分析一样吗 不一样。回归分析是多个变量之间的关系。方差分析是多个样本之间的差异。
在多元线性回归中，对参数作了t检验后为什么还要作方差分析和F检验？ 参考答案：t检验仅是对单个系数的显著性进行检验，由于自变量之间存在着较为复杂的关系，因此有必要对回归系数进行整体检验，方差分析和F检验就是对回归方程的整体统计显著。
请问多元线性回归模型方差分析不显著，但有单独因子效应分析显著，这可信吗？是否要整个模型显著才行？ 你这里面从各个变量的t检验看显然有变量不显著，把这些变量剔除掉重新建立新的回归模型就是了，哪儿有在这种伪回归的情况下纠结方差分析是不是显著的…
单因素方差分析有差异，多因素线性回归分析结果不相关，是为什么 很简单那，因为你这些指标之间存在高度相关性，才会导致你回归的错误专业分析找我做
t检验 方差分析 与直线回归 多元线性回归分析的关系是什么 t检验用以进行参数显著性假设检验方差分析用以判别影响变量的因素是都是显著的直线回归用以得到两个变量之间的线性关系多元线性回归用来分析一个变量与多个变量之间的关系，它是直线回归的扩展。在线性回归中，t检验用来区别估计出的参数的显著性，而方差分析是基于F检验，F检验的第一个自由度如果是1，那么把它开放后就是t检验。
