F检验总平方和剖分公式？

F检验总平方和剖分公式是：SSbi=SSR-SS'R

在多元线性回归分析中，依变量y的总平方和SSy可以剖分为回归平方和SSR与离回归平方和SSr两部分，即：SSy=SSR+SSr

依变量y的总自由度dfy也可以剖分为回归自由度dfR与离回归自由度dfr两部分，即：dfy=dfR+dfr

在多元线性回归分析中，回归平方和SSR反映了所有自变量对依变量的综合线性影响，它总是随着自变量的个数增多而有所增加，但决不会减少。因此，如果在所考虑的所有自变量当中去掉一个自变量时，回归平方和SSR只会减少，不会增加。减少的数值越大，说明该自变量在回归中所起的作用越大，也就是该自变量越重要。

设SSR为m个自变量x1、x2、…、xm所引起的回归平方和，SS'R为去掉一个xi自变量后m-1个自变量所引起的回归平方和，那么它们的差SSR-SS'R即为去掉自变量xi之后，回归平方和所减少的量，称为自变量xi的偏回归平方和，记为SSbi，即：SSbi=SSR-SS'R

F检验公式如下：

F检验是从总离均差平方和与自由度的剖分开始，将总变异剖分为组间变异和组内变异。因为组间变异由处理效应和误差效应共同引起，组内变异由误差效应引起。因而，将计算出的组间方差和组内方差进行比较，就可判断处理效应是否存在。

F检验显著或极显著说明组间处理效应存在但并不能说明每两组间都存在差异要知道每两组间是否有差异必须进行多重比较常采用的比较方法有最小显著差数法（LSD法）和最小显著极差法（LSR法）后一种方法又分为q法和新复极差法（SSR法）。生物试验中常采用新复极差法（SSR法）。