前項目へ次項目へ27-3章で、偏回帰係数の有意性の検定について学びました。回帰分析においてある説明変数の偏回帰係数が0である(目的変数に対して効果がある)かを検定する場合には、t分布を用いて偏回帰係数の有意性の検定を行います。複数の説明変数における回帰係数の効果を同時に検定する(回帰式そのものが目的変数に対して効果があるかを検定する)場合にはF分布を用いて回帰の有意性の検定を行います。回帰式そのものの目的変数に対する効果の検定には、27-5章で学んだ「変動」を活用します。」で割った平均平方を用います。データの数を表します。error)とすると、となります。F分布に従うことを利用して検定を行います。この検定では、残差変動の平均平方(残差変動のばらつき)に対する回帰変動の平均平方(回帰変動のばらつき)が相対的に大きいかどうかを検定します。大きい場合には回帰変動による効果は有意である(回帰式そのものが目的変数に対して効果がある=偏回帰係数のいずれかが0ではない)と判断できますが、小さい場合には回帰変動による効果は有意であるとはいえません。有意ではない場合には、得られた回帰式にはあまり意味がありません。回帰変動のばらつきが相対的に大きいかどうかだけを見ればよいので、この検定では「片側検定」を行います。有意性の検定を行う際には、次のような分散分析表を作成する場合があります。データの数を表します。-※分散分析の詳細については28章以降で詳しく触れます。Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。