跪求计量经济学F统计量F-statistic计算？
计量经济学中的F统计量（F-statistic）一般用于模型整体显著性检验，用于检验解释变量是否在总体上显著影响因变量的数值。***设有一个线性回归模型：
Yi = β0 + β1 X1i + β2 X2i + ... βk Xki + εi
其中，Yi是因变量，Xi是解释变量，β0, β1, β2,...βk是回归系数，εi是误差项。
则F统计量的公式为：
F = （ESS/k）/（RSS/(n-k-1)）
F统计量的计算公式是：
F=SSRur/(n−k−1)(SSRr−SSRur)/q
其中，SSRr是受约束模型的残差平方和，SSRur是不受约束模型的残差平方和，q是约束条件的个数，n是样本量，k是不受约束模型的解释变量个数。12
F统计量服从自由度为(q,n−k−1)的F分布。如果F统计量的值大于临界值，或者对应的p值小于显著性水平，就可以拒绝原***设，认为约束条件不成立；反之，就不能拒绝原***设，认为约束条件成立。12
例如，如果要检验一个回归模型中的两个系数是否同时为零，即：
H0:β3=0,β4=0
则可以先估计不受约束模型：
y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+u
得到SSRur，然后估计受约束模型：
y=β0+β1x1+β2x2+u
F统计量的公式：F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)。统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值，具有统计平均的意义，对于单个微观粒子，宏观量是没有意义的．相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量。
数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据。也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。在计算机系统中，数据以二进制信息单元0,1的形式表示
S.E. of regression是扰动项的标准差，Sum squared resid是残差平方和，也等于统计学中所说的RSS，而F-statistic是F分布下的统计量，计算公式是 F=(ESS/K)/(RSS/(n-k-1)）,ESS和RSS就是剩余平方和以及回归平方和，三者有这样的关系：S.E. of regression等于Sum squared resid除以（n-k）的商再开方，F统计量你看上面的公式，少了一项ESS，而你所说的S.E. of regression和Sum squared resid只是跟RSS有关系，不于ESS产生关系，你应该还加入一项，比如说判定系数R-squared ，或者 S.D. dependent var，不然你所说的三者中，的确存在计算关系，但是多了一个ESS... 祝你好运
计量经济学ssr公式？
对于一元线性回归模型，SST有n-1个自由度；SSE有1个自由度；SSR有n-2个自由度。
因为一元线性耽归方程在建立时要求离回归的平方和最小，即根据“最小二乘法”原理来建立回归方程。
回归分析（regression ***ysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。
在统计学中，回归分析（regression ***ysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
多元回归中SST=SSE+SSR公式怎么推导出来，就是“最小二乘法”
计量和统计学中的rss ess 和sse ssr
但是Regression和Error是两个名词他们要用of 或者 from放在后面又因为意思的不同就变成了RSS=SSE ESS=SSR。
