是用于评估预测模型性能的指标。F-比率是一种统计量,用于比较预测模型中的组间方差与组内方差的比值。p值则是用于判断F-比率是否显著的概率。
F-比率可以通过计算预测模型中的均方差(Mean Square Error, MSE)来得到。它将预测模型的均方差与随机误差的均方差进行比较,从而评估模型的拟合程度。F-比率越大,表示模型的拟合程度越好。
p值是在给定显著性水平下,判断F-比率是否显著的概率。通常,我们将显著性水平设定为0.05或0.01。如果p值小于显著性水平,我们可以拒绝原假设,即认为F-比率是显著的,预测模型的拟合程度是显著的。
得到连续预报器的F-比率和p值可以帮助我们评估预测模型的准确性和可靠性。在实际应用中,我们可以根据F-比率和p值来选择最佳的预测模型,或者对模型进行改进和优化。
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