个人感觉对回归参数的t检验和对你和优度的F检验没什么本质的区别，尤其是原假设（贝塔i等于0）和备择假设（贝塔i不全等于0）都一样。这二者的区别是什么啊？我知道这是个菜鸟问题，不过还是诚心请教高手指点。谢谢！
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区别在于t statistic only one single parameter; F statistic groups of parameters;
f 也可以对于单一参数检验，t2n-k-1=f1,n-k-1但是实践中不太用f检验。
因为（1）t 可以用于单尾和双尾检验，而F只用于双尾检验。
（2）t检验更加容易计算，数据处理更加轻松。
请问如何推导t平方等于F统计量？
在多元情况,F检验是对整个模型进行检验,H0:b0=b1=...=bn=0
t检验是对单个参数是否有意义进行检验,H0:b0=0. H0:b1=0; ........; H0:bn=0
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