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两者是从不同原理出发的两类检验 拟合优度检验是从已经得到的估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度 方程的显著性检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性 拟合优度检验是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性 方程的显著性是从已经得到的估计的模型出发，检验它对样本观测值的拟合程度
回归系数的显著性检验 相关系数的显著性检验 回归方程的显著性检验
在0.05的显著性水平下拒绝原假设 在0.05的显著性水平下接受原假设 原假设错误 原假设正确
检验两个变量间是否存在线性相关关系的问题便是对回归方程的显著性检验问题 建立回归方程的目的是表达两个具有线性相关的变量间的定量关系，因此只有当两个变量问具有线性关系，即回归是显著的，这时建立的回归方程才是有意义的 求两个变量间相关系数，对于给定的显著水平α，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时，便认为两个变量间存在线性相关关系，所求得的回归是显著的，即回归方程是有意义的 为了推广到多元线性回归场合，另一种检验方法是方差分析的方法 当SR，Se，fA，fe已知，对于给定的显著性水平α，当F＜F1-α(fR，fe)时，认为回归方程显著，即是有意义的
在0.05的显著性水平下接受原假设，认为自变量对因变量有显著影响 在0.05的显著性水平下拒绝原假设，认为自变量对因变量有显著影响 在005的显著性水平下接受原假设，认为自变量对因变量没有显著影响 在0.05的显著性水平下拒绝原假设，认为自变量对因变量没有显著影响
方差分析 标准误差分析 相关系数显著性检验 回归方程显著性检验 r检验或F检验
检验回归方程对样本数据的拟合程度，通过判定系数来分析 对回归方程线性关系的检验 对回归方程中回归系数显著性进行检验 序列相关性检验 多重共线性检验
回归系数显著性检验采用F检验 回归方程显著性检验采用t检验 回归系数显著性检验采用t检验 回归方程显著性检验采用F检验
相关系数法。对于给定的显著性水平α，当相关系数r的绝对值大于临界值r1-α/2(n-2)时，便认为两个变量问存在线性关系，所求得的回归方程是显著性的 方差分析法 计算F比，对于给定的显著性水平α，当F＞F1-α(fB、fE)时，认为回归方程显著 定性分析法
线性关系的显著性 回归系数的系数的显著性 线性关系的显著性 估计标准误差
线性约束检验 若干个回归系数同时为零检验 回归系数的显著性检验 回归方程的总体线性显著性检验
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