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首先百看格兰杰因果关系检验，x对y有影响，表现为X各滞后项前的参数整体不为零，而Y各滞后项前的参数整体度为零。
格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。原假设前参数整体为零。
题中F值很大，F分布表中最大的也就6106，在1%的显著性水平下。所以可以肯定的说拒绝原假设，所以X2i和X3i对专YI的联合影响是显著的，F的p值很小，其表示的是接受原假设的概率为零，所以百属分百拒绝原假设，故影响是显著的。另外题中没有说F值是检验单个的，所以AB肯定是错的。
excel的f检验双样本方差分析数据用于对两个正态总体方差进行比较。以便分析用了超过一个参数的统计模型，判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
Excel数据分析工具中提供了方差齐性检验的工具：F检验-两样本方差用以验证假设检验的两个总体方差是否相等。它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。
由于样本方差是总体方差的最优e799bee5baa6e997aee7ad94e58685e5aeb9339估计量，所以两样本的样本方差比是两总体方差比的最优估量，任意特定的样本方差比是总体方差比的一个点估计值。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
扩展资料：
F检验-两样本方差对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐性的时候，Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。
F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较，但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时，该数据的稳健型会大打折扣，特别是当显著性水平比较低时。但是，如果数据符合正态分布，而且alpha值至少为0.05，该检验的稳健型还是相当可靠的。
1、打开zhidaoEXCEL软件，点击打开插入中的“插入函数”选项。
2、找到函数FDIST，如下图：
3、然后输入相专应值，其中X是用来计算t分布的值，则在此处输入已知的F值；Deg_freedom项填的是已知的自由度属；Degrees_freedom2 分母自由度。根据需求填，此处以1为例：
4、最终计算结果见下图。
2组各123个9位数，大哥你是在玩Excel吗？ 你换两组2位、3位的数据试试。