F统计量是在零假设成立的情况下，符合F分布的统计量，用于检验两个或多个样本的方差是否有显著差异。其计算公式为：
\[ F = \frac{ESS}{K} \div \frac{RSS}{n-k-1} \]
其中：
ESS（Explained Sum of Squares）是回归平方和，表示模型解释的变异量。
RSS（Residual Sum of Squares）是剩余平方和，表示模型未能解释的变异量。
\（ n \） 是样本容量。
\（ k \） 是自变量的个数。
F统计量主要用于方差分析（ANOVA）、回归分析等统计方法中，用于判断模型的整体显著性以及模型中各个自变量对因变量的影响是否显著。
建议在具体应用中，结合F分布表或统计软件来获取F统计量对应的p值，从而进行假设检验和模型诊断。