计量经济学中的R-squared和F的计算方法如下：

一、R-squared的计算

R方是用来评估回归模型拟合优度的统计量。其计算公式为：

R² = 1 -

其中，残差平方和是实际观测值与模型预测值之间的差的平方和，总误差平方和是实际观测值与均值之间的差的平方和。R方的值越接近1，说明模型的拟合优度越高，即模型对数据的解释能力越强。

二、F的计算

F统计量用于检验回归模型中至少有一个解释变量是否对被解释变量有显著影响。它是通过方差分析得到的。在多元线性回归模型中，F统计量的计算公式为：

F = ×

其中，MSR是模型回归平方和，MSE是残差平方和误差的均值，df_model是模型中解释变量的数量，df_residual是残差自由度的数量。F值越大，说明模型中至少有一个解释变量对被解释变量有显著影响的证据越强烈。

详细解释：

R-squared：它反映了模型解释数据变异的能力。一个完美的模型会赋予R方值为1，意味着模型完全解释了数据的变动。而一个较低的R方值可能意味着模型未能充分捕捉到数据中的重要关系或是模型存在偏差。因此，在选择模型时，通常倾向于选择具有较高R方值的模型。

F统计量：在计量经济学中，F统计量是假设检验的重要工具。它用于检验模型中所有解释变量是否作为一个整体对被解释变量有显著影响。如果F值很大并且对应的概率值小于预设的显著性水平，那么我们可以拒绝“模型中所有解释变量对被解释变量无影响”的原假设，认为模型中的至少一个解释变量对被解释变量有显著影响。反之，如果F值较小或对应的概率值较大，那么我们不能拒绝原假设，认为模型的解释变量对被解释变量的影响不显著。