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F-Test (F-Test), der am häufigsten verwendete Alias heißt Joint Hypothese Test (englisch: Joint Hypotheses Test) und wird auch Varianzverhältnistest und Varianzhomogenitätstest genannt.
Es handelt sich um einen Test, bei dem der statistische Wert der F-Verteilung unter der Nullhypothese (H0) folgt. Es wird normalerweise verwendet, um statistische Modelle zu analysieren, die mehr als einen Parameter verwenden, um zu bestimmen, ob alle oder ein Teil der Parameter im Modell für die Schätzung der Population geeignet sind. (Empfohlenes Lernen: Web-Frontend-Video-Tutorial)
Der F-Test wurde vom amerikanischen Mathematiker und Statistiker George W. Snedecor zu Ehren des britischen Statistikers und Biologen Ronald Aylmer Fisher benannt . Fisher erfand diesen Test und die F-Zuordnung in den 1920er Jahren, ursprünglich als Varianzverhältnis bezeichnet.
Berechnendas Quadrat der Stichprobenstandardabweichung, das heißt:
S2=∑( - )2/ (n-1)
Zwei Datensätze können zwei S2-Werte erhalten
F=S2/S2'
Dann wird der berechnete F-Wert mit dem F-Tabellenwert verglichen, der durch Nachschlagen in der Tabelle erhalten wird. Wenn
F
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