F 検定 (F 検定) は、最も一般的に使用される別名は共同仮説検定 (英語: Joint tongue test) と呼ばれ、分散比検定や分散の均一性検定とも呼ばれます。
帰無仮説(H0)のもとで統計値がF分布に従う検定です。通常、複数のパラメーターを使用する統計モデルを分析して、モデル内のパラメーターのすべてまたは一部が母集団の推定に適しているかどうかを判断するために使用されます。 (推奨される学習: Webフロントエンド ビデオ チュートリアル)
F テストは、イギリスの統計学者で生物学者のロナルド アイルマー フィッシャーを記念して、アメリカの数学者で統計学者のジョージ W. スネデコールによって命名されました。フィッシャーは 1920 年代にこの検定と F 配分を発明し、当初は分散比と呼ばれていました。
標本の標準偏差の 2 乗を計算します##、つまり:
S2=∑( - ) 2/ (n-1)
#2 つのデータ セットで 2 つの S2 値を取得できます
#F=S2/S2'
次に、計算された F 値と、テーブルを参照して得られた F テーブル値を比較します。 IfF
以上がf値の計算方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。