F檢定(F-test),最常用的別名叫做聯合假設檢定(英語:joint hypotheses test),此外也稱方差比率檢定、方差齊性檢定。
它是一種在虛無假設(null hypothesis, H0)之下,統計值服從F-分佈的檢定。其通常是用來分析用了超過一個參數的統計模型,以判斷模型中的全部或一部分參數是否適合用來估計母體。 (推薦學習:web前端影片教學)
F檢驗這個名稱是由美國數學家兼統計學家George W. Snedecor命名,為了紀念英國統計學家兼生物學家費雪(Ronald Aylmer Fisher)。 Fisher在1920年代發明了這個檢定和F分配,原本叫做變異數比率(Variance Ratio)。
計算
樣本標準差的平方,即:
S2=∑( - )2/ (n-1)
兩組資料就能得到兩個S2值
F=S2/S2'
#接著計算的F值與查表得到的F表值比較,如果
F < F表顯示兩組資料沒有顯著差異;
F ≥ F表顯示兩組數據有顯著差異。
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