JoVE Core
Statistics
Chapter 8: Distributions
8.15:
F 分布
F 分布以英国统计学家罗纳德·费舍尔爵士 (Sir Ronald Fisher) 的名字命名。F 统计量是具有两组自由度的比率(分数);一个用于分子,一个用于分母。F 分布源自 Student 的 t 分布。F 分布的值是 t 分布的相应值的平方。单因子方差分析扩展了 t 检验,用于比较两个以上的组。该推导的范围超出了本课程的级别。当有两个以上的组时,最好使用 ANOVA 而不是执行成对 t 检验,因为执行多个测试可能会引入类型 1 错误的可能性。
对方差进行两个估计来计算 F 比值:
本文改编自 Openstax, 统计学导论, 第 13.2 节 F 分布和 F 比率
F 检验以著名统计学家 Ronald Fisher 爵士的名字命名,它比较两个正态分布的总体方差之间的差异。
F 检验使用 F 统计量,该统计量是样本方差的比率,因此永远不会为负。
通常,为了便于计算,分子表示较高的样本方差,而分母表示较小的样本方差。
随着样本方差之间的差异减小,F 统计量越来越接近于统一。
计算两个独立正态分布总体的多个随机样本的 F 统计量,并绘制 F 统计量,得到 F 分布曲线,这是一条不对称的曲线,类似于卡方分布曲线。
但是,与基于卡方的检验不同,F 分布有两组自由度,一组用于分子,另一组用于分母。F 分布曲线的确切形状取决于这两个自由度。
此分布在 F 检验和涉及方差比较的方法(如方差分析)中很有帮助。
Related Videos
Distributions
4.1K 浏览
3.1K 浏览
6.1K 浏览
2.8K 浏览
3.7K 浏览
3.0K 浏览
3.4K 浏览
2.5K 浏览
2.3K 浏览
3.6K 浏览
2.2K 浏览
2.0K 浏览