发布网友 发布时间:2022-05-12 00:38
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热心网友 时间:2023-10-30 08:24
F检验用来分析用了超过一个参数的统计模型,以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。t检验推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。
F检验对于数据的正态性非常敏感,因此在检验方差齐性的时候,Levene检验, Bartlett检验或者Brown–Forsythe检验的稳健性都要优于F检验。
F检验还可以用于三组或者多组之间的均值比较,但是如果被检验的数据无法满足均是正态分布的条件时,该数据的稳健型会大打折扣,特别是当显著性水平比较低时。但是,如果数据符合正态分布,而且alpha值至少为0.05,该检验的稳健型还是相当可靠的。
若两个母体有相同的方差(方差齐性),那么可以采用F检验,但是该检验会呈现极端的非稳健性和非常态性,可以用t检验、巴特勒特检验等取代。
扩展资料
通常的F检验例子包括:
1、假设一系列服从正态分布的母体,都有相同的标准差。这是最典型的F检验,该检验在方差分析(ANOVA)中也非常重要。
2、假设一个回归模型很好地符合其数据集要求。
通常的t检验:
(1) 已知一个总体均数;
(2) 可得到一个样本均数及该样本标准差;
(3) 样本来自正态或近似正态总体。
参考资料来源:百度百科-回归分析
参考资料来源:百度百科-F检验
热心网友 时间:2023-10-30 08:25
说明:两总体方差相等热心网友 时间:2023-10-30 08:25
F检验中一般若P值>0.5,则接受原假设,可说明方差齐,一般是比较两个总体之间是否为方差齐。