可生成图片类型(推荐)
可生成数据表类型(推荐)
Zeroclanzhang(讨论 | 贡献) 无编辑摘要 |
Zeroclanzhang(讨论 | 贡献) 无编辑摘要 |
||
第21行: | 第21行: | ||
|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream | |nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream | ||
|nodeconfiguration=VariableList;DropManu;Text | |nodeconfiguration=VariableList;DropManu;Text | ||
|nodeinputports=WorkFlow-Control | |nodeinputports=WorkFlow-Control 🠊;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■ | ||
|nodeoutputports=WorkFlow-Control | |nodeoutputports=WorkFlow-Control 🠊;Transfer-Variable ◆;Transfer-Table ■ | ||
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/F检验 | |statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/F检验 | ||
|previousnode=[[McNemar检验]] | |previousnode=[[McNemar检验]] |
节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
|
---|---|
F检验 | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | F检验 |
功能主类别 | 数据分析 |
英文缩写 | F检验 |
功能亚类别 | 方差分析 |
节点类型 | 数据挖掘 |
开发语言 | R |
节点简介 | |
F检验也称方差比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设(null hypothesis, H0)之下,统计值服从F-分布的检验。主要通过比较两组数据的方差, 以确定两者密度是否有显著性差异, 也是检查多组均值之间的差异。 用途:用于比较两个或多个样本或群体的方差是否显著不同。F检验常常用在方差分析中,以确定不同组别之间是否存在显著差异。 参数:选择连续型数值变量 | |
端口数量与逻辑控制(PC) | |
Input-入口 | 4个 |
Output-出口 | 3个 |
Loop-支持循环 | 是 |
If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
输入输出 | |
相关节点 | |
上一节点 | McNemar检验 |
下一节点 | One_Way_ANOVA |
相关网站 |
查找其他类别的节点,请参考以下列表