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| 节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
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|---|---|
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 |
文件:F-test plot.svg
自由度为 d1 和 d2 等于 10，显著性水平为 0.05 的 f-test 概率密度函数图。（红色阴影区域表示临界区域）
F 检验 是用来比较两个样本的方差或者多个样本间方差比的任何 统计检验。检验统计量，随机变量 F，被用来确定在真实的 零假设下，以及对误差项（ε）的真实惯常假设下，被检验的数据是否具有 F 分布。[1] 它最常用于 比较统计模型，这些模型已被拟合到一个 数据 集上，以确定哪个模型最适合从中抽样得到数据的 群体。当模型使用 最小二乘法拟合到数据上时，精确的 "F 检验" 主要出现。这个名称由 乔治·W·斯内德科创造，以纪念 罗纳德·费希尔。费希尔最初在20世纪20年代将该统计量发展为方差比。[2]
常见例子
F 检验的常见例子包括研究以下情况
- 文件:One-way ANOVA Table generated using Matlab.jpg使用 Matlab 生成的单因素方差分析表，有 3 个随机组，每组有 30 个观察值。F 值在倒数第二列中被计算
假设一组给定的 正态分布群体的 均值都相等，且都具有相同的 标准差。这可能是最著名的 F 检验，并且在 方差分析 (ANOVA) 中扮演重要角色。 ** 方差分析 (ANOVA) 的 F 检验遵循三个假设 **# 正态性 **# 方差齐性 **# 误差独立性 和 随机抽样
- F 检验
F 检验是统计中用于比较两个样本方差或多个样本方差比的一种检验方法。它涉及到的检验统计量是 F 分布，该分布可用于在零假设成立的情况下，以及误差项符合特定假设的前提下，判断数据是否符合预期分布。F 检验通常用于模型选择，帮助决定哪个统计模型最适合描述数据集。当通过最小二乘法拟合数据时，F 检验尤为重要。这个检验是以统计学家罗纳德·费希尔的名字命名的，他在20世纪20年代提出了这种检验方法。
- 常见例子
F 检验的应用包括：
- 方差分析（ANOVA），它用于假设所有正态分布的群体均值相等且具有相同的标准差。ANOVA 中的 F 检验基于三个假设：
1. 数据呈正态分布 2. 各组数据方差相等（方差齐性） 3. 误差项独立且来自随机抽样
- 回归分析中的 F 检验，用于假设提出的回归模型与数据拟合良好。
- 线性模型比较，用于确定两个提出的线性模型中哪一个更适合数据集，通常比较一个更为复杂的模型和一个简单模型。
- 图示：自由度为 d1 和 d2 等于 10，显著性水平为 0.05 的 F 检验概率密度函数图。红色阴影区域表示临界区域。*
- 图示：使用 Matlab 生成的单因素方差分析表，包含 3 个组，每组 30 个观察值。F 值在表中倒数第二列给出。*
查找其他类别的节点，请参考以下列表
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时序分析
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多元分析
综合分析
列表
机器学习节点
列表
AI和神经网络
环境检测
列表
工具和辅助节点（Utils）
- ↑ Berger, Paul D.; Maurer, Robert E.; Celli, Giovana B. (2018). 实验设计 (in English). Cham: Springer International Publishing. p. 108. doi:10.1007/978-3-319-64583-4. ISBN 978-3-319-64582-7.
- ↑ Lomax, Richard G. (2007). 统计概念：第二课程. p. 10. ISBN 978-0-8058-5850-1.