F分佈怎麼理解，統計學中F值的意義5 - 迪克知識網

f值是f檢驗的統計量值。

f檢驗是一種在零假設（null hypothesis, h0）之下，統計值服從f-分佈的檢驗。

其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型，以 ... 統計學中，F分佈怎麼理解，統計學中F值的意義5 2021-04-2104:04:52字數4440閱讀8384 1樓：河傳楊穎 f值是f檢驗的統計量值。

f檢驗是一種在零假設（nullhypothesis,h0）之下，統計值服從f-分佈的檢驗。

其通常是用來分析用了超過一個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。

f值和t值是f檢驗和t檢驗的統計量值，與它們相對應的概率分佈,就是f分佈和t分佈。

統計顯著性是出現目前樣本這結果的機率。

p值代表結果的可信程度，p越大，就越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。

p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率，如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。

擴充套件資料 f值和t值是f檢驗和t檢驗的統計量值,與它們相對應的概率分佈,就是f分佈和t分佈。

統計顯著性是出現目前樣本這結果的機率。

p值代表結果的可信程度,p越大,就越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。

p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率，如p=0. 05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。

2樓：愛吃脖子 f值是統計檢定值，f檢驗又叫方差齊性檢驗。

通常用來分析用了超過一個引數的統計模型，以判斷該模型中的全部或一部分引數是否適合用來估計母體。

結果的統計學意義是結果真實程度的一種估計方法。

專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。

p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。

如p=0.05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。

即假設總體中任意變數間均無關聯，重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。

t檢驗和f檢驗的關係t檢驗過程，是對兩樣本均數(mean)差別的顯著性進行檢驗。

惟t檢驗須知道兩個總體的方差(variances)是否相等。

t檢驗值的計算會因方差是否相等而有所不同。

t檢驗須視乎方差齊性(equality of variances)結果。

spss在進行t-test for equality of means的同時，也要做levene's test for equality of variances 。

擴充套件資料 統計學家王見定教授指出：社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，而變數和隨機變數是兩個既有區別又有聯絡，且在一定條件下可以相互轉化的數學概念。

3樓：清茶半盞 f值的意義是用來檢驗樣本的結果能夠代表總體的真實程度。

也就是常說的求樣本p值，當p值的結果為0.05≥p>0. 01被認為是具有統計學意義，或結果為0.01≥p≥0.001被認為具有高度統計學意義。

f檢驗又叫方差齊性檢驗。

在兩樣本t檢驗中要用到f檢驗。

從兩研究總體中隨機抽取樣本，要對這兩個樣本進行比較的時候，首先要判斷兩總體方差是否相同，即方差齊性。

若兩總體方差相等，則直接用t檢驗，若不等，可採用t'檢驗或變數變換或秩和檢驗等方法。

其中要判斷兩總體方差是否相等，就可以用f檢驗。

簡單的說就是檢驗兩個樣本的方差是否有顯著性差異這是選擇何種t檢驗（等方差雙樣本檢驗，異方差雙樣本檢驗）的前提條件。

f檢驗法是英國統計學家fisher提出的，主要通過比較兩組資料的方差s^2，以確定他們的精密度是否有顯著性差異。

至於兩組資料之間是否存在系統誤差，則在進行f檢驗並確定它們的精密度沒有顯著性差異之後，再進行t檢驗。

4樓：匿名使用者 方差分析，f檢驗不顯著，pr>0.5。

怎麼理解統計學中t分佈？ 5樓：津人依夢趣談體育 t分佈是用來估計總體的均值的，該總體的均值呈正態分佈且方差未知，是根據小樣本來估計的。

t分佈是學生t-分佈的簡稱。

1908年威廉·戈塞于帥先發表其推導。

他用學生（student），作為筆名發表了**。

後羅納德·費雪將該理論發揚光大，且他將此分佈叫做學生分佈。

t分佈的曲線形態和自由度n有著密切關係，。

相比於標準正態分佈的曲線，n值越小，t分佈的曲線就越平坦，曲線的中間部分越低，其雙側尾部就翹得更高。

反之，t分佈曲線接近正態分佈曲線，當n趨於無窮大的時候，t分佈曲線就是正態分佈曲線。

擴充套件資料 t分佈特徵和作用： 1、以0為中心，左右對稱的單峰分佈； 2、t分佈是一簇曲線，其形態變化與n（確切地說與自由度df）大小有關。

自由度df越小，t分佈曲線越低平；自由度df越大，t分佈曲線越接近標準正態分佈（u分佈）曲線，t(n)分佈與標準正態n(0,1)的密度函式。

3、隨著自由度逐漸增大，t分佈逐漸接近標準正態分佈。

4、對應於每一個自由度df，就有一條t分佈曲線，每條曲線都有其曲線下統計量t的分佈規律，計算較複雜。

5、學生的t分佈（或也t分佈），在概率統計中，在置信區間估計、顯著性檢驗等問題的計算中發揮重要作用。

6樓：alphag的春天 t分佈和f分佈都是反映分散程度的 針對不同的函式，他們可以簡化計算，對於大量資料直接查表就可以得出結論 t-分佈（也叫學生分佈，迄今最常用的分佈） 1、由來：是fisher將gosset的經驗結論進行了數學化而得出的。

2、自由度（d.f.或df）：有不同自由度的不同的分佈。

為了區分在不同情況下用什麼t值而進行的分類。

3、t值概率表：某種自由度下t值的具體情況。

自由度大小或間接地觀察值的個數多少決定了應該使用哪一種t分佈 也有t的密度函式，沒有總體平均數和總體標準差，但是有一個伽馬函式，有一個變數就是自由度，所以有不同的自由度就有不同的 4、轉化公式：將不知總體標準差的正態分佈進行標準化轉換時，就用t分佈 5、標準正態分佈和t分佈區別（一種方法是將兩種分佈曲線重疊在一張圖中） a、標準正態分佈的中部較高，t分佈在水平軸上的收斂不像標準正態分佈那麼快。

b、t分佈在其均值周圍的聚集程度比標準正態分佈要差一些。

c、t分佈的自由度越大，則該t分佈的曲線就越接近標準正態分佈。

（自由度小於30後，差異就很難說了；大於30時，差異就很小了）。

d、自由度等於50時，兩種曲線就幾乎相同了。

e、當自由度超過100時，就可以直接使用標準正態分佈表來代替了。

統計學中t，p，f是什麼意思？ 7樓：白崎一護 通過把所得到的統計檢定值，與統計學家建立了一些隨機變數的概率分佈(probabilitydistribution)進行比較，我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。

倘若經比較後發現，出現這結果的機率很少，亦即是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現；那我們便可以有信心的說，這不是巧合，是具有統計學上的意義的(用統計學的話講，就是能夠拒絕虛無假設nullhypothesis,ho)。

相反，若比較後發現，出現的機率很高，並不罕見；那我們便不能很有信心的直指這不是巧合，也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。

f值和t值就是這些統計檢定值，與它們相對應的概率分佈，就是f分佈和t分佈。

統計顯著性（sig）就是出現目前樣本這結果的機率。

p值代表結果的可信程度，p越大，就越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。

p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。

如p=0. 05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。

o(╯□╰)o 統計學中的f值、p值和r分別表示什麼意思，怎麼求 8樓：答疑老度 f值時f檢驗的統計量值，f=msr/mse，其中msr=ssr/自由度，mse=sst/自由度，一般大於給定阿爾法相對的f量時說明顯著。

p值是指（f檢驗或者t或者其餘檢驗量）大於所求值時的概率，一般要小於於給定α就說明檢驗顯著，p=p(|u|>=|u|)=|uα/2|)=α。

r值是擬合優度指數，用來評價模型的擬合好壞等,取值範圍是【-1,1】，越接近正負1越好，r平方=ssr/sst，其中ssr是迴歸平方和，sst是總離差平方和。

9樓：墨汁諾 f值表示整個擬合方程的顯著性，f越大，表示方程越顯著，擬合程度也就越好。

p值表示不拒絕原假設的程度。

簡而言之，p<0.5表示假設更可能是正確的，反之則可能是錯誤的。

r值是擬合優度指數,用來評價模型的擬合好壞等，取值範圍是【-1，1】，越接近正負1越好。

r平方=ssr/sst。

其中ssr是迴歸平方和，sst是總離差平方和。

p值是衡量控制組與實驗組差異大小的指標，意思是p值小於.05，表示兩組存在顯著差異，意思是p值小於.01，表示兩組的差異極其顯著，可以用spss統計，根據自變數應該是果蠅的性別，因變數應該是壽命，自變數是名義變數，因變數是連續變數，所以用單因素方差分析就可以得出結果了。

另外在統計解釋時一般不看f值，只需要看p值就可以了，但是在寫**時還是要將f值寫出來，並把p值放在後面用括號括起來。

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