Ano ang isang F-test?

F-Test. Ang F-test ay isang mekanismo ng statistical test na dinisenyo upang subukan ang pagkakapantay-pantay ng pagkakaiba ng populasyon. Ginagawa nito ito sa pamamagitan ng paghahambing sa ratio ng mga variance.Kaya, kung ang mga pagkakaiba ay pantay, ang ratio ng mga variance ay magiging 1. Ang lahat ng pagsubok sa teorya ay ginagawa sa ilalim ng palagay na ang null hypothesis ay totoo.

Sagot:

Ang isang F-test ay ginagamit upang subukan kung ang mga variance ng dalawang populasyon ay pantay.

Paliwanag:

Ang isang F-test ay ginagamit upang subukan kung ang mga variance ng dalawang populasyon ay pantay. Ang istatistika na itinatakda namin upang subukan ito ay ang ratio ng dalawang variance:

#F = s_1 ^ 2 / s_2 ^ 2 #

Saan # s_1 # at # s_2 # ang mga sample variance. Ang karagdagang halaga na ito deviates mula sa 1, mas malamang na ang pinagbabatayan variances ay talagang naiiba. Ang F-distribution ay ginagamit upang ibayad ang posibilidad na ito para sa magkakaibang laki ng sample at ang tiwala o kabuluhan na gusto namin ang sagot na hawakan.

Tinutukoy namin #F_ (alpha, N_1-1, N_2-1) # bilang kritikal na halaga ng pamamahagi ng F sa # N_1-1 # at # N_2-1 # antas ng kalayaan at antas ng kabuluhan # alpha #. Ang pagsusulit na ito ay maaaring isang dalawang-tailed test o isang one-tailed test. Ang dalawang-tailed bersyon pagsusulit laban sa mga alternatibo na ang mga pagkakaiba ay hindi pantay-pantay.

Ang dalawang tailed test ay inayos ayon sa sumusunod. Tanggihan ang null hypothesis kung:

#F <F_ (1-alpha // 2, N_1-1, N_2-1) #

o

#F> F_ (alpha // 2, N_1-1, N_2-1) #

Ang isa-tailed na mga bersyon lamang ang pagsubok sa isang direksyon, na ang pagkakaiba mula sa unang populasyon ay alinman sa mas malaki kaysa sa o mas mababa sa (ngunit hindi pareho) ang pangalawang populasyon na pagkakaiba.

Para sa karagdagang impormasyon, pakitingnan ang: