如何在python中找到临界值f

当您执行 F 检验时，您会得到 F 统计量。要确定 F 检验结果是否具有统计显着性，您可以将 F 统计量与临界 F 值进行比较。如果 F 统计量大于临界 F 值，则检验结果具有统计显着性。

可以使用F分布表或使用统计软件找到临界值F。

要找到 F 的临界值，您需要：

• 显着性水平（常见选择为 0.01、0.05 和 0.10）
• 分子的自由度
• 分母自由度

使用这三个值，您可以确定与 F 统计量进行比较的临界 F 值。

如何在Python中找到临界值F

要在 Python 中查找临界值 F，可以使用scipy.stats.f.ppf() 函数，该函数使用以下语法：

scipy.stats.f.ppf(q, dfn, dfd)

金子：

• q：使用的重要性级别
• dfn ：分子的自由度
• dfd ：分母的自由度

此函数根据提供的显着性水平、分子自由度和分母自由度返回 F 分布的临界值。

例如，假设我们想要找到显着性水平为 0.05、分子自由度 = 6、分母自由度 = 8 的临界值 F。

 import scipy.stats

#find F critical value
scipy.stats.f.ppf(q=1-.05, dfn=6, dfd=8)

3.5806

显着性水平为 0.05、分子自由度 = 6、分母自由度 = 8 的临界 F 值为3.5806 。

因此，如果我们进行某种类型的 F 检验，我们可以将 F 检验统计量与3.5806进行比较。如果 F 统计量大于 3.580，则检验结果具有统计显着性。

请注意，较小的 alpha 值将导致较大的临界 F 值。例如，考虑显着性水平为0.01的临界值 F，分子自由度 = 6，分母自由度 = 8。

 scipy.stats.f.ppf(q=1- .01 , dfn=6, dfd=8)

6.3707

并考虑分子和分母具有完全相同的自由度但显着性水平为0.005的临界值 F：

 scipy.stats.f.ppf(q=1- .005 , dfn=6, dfd=8)

7.9512

有关 f.ppf() 函数的确切详细信息，请参阅SciPy 文档。