पायथन में क्रिटिकल वैल्यू f कैसे खोजें

जब आप F परीक्षण करते हैं, तो आपको F आँकड़ा मिलता है। यह निर्धारित करने के लिए कि क्या एफ परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं, आप एफ आंकड़ों की तुलना महत्वपूर्ण एफ मान से कर सकते हैं। यदि एफ आँकड़ा महत्वपूर्ण एफ मान से अधिक है, तो परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।

महत्वपूर्ण मान F को F वितरण तालिका का उपयोग करके या सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके पाया जा सकता है।

F का क्रांतिक मान ज्ञात करने के लिए, आपको चाहिए:

• महत्व का स्तर (सामान्य विकल्प 0.01, 0.05 और 0.10 हैं)
• अंश की स्वतंत्रता की डिग्री
• स्वतंत्रता की विभाजक डिग्री

इन तीन मानों का उपयोग करके, आप एफ सांख्यिकी के साथ तुलना करने के लिए महत्वपूर्ण एफ मान निर्धारित कर सकते हैं।

पायथन में क्रिटिकल वैल्यू F कैसे खोजें

पायथन में महत्वपूर्ण मान F खोजने के लिए, आप scipy.stats.f.ppf() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं, जो निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग करता है:

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

सोना:

• प्रश्न: उपयोग के महत्व का स्तर
• डीएफएन : अंश की स्वतंत्रता की डिग्री
• डीएफडी : हर की स्वतंत्रता की डिग्री

यह फ़ंक्शन महत्व स्तर, स्वतंत्रता की अंश डिग्री और प्रदान की गई स्वतंत्रता की हर डिग्री के आधार पर एफ वितरण का महत्वपूर्ण मूल्य लौटाता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम 0.05 के महत्व स्तर के लिए महत्वपूर्ण मान एफ खोजना चाहते हैं, स्वतंत्रता की अंश डिग्री = 6, और स्वतंत्रता की हर डिग्री = 8।

 import scipy.stats

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

3.5806

0.05 के महत्व स्तर, स्वतंत्रता की अंश डिग्री = 6, और स्वतंत्रता की हर डिग्री = 8 के लिए महत्वपूर्ण एफ मान 3.5806 है।

इसलिए यदि हम किसी प्रकार का F परीक्षण करते हैं, तो हम F परीक्षण आँकड़ों की तुलना 3.5806 से कर सकते हैं। यदि एफ आँकड़ा 3.580 से अधिक है, तो परीक्षण के परिणाम सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं।

ध्यान दें कि छोटे अल्फा मान बड़े महत्वपूर्ण F मानों को जन्म देंगे। उदाहरण के लिए, 0.01 के महत्व स्तर के लिए महत्वपूर्ण मान एफ पर विचार करें, स्वतंत्रता की अंश डिग्री = 6, और स्वतंत्रता की हर डिग्री = 8।

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

6.3707

और अंश और हर के लिए बिल्कुल समान स्वतंत्रता की डिग्री के साथ महत्वपूर्ण मान F पर विचार करें, लेकिन 0.005 के महत्व स्तर के साथ:

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

7.9512

F.ppf() फ़ंक्शन के सटीक विवरण के लिए SciPy दस्तावेज़ देखें।