Как найти критическое значение f в python


Когда вы выполняете F-тест, вы получаете F-статистику. Чтобы определить, являются ли результаты теста F статистически значимыми, вы можете сравнить статистику F с критическим значением F. Если статистика F превышает критическое значение F, то результаты теста являются статистически значимыми.

Критическое значение F можно найти с помощью таблицы распределения F или с помощью статистического программного обеспечения.

Чтобы найти критическое значение F, нужно:

  • Уровень значимости (обычно выбирают 0,01, 0,05 и 0,10).
  • Степени свободы числителя
  • Знаменатель степеней свободы

Используя эти три значения, вы можете определить критическое значение F для сравнения со статистикой F.

Как найти критическое значение F в Python

Чтобы найти критическое значение F в Python, вы можете использовать функцию scipy.stats.f.ppf() , которая использует следующий синтаксис:

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

Золото:

  • q: Уровень значимости для использования
  • dfn : Степени свободы числителя.
  • dfd : Степени свободы знаменателя.

Эта функция возвращает критическое значение распределения F на основе предоставленного уровня значимости, степеней свободы числителя и степеней свободы знаменателя.

Например, предположим, что мы хотим найти критическое значение F для уровня значимости 0,05, степеней свободы числителя = 6 и степеней свободы знаменателя = 8.

 import scipy.stats

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

3.5806

Критическое значение F для уровня значимости 0,05, степеней свободы числителя = 6 и степеней свободы знаменателя = 8 составляет 3,5806 .

Итак, если мы проведем какой-то F-тест, мы сможем сравнить статистику F-теста с 3,5806 . Если статистика F больше 3,580, то результаты теста статистически значимы.

Обратите внимание, что меньшие значения альфа приведут к большим критическим значениям F. Например, рассмотрим критическое значение F для уровня значимости 0,01 , степени свободы числителя = 6 и степени свободы знаменателя = 8.

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

6.3707

И рассмотрим критическое значение F с точно такими же степенями свободы числителя и знаменателя, но с уровнем значимости 0,005 :

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

7.9512

Обратитесь к документации SciPy для получения точных сведений о функции f.ppf().

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *