Paano mo mahahanap ang F statistic sa Anova?
Paano mo mahahanap ang F statistic sa Anova?

Video: Paano mo mahahanap ang F statistic sa Anova?

Video: Paano mo mahahanap ang F statistic sa Anova?
Video: One-Way ANOVA for Beginners | TAGALOG Tutorial | How to compute ANOVA / F-test 2024, Nobyembre
Anonim

Sabihin ang null hypothesis at ang alternatibong hypothesis. Kalkulahin ang F halaga. Ang F Ang halaga ay kalkulado gamit ang formula F = (SSE1 – SSE2 / m) / SSE2 / n-k, kung saan SSE = natitirang kabuuan ng mga parisukat, m = bilang ng mga paghihigpit at k = bilang ng mga independiyenteng variable. Hanapin ang F Istatistika (ang kritikal na halaga para sa pagsusulit na ito).

Doon, ano ang F statistic sa Anova?

An F istatistika ay isang halaga na makukuha mo kapag nagpatakbo ka ng isang ANOVA pagsubok o pagsusuri ng regression upang malaman kung ang ibig sabihin sa pagitan ng dalawang populasyon ay malaki ang pagkakaiba.

Katulad nito, ano ang sinasabi sa iyo ng isang istatistika ng F? Ang F - Istatistika : Pagkakaiba-iba sa Pagitan ng Sample Means / Pagkakaiba-iba sa Loob ng Mga Sample. Ang F - ang istatistika ay ang pagsusulit estadistika para sa F -mga pagsubok. Sa pangkalahatan, ang isang F - estadistika ay isang ratio ng dalawang dami na inaasahang halos magkapantay sa ilalim ng null hypothesis, na nagbubunga ng isang F - estadistika ng humigit-kumulang 1.

Dito, ano ang istatistika ng pagsubok para sa Anova?

Ang istatistika ng pagsubok , ginamit sa pagsubok ang ibig sabihin ng pagkakapantay-pantay ng paggamot ay: F = MST / MSE. Ang kritikal na halaga ay ang tabular na halaga ng pamamahagi ng F, batay sa napiling antas ng alpha at mga antas ng kalayaan DFT at DFE. Ang mga kalkulasyon ay ipinapakita sa isang ANOVA talahanayan, tulad ng sumusunod: ANOVA mesa.

Paano mo binibigyang kahulugan ang isang istatistika ng F?

Pagbibigay-kahulugan ang Pangkalahatan F -pagsubok ng Kahalagahan Ihambing ang p-value para sa F -test sa iyong kahalagahan antas. Kung ang p-value ay mas mababa kaysa sa kahalagahan antas, ang iyong sample na data ay nagbibigay ng sapat na katibayan upang tapusin na ang iyong modelo ng regression ay mas umaangkop sa data kaysa sa modelong walang mga independiyenteng variable.

Inirerekumendang: