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前提假设略去不写(请自己查书),简单的说,r t分布用于检验均值是否不同。
r F分布用于检验方差是否不同。r 卡方分布主要用于检验样本是否偏离了期望,例如偏离了期望的分布(拟合优度检验),期望的比例(列联表)等。r t检验和F检验只能使用连续数据(定量数据)。r 卡方检验既可以使用连续数据,也可以使用离散数据(频数),也可以用于对数似然值。但计算公式不同。r 三者都可以用于回归方程系数的检验。r t统计量的平方就等价于F统计量。r 大样本时,t检验就等价于Z检验,其平方等效于卡方统计量。r (以上主要针对线性回归和方差分析等线性模型而言。非线性模型中系数的t检验/z检验与系数平方的卡方检验/F检验不完全等价。)r ------------------------------------r 补充:两个卡方统计量除以各自自由度后再相除,就等于F统计量。r
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F分布是1924年英国统计学家R.A.Fisher提出,并以其姓氏的第一个字母命名的,两个服从卡方分布的独立随机变量构成的统计量,基于正态分布
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我是公众科技网的签约作者“灵松美食”!
希望本篇文章《统计学中,F分布怎么理解》能对你有所帮助!
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本文概览:前提假设略去不写(请自己查书),简单的说,r t分布用于检验均值是否不同。r F分布用于检验方差是否不同。r 卡方分布主要用于检验样本是否偏离了期望,例如偏离了期望的分布(拟合优度检验),期望的比例(列联表)等。r t检验和F检验只能使用连续数据(定量数据)。r 卡方检验既可以使用连续数据,也可以使用离散数据(频数),也可以用于对数似然值。但计算公式不同。r 三者都可以用于回归方程系数的检验。r t统计量的平方就等价于F统计量。r 大样本时,t检验就等价于Z检验,其平方等效于卡方统计量。r (以上主要针对