F- 테스트 란 무엇입니까?

F- 테스트. F- 테스트는 인구 분산 평등을 테스트하기 위해 고안된 통계 테스트 메커니즘입니다. 분산의 비율을 비교하여이를 수행합니다.따라서 차이가 동일하면 분산의 비율은 1이됩니다. 모든 가설 테스트는 귀무 가설이 사실이라는 가정하에 수행됩니다.

대답:

F- 테스트는 두 개체군의 차이가 동일한 지 테스트하는 데 사용됩니다.

설명:

F- 테스트는 두 개체군의 차이가 동일한 지 테스트하는 데 사용됩니다. 이를 테스트하기 위해 정의한 통계는 두 분산의 비율입니다.

# F = s_1 ^ 2 / s_2 ^ 2 #

어디에 # s_1 # 과 # s_2 # 표본 편차입니다. 이 값이 1에서 벗어날수록 기본 분산이 실제로 다를 가능성이 커집니다. F- 분포는 샘플 크기가 다르거 나 해답을 얻고 자하는 자신감이나 중요성에 대한 가능성을 정량화하는 데 사용됩니다.

우리는 정의한다. # F_ (알파, N_1-1, N_2-1) # F 분포의 임계 값으로 # N_1-1 # 과 # N_2-1 # 자유도와 유의 수준 # 알파 #. 이 테스트는 양방향 테스트 또는 단측 테스트 일 수 있습니다. 양측 버전은 대안에 대해 차이가 동일하지 않음을 테스트합니다.

양측 테일 테스트는 다음과 같이 구성됩니다. 다음 경우에 귀무 가설을 기각하십시오.

# F <F_ (1-α // 2, N_1-1, N_2-1) #

또는

# F> F_ (α // 2, N_1-1, N_2-1) #

단측 검정 버전은 한 방향으로 만 테스트합니다. 즉, 첫 번째 모집단의 분산이 두 번째 모집단 분산보다 크거나 작습니다 (둘 다는 아니지만).

자세한 내용은 다음을 참조하십시오.