F检验临界值表(α=0.1(b))

1、首先我要拿出F检验表了解自由度是多少，例如当a=0.01时,找到a=0.01的表；2、下图红线所圈出的是以分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布为例。

首先选择分位数为0.90的分位数表，然后找到上方一行的6，对应6下方的一列。

3、然后我们还要找到左侧一列中的8，对应8的那一行。

4、最后两者相交的那个数字就是需要查找的分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布的值。

需要注意的是：F 是一种非对称分布，有两个自由度，且位置不可互换。

F 分布表横坐标是x ，纵坐标是y ，一个分位点一张表，F0.05（7,9）就查分位点是0.05的那张表横坐标为7，纵坐标为9处的值。

F 检验（F -test ），最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test ），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。

它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。

其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。

F检验这名称是由美国数学家兼统计学家George W. Snedecor命名，为了纪念英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪（Ronald Aylmer Fisher）。

Fisher在1920年代发明了这个检验和F 分配，最初叫做方差比率（Variance Ratio）。

样本标准偏差的平方，即：S2=∑(-)2/(n-1)两组数据就能得到两个S2值F=S2/S2'然后计算的F值与查表得到的F表值比较，如果F < F表表明两组数据没有显著差异；F ≥F表表明两组数据存在显著差异。

1、首先我要拿出F检验表了解自由度是多少，例如当a=0.01时,找到a=0.01的表；
2、下图红线所圈出的是以分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布为例。

首先选择分位数为0.90的分位数表，然后找到上方一行的6，对应6下方的一列。

3、然后我们还要找到左侧一列中的8，对应8的那一行。

4、最后两者相交的那个数字就是需要查找的分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布的值。

需要注意的是：F是一个非对称分布，具有两个自由度，位置不可互换。

F分布表的横坐标是x，纵坐标是y，每个分位数对应一个表格，F0.05（7,9），检查分位数为0.05，横坐标为7，纵坐标为9的表格。

F-检验（F-检验），最常用的别名称为联合假设检验（英文：joint hypothesis test），另外也称为方差比检验和方差齐性检验。

这是在零假设（H0）下检验统计值服从F分布。

它通常用于分析使用多个参数的统计模型，以确定模型中的所有或部分参数是否适合估计总体。

F-test的名字是由美国数学家和统计学家乔治·W·斯内克尔命名的，以纪念英国统计学家和生物学家罗纳德·艾尔默·费舍尔。

费舍尔在20世纪20年代发明了这种检验和F分布，最初称为方差比。

样品标准差的平方，即：
S2=∑（-）2/（n-1）
两组数据可以得到两个S2值
F=S2/S2'
然后将计算出的F值与通过查找表获得的F表值进行比较，如果
F<F表显示两组数据无显著性差异；
F≥F表表明两组数据存在显著差异。

附录附表一：随机数表______________________________________________________________ 附表二：标准正态分布表________________________________________________________ 附表三：t分布临界值表_________________________________________________________附表四：2 分布临界值表 _______________________________________________________ 附表五：F分布临界值表（α=0.05）______________________________________________ 附表六：单样本K-S检验统计量表 ________________________________________________ 附表七：符号检验界域表________________________________________________________ 附表八：游程检验临界值表______________________________________________________ 附表九：相关系数临界值表______________________________________________________ 附表十：Spearman等级相关系数临界值表__________________________________________ 附表十一：Kendall等级相关系数临界值表_________________________________________附表十二：控制图系数表________________________________________________________附表一：随机数表（查表时注意：v是指自由度，并分单侧和双侧两种类型）（左侧的示意图是单侧检验的情形）2附表四：分布临界值表附表五：F分布临界值表（α=0.05）F分布临界值表（α=0.01）附表六：单样本K-S检验统计量表附表十：Spearman等级相关系数临界值表附表十一：Kendall 等级相关系数临界值表附表十二：控制图系数表。

附录附表一：随机数表_______________________________________________________________________ 2附表二：标准正态分布表__________________________________________________________________ 3附表三：t分布临界值表___________________________________________________________________ 4附表四：2 分布临界值表________________________________________________________________ 5附表五：F分布临界值表（α=0.05）_________________________________________________________ 7附表六：单样本K-S检验统计量表 __________________________________________________________ 9附表七：符号检验界域表_________________________________________________________________ 10附表八：游程检验临界值表_______________________________________________________________ 11附表九：相关系数临界值表_______________________________________________________________ 12附表十：Spearman等级相关系数临界值表 ___________________________________________________ 13附表十一：Kendall等级相关系数临界值表__________________________________________________ 14附表十二：控制图系数表_________________________________________________________________ 15附表一：随机数表（查表时注意：v是指自由度，并分单侧和双侧两种类型）（左侧的示意图是单侧检验的情形）附表四：2 分布临界值表附表五：F分布临界值表（α=0.05）F分布临界值表（α=0.01）附表六：单样本K-S 检验统计量表 [])(1)()(sup 0d D P x F x F D n n x n ≤-=-=α附表七：符号检验界域表附表十二：控制图系数表。

1.首先，我们应该拿出F检验表来了解自由度。

例如，当a = 0.01时，找到a = 0.01的表；
2.下图中的红线显示了F分布，其中分位数为0.90，自由度为（6,8）。

首先，选择分位数为0.90的分位数表，然后在对应于低于6的列的上一行中找到6。

3.然后在左列中找到8，对应于8。

4.最后，它们相交的数字是F分布的值，分位数为0.90，自由度为（6,8）。

应当注意，f是具有两个自由度的不对称分布，并且该位置不可互换。

F分布表的横坐标为x，纵坐标为y。

对于每个分位数，f0.05（7,9）的表的横坐标为0.05，分位数为7，纵坐标为9。

扩展数据：
一类随机事件具有两个特征：第一，可能结果的数量有限；其次，每个结果的概率是相同的。

这两种经典现象称为“随机现象”。

在客观世界中，存在许多随机现象，并且随机现象的结果构成了随机事件。

如果使用变
量来描述随机现象的结果，则称为随机变量。

随机变量可以根据其值分为离散随机变量和非离散随机变量。

所有可能的值都可以按一定顺序一一列出，这种随机变量称为离散随机变量；如果可能的值充满一个间隔并且无法按顺序列出，则此随机变量称为非离散随机变量。

在离散随机变量的概率分布中，二项式分布简单且被广泛使用。

如果随机变量是连续的，则具有分布曲线
有一个特殊且常用的分布，其分布曲线是规则的，即正态分布。

正态分布曲线取决于随机变量的某些特征，其中最重要的是平均值和差异程度。

平均值也称为数学期望值，差异度为标准偏差。

friedman检验临界值表Friedman检验是一种非参数的多因子方差分析方法，是用于比较三个或三个以上的相关样本的统计学方法。

在实际的数据分析工作中，Friedman检验被广泛应用于评价静态数据、医学数据、社会科学数据等方面，其独立性好、有效性高，特别是对于数据的非正态分布、简单多样性有很好的适应性。

在使用Friedman检验时，需要对比的个体的数量需要相同，同时样本的个数也需要相同，也就是说，需要有一个基准样本，其他的样本都是在这个基准样本上进行的比较。

因此，Friedman检验的比较结果仅对这些样本做出统计学推断，不能被推广到其他设置中。

在实际应用时，需要先经过样本数据的离散化，选择对比变量进行分类，然后计算秩次，之后就可以通过Friedman检验来判断样本的差异性了。

需要注意的是，如果样品量较小，Friedman检验的估计效果会较差，因此需要在使用时进行考虑。

针对Friedman检验，在判断检验结果是否显著时，需要进行相关的参考。

一般情况下，我们可以通过查看Friedman检验临界值表来进行判断。

Friedman检验临界值表会根据每组样本的个数与水平数的乘积来判断检验结果的显著性。

这个乘积也叫独立模型下的总自由度（df），根据总自由度可以查找对应的Friedman检验临界值。

以下为Friedman检验临界值表的相关参考内容：在一般情况下，我们可以利用自由度（df）来查看Friedman检验的临界值。

在Friedman检验临界值表中，我们要关注的是临界值F*和P值（表中常用的显著性水平通常是α=0.05）。

在参考Friedman检验临界值表时，需要先观察样本的个数和水平数的乘积n，然后找到对应的自由度df。

接着，根据自由度可以查找F*和P值，并将其与实际测定得到的F检验值进行比较。

如果检验的计算值大于查表得到的F*，则拒绝零假设，即结果显著。

否则，接受零假设，即不显著。

需要注意的是，Friedman检验临界值表是基于假设检验的要求所得到的标准值，其结果并非永远准确。