F分布临界值表

f检验临界值表怎么查
f检验临界值表怎么查
F检验法是英国统计学家Fisher提出的，主要通过比较两组数据的方差，以确定他们的精密度是否有显著性差异。

至于两组数据之间是否存在系统误差，则在进行F检验并确定它们的精密度没有显著性差异之后，再进行t检验（明天分享）
我们看下F检验的步骤：
1）求出两个实验室（两组数据）的标准偏差，S1、S2，
定义F=S12/S22 其中S12≥S22
（2）查F分布表,得到Fα/2(n1-1，n2-1)的值。

若F≤ Fα/2(n1-1，n2-1)
则说明二者的精密度之间不存在显著性差异；
反之，则存在显著性差异。

实例讲解：
同一含铜的样品，在两个实验室，分别测定5次的结果见下表.用F 检验法判断这两个实验室所测数据的精密度是否存在显著性差异。

第一步：计算F
F=S12/S22=0.001482/0.000842=3.0896
第二步：查表,查F的临界值
n1=n2=5（查表的时候是n1-1=n2-1=4）
查表F临界=6.39
第三步：比较F和F临界的值，判断精密度是否有显著差异：
F≤F临界
两个实验室的精密度无显著差异（显著水平为0.05）
对各效应进行F测验采用的F值计算公式应视各项均方的期望值而定，用因素A、因素B各自的均方除以随机误差项的均方，得到各自的F 值。

如果F值对应的p-value< 0.05,或者F值大于显著水准α下的F
分布临界值，则说明对应的因素各水平间差异显著。

在我们使用SPSS开展方差分析时，SPSS会直接输出显著性P值，我们只需判断显著性P值是否小于显著水准α。

如果P值小于α值，则说明组间存在显著差异；反之。

附表五f分布临界值表附录附表一: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 2,附表四: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 _________________________________________________________________ 12 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____________________________________________________ 13 附表十一:Kendall等级相关系数临界值表____________________________________________________ 14___________________________________________________________________ 15 附表十二:控制图系数表附表一:随机数表附表二:标准正态分布表附表三:t分布临界值表(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,,D,supF(x),F(x)0nxn,,1,P(D,d)n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。

f检验临界值表怎么查
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≥F表表明两组数据存在显著差异。

f分布临界表摘要：1.引言2.f 分布的概念和性质3.f 分布的临界值4.f 分布临界表的用途5.结论正文：1.引言在概率论和统计学中，f 分布是一种重要的概率分布，主要用于假设检验中的方差分析。

f 分布的临界值是进行假设检验时，判断结果是否有显著性差异的重要依据。

本文将为大家介绍f 分布的临界表，并简要说明其用途。

2.f 分布的概念和性质f 分布，又称为Fisher 分布或者卡方分布，是由英国统计学家Ronald Fisher 于1925 年首次提出。

f 分布是一个二元概率分布，其概率密度函数形式为：f(x) = (1/√(2π)) * e^(-(x^2)/2)其中，x 为随机变量，其取值范围为(-∞,+∞)。

f 分布具有以下性质：- f 分布的均值为0，即E(X) = 0；- f 分布的方差为1，即Var(X) = 1；- f 分布的概率密度函数关于y 轴对称，即f(-x) = f(x)。

3.f 分布的临界值在假设检验中，我们通常使用f 分布来检验两个样本的方差是否存在显著性差异。

此时，我们需要计算f 统计量：F = (S_1^2/n_1) / (S_2^2/n_2)其中，S_1 和S_2 分别为两个样本的标准差，n_1 和n_2 分别为两个样本的样本量。

我们需要根据f 分布的临界值来判断f 统计量是否显著。

f 分布的临界值可以通过查阅f 分布临界表获得。

f 分布临界表列出了不同自由度（即n_1 + n_2 - 2）和显著性水平（一般为0.05 或0.01）下的临界值。

在使用时，我们需要根据样本的具体情况，选取相应的临界值进行比较。

4.f 分布临界表的用途f 分布临界表在假设检验中有广泛的应用，主要用途如下：- 检验两个样本的方差是否存在显著性差异。

在假设检验中，我们通常使用f 分布进行检验，根据f 分布临界表的临界值来判断f 统计量是否显著；- 检验回归系数是否为零。

在回归分析中，我们通常使用f 分布来检验回归系数是否为零，从而判断自变量对因变量的影响是否显著；- 检验时间序列的自相关性。