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R语言 如何在R中找到F临界值
当进行F检验时,我们得到F统计量作为结果。为了确定F检验的结果是否具有统计学意义,将F统计量与F临界值进行比较。如果F统计量大于F临界值,那么测试的结果就被认为具有统计学意义。 为了找到F临界值,我们需要事先掌握以下信息。 显著性水平(常见的选择是0.01,0.05,和0.10) 分子自由度 分母自由度 如何在R中找到F临界值为了确定F临界值,R为我们提供了qf()函数,其语法如下所示。 语法 qf(p, df1, df2, lower.tail=TRUE) 参数 p:它代表要使用的显著性水平 df1: 它代表分子自由度 df2: 它代表分母自由度。 lower.tail = TRUE:然后返回F分布中p左边的概率。 lower.tail = TRUE: 然后返回右边的概率。 注意,默认情况下 lower.tail为TRUE。返回类型 根据提供的显著性水平、分子自由度和分母自由度,返回F分布的临界值。 例子 让我们考虑一个例子,我们想确定显著性水平等于0.01,分子自由度等于4,分母自由度=6时的F临界值。 # Determine the F critical value qf(p=.01, df1=4, df2=6, lower.tail=FALSE)输出 。 F临界值 输出的 解释 因此,在显著性水平为0.01,分子自由度等于4,分母自由度等于6时,F临界值等于9.14830103022785。 因此,如果进行特定类型的F检验,那么我们可以将F检验统计数字与9.14830103022785进行比较。如果F统计量大于9.14830103022785,那么测试的结果就被认为具有统计学意义。 α和F临界值之间的关系α值和F临界值是成反比的。简单地说,大的α值会导致较大的临界值,小的α值会导致较小的临界值。 例1 : 让我们用R编程语言计算F临界值,通过的参数为显著性水平=0.02,分子自由度=6,分母自由度=8。 # Determine F critical value qf(p=.02, df1=6, df2=8, lower.tail=FALSE)输出 α和F临界值之间的关系。 例2 : 考虑另一个例子,其分子和分母的自由度与上例完全相同,但显著性水平为0.04。 现在我们再来计算一下F临界值。 # Determine F critical value qf(p=.04, df1=6, df2=8, lower.tail=FALSE)输出 α和F临界值之间的关系。 因此,根据输出结果,我们可以说,α值与F临界值成反比。 |
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