¿Qué es la prueba F en Estadística?
Una prueba F es cualquier prueba estadística en la que el estadístico de prueba tiene una distribución F bajo la hipótesis nula. Se usa con mayor frecuencia cuando se comparan modelos estadísticos que se han ajustado a un conjunto de datos, para identificar el modelo que mejor se ajusta a la población de la que se tomaron muestras de los datos. Las "pruebas F" exactas surgen principalmente cuando los modelos se han ajustado a los datos utilizando mínimos cuadrados. Los ejemplos comunes del uso de pruebas F incluyen el estudio de los siguientes casos: (i) La hipótesis de que las medias de un conjunto dado de poblaciones normalmente distribuidas, todas con la misma desviación estándar, son iguales. Esta es quizás la prueba F más conocida y juega un papel importante en el análisis de varianza (ANOVA). (ii) La hipótesis de que un modelo de regresión propuesto se ajusta bien a los datos. Ver Suma de cuadrados de falta de ajuste. (iii) La hipótesis de que un conjunto de datos en un análisis de regresión sigue el más simple de los dos modelos lineales propuestos que están anidados entre sí.