Qu'est-ce que le test F en statistiques ?
Un test F est un test statistique dans lequel la statistique de test a une distribution F sous l'hypothèse nulle. Il est le plus souvent utilisé lors de la comparaison de modèles statistiques ajustés à un ensemble de données, afin d'identifier le modèle qui correspond le mieux à la population à partir de laquelle les données ont été échantillonnées. Les "tests F" exacts surviennent principalement lorsque les modèles ont été ajustés aux données à l'aide des moindres carrés. Des exemples courants d'utilisation des tests F incluent l'étude des cas suivants : (i) L'hypothèse selon laquelle les moyennes d'un ensemble donné de populations normalement distribuées, ayant toutes le même écart type, sont égales. C'est peut-être le test F le plus connu et il joue un rôle important dans l'analyse de la variance (ANOVA). (ii) L'hypothèse selon laquelle un modèle de régression proposé correspond bien aux données. Voir Somme des carrés sans ajustement . (iii) L'hypothèse selon laquelle un ensemble de données dans une analyse de régression suit le plus simple des deux modèles linéaires proposés qui sont imbriqués l'un dans l'autre.