Co to jest test F w statystyce?
Test F to dowolny test statystyczny, w którym statystyka testowa ma rozkład F przy hipotezie zerowej. Jest najczęściej używany podczas porównywania modeli statystycznych, które zostały dopasowane do zbioru danych, w celu zidentyfikowania modelu, który najlepiej pasuje do populacji, z której pobrano dane. Dokładne „testy F” powstają głównie wtedy, gdy modele zostały dopasowane do danych przy użyciu metody najmniejszych kwadratów. Typowe przykłady użycia testów F obejmują badanie następujących przypadków: (i) Hipoteza, że średnie danego zbioru populacji o rozkładzie normalnym, z których wszystkie mają to samo odchylenie standardowe, są równe. Jest to prawdopodobnie najbardziej znany test F i odgrywa ważną rolę w analizie wariancji (ANOVA). (ii) Hipoteza, że proponowany model regresji dobrze pasuje do danych. Zobacz Niedopasowana suma kwadratów . (iii) Hipoteza, że zestaw danych w analizie regresji jest zgodny z prostszym z dwóch proponowanych modeli liniowych, które są zagnieżdżone w sobie.