Что такое F-тест в статистике?
F-тест — это любой статистический тест, в котором тестовая статистика имеет F-распределение при нулевой гипотезе. Чаще всего он используется при сравнении статистических моделей, которые были подобраны к набору данных, чтобы определить модель, которая лучше всего подходит для совокупности, из которой были взяты данные. Точные «F-тесты» в основном возникают, когда модели подгоняются к данным с использованием метода наименьших квадратов. Общие примеры использования F-тестов включают изучение следующих случаев: (i) Гипотеза о том, что средние значения данного набора нормально распределенных совокупностей, имеющих одинаковое стандартное отклонение, равны. Это, пожалуй, самый известный F-критерий, который играет важную роль в дисперсионном анализе (ANOVA). (ii) Гипотеза о том, что предлагаемая модель регрессии хорошо соответствует данным. См. Несоответствующая сумма квадратов. (iii) Гипотеза о том, что набор данных в регрессионном анализе соответствует более простой из двух предложенных линейных моделей, вложенных друг в друга.