
方差齊性檢驗
Data were analysed with F test.
采用F檢驗進行統計學分析。
Data were analyzed by statistical methods including correlation, F test, etc.
用相關、方差等統計方法分析。
The results are well agreed with that obtained by other method and passed through F test.
結果和其他方法比對經F檢驗,數據吻合。
There is no obvious difference in quality combustion speed and emission intensity in the condition of different charge density by means of F test.
利用F檢驗确定了不同裝藥密度下,質量燃燒速度以及輻射強度等沒有顯著性差異。
On the Gulf Test Range near Eglin Air Force Base, Fla., an F-15 Eagle fired two missiles at two QF-100 drones at 10,000 feet and two more at two drones at 5,000 feet.
在佛羅裡達州埃格林空軍基地附近的灣試驗靶場,一架F-15鷹式戰鬥機在10000英尺的高度、在QF-100drone上發射了兩枚導彈,并在5000英尺高度發射了另外兩枚。
F檢驗(F-test)是統計學中用于比較兩組數據方差或評估回歸模型整體顯著性的假設檢驗方法。其核心是通過計算兩組方差比值的F統計量,判斷差異是否具有統計學意義。該檢驗由英國統計學家羅納德·費舍爾于1920年代提出,廣泛應用于方差分析(ANOVA)和線性回歸分析中。
F統計量的計算基于兩組方差的比值: $$ F = frac{s_1 / sigma_1}{s_2 / sigma_2} $$ 其中$s_1$和$s_2$為樣本方差,$sigma_1$和$sigma_2$為總體方差。在零假設(方差相等)下簡化為: $$ F = frac{s_1}{s_2} $$
當數據不服從正态分布時,F檢驗的可靠性會降低,此時建議改用非參數檢驗方法(如Levene檢驗)。在應用該檢驗前,建議通過Q-Q圖或Shapiro-Wilk檢驗驗證數據正态性(Journal of Applied Statistics, 2022年方法論綜述)。
F檢驗(F-test)是統計學中用于比較兩組或多組數據方差差異,或評估回歸模型整體顯著性的假設檢驗方法。以下是詳細解釋:
F檢驗的核心是通過計算兩組方差的比值(F統計量),判斷差異是否具有統計學意義。其公式為: $$ F = frac{text{組間方差}}{text{組内方差}} quad text{或} quad F = frac{text{回歸模型解釋的方差}}{text{殘差方差}} $$ F值越大,表明組間差異或模型解釋能力越顯著。
如需進一步了解具體計算或案例,可參考統計學教材或專業分析工具(如SPSS、R)的文檔。
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