如何在R中找到回归方差分析的F临界值？

要找到R中回归方差分析的F临界值，我们可以按照以下步骤操作：

  • 首先，创建一个数据框。
  • 然后，创建回归模型。
  • 之后，使用qf函数查找F统计量的临界值。

创建数据框

让我们创建一个如下所示的数据框：

 现场演示

> x<-rpois(20,2)
> y<-rpois(20,5)
> df<-data.frame(x,y)
> df

执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：

   x y
1  5 5
2  0 9
3  1 3
4  3 5
5  2 5
6  2 4
7  3 6
8  4 6
9  2 5
10 0 6
11 5 8
12 1 7
13 3 2
14 0 4
15 1 4
16 2 4
17 1 7
18 2 8
19 2 6
20 1 4

创建回归模型

使用lm函数创建y和x之间的回归模型，并使用anova函数查找ANOVA表：

 现场演示

> x<-rpois(20,2)
> y<-rpois(20,5)
> df<-data.frame(x,y)
> RegM<-lm(y~x,data=df)
> RegM_ANOVA<-anova(RegM)
> RegM_ANOVA

输出

Analysis of Variance Table
Response: y
   Df Sum  Sq Mean Sq F value Pr(>F)
x  1  0.024 0.0238 0.0071 0.934
Residuals 18 60.776 3.3765

查找回归方差分析的F临界值

使用qf函数查找回归方差分析的F临界值：

 现场演示

> x<-rpois(20,2)
> y<-rpois(20,5)
> df<-data.frame(x,y)
> RegM<-lm(y~x,data=df)
> RegM_ANOVA<-anova(RegM)
> qf(1-0.05,RegM_ANOVA[1,1],RegM_ANOVA[2,1])

输出

[1] 4.413873

更新于： 2021年8月13日

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