如何在 Python 中找到 F 临界值？

在本文中，我们将学习如何在 Python 中找到 F 临界值。

什么是 F 临界值？

F 统计量是在运行 F 检验后获得的结果。可以通过将 F 统计量与 F 临界值进行比较来确定 F 检验的结果是否具有统计学意义。简单来说，我们将我们的 f 值与 F 临界值作为标准进行比较。这篇文章将介绍一种在 Python 中查找 F 临界值的方法。

语法

要计算 F 临界值，请使用 Python 函数 scipy.stats.f.ppf()，其语法如下。

scipy.stats.f.ppf(q, dfn, dfd)

其中

• Q 表示要使用的显著性水平
• Dfn 表示分子自由度
• Dfd 表示分母自由度

此函数根据输入的显著性水平、分子自由度和分母自由度返回 F 分布中的临界值。

例如，假设我们想要获得显著性水平为 0.05、分子自由度为 6、分母自由度为 8 的 F 临界值。

示例

!pip3 install scipy
import scipy.stats

#find F critical value
scipy.stats.f.ppf(q=1-.05, dfn=6, dfd=8)

输出

3.5805803197614603

显著性水平为 0.05，分子和分母的自由度分别为 6 和 8，得到的 F 临界值为 3.5806。

因此，如果我们正在进行某种 F 检验，我们可以将 F 检验统计量与 3.5806 进行比较。如果 F 统计量大于 3.580，则检验结果被认为具有统计学意义。

请记住，较小的 alpha 值将导致较大的 F 临界值。

例如，考虑在显著性水平为 0.01、分子和分母的自由度均为 6 时的 F 临界值。

示例

!pip3 install scipy
import scipy.stats
#find F critical value
scipy.stats.f.ppf(q=1-.01, dfn=6, dfd=8)

输出

6.370680730239201

结论

统计学是机器学习中一个重要的组成部分。检查原始数据可以帮助你获得有意义的见解。统计学使用 F 临界值来识别数据的见解，以便机器学习模型使用并根据其进行预测。

Jay Singh

更新于： 2022年12月1日

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