如何在 Python 中找到 F 臨界值？

在本文中，我們將學習如何在 Python 中找到 F 臨界值。

什麼是 F 臨界值？

F 統計量是在執行 F 檢驗後獲得的結果。可以透過將 F 統計量與 F 臨界值進行比較來確定 F 檢驗的結果是否具有統計學意義。簡單來說，我們將我們的 f 值與 F 臨界值作為標準進行比較。這篇文章將介紹一種在 Python 中查詢 F 臨界值的方法。

語法

要計算 F 臨界值，請使用 Python 函式 scipy.stats.f.ppf()，其語法如下。

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

其中

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

此函式根據輸入的顯著性水平、分子自由度和分母自由度返回 F 分佈中的臨界值。

例如，假設我們想要獲得顯著性水平為 0.05、分子自由度為 6、分母自由度為 8 的 F 臨界值。

示例

!pip3 install scipy
import scipy.stats

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

輸出

3.5805803197614603

顯著性水平為 0.05，分子和分母的自由度分別為 6 和 8，得到的 F 臨界值為 3.5806。

因此，如果我們正在進行某種 F 檢驗，我們可以將 F 檢驗統計量與 3.5806 進行比較。如果 F 統計量大於 3.580，則檢驗結果被認為具有統計學意義。

請記住，較小的 alpha 值將導致較大的 F 臨界值。

例如，考慮在顯著性水平為 0.01、分子和分母的自由度均為 6 時的 F 臨界值。

示例

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

輸出

6.370680730239201

結論

統計學是機器學習中一個重要的組成部分。檢查原始資料可以幫助你獲得有意義的見解。統計學使用 F 臨界值來識別資料的見解，以便機器學習模型使用並根據其進行預測。

Jay Singh

更新於： 2022年12月1日

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