F检验已知F0.99求F0.01
时间: 2023-07-06 21:28:38 浏览: 62
F分布是一个连续概率分布,由于其形状的特殊性质,没有一个明确的解析式可以直接求得。因此,在实际计算中,通常需要借助统计计算软件或查找F分布表格来进行计算。
在进行F检验时,一般都是给定显著性水平和自由度,然后通过查找F分布表格或使用统计软件计算得到临界值。如果已知F分布的临界值在0.99水平下的值为F0.99,想要求在0.01水平下的临界值F0.01,可以使用以下公式:
F0.01 = 1 / F0.99
其中,F0.01表示在0.01水平下的F分布临界值,F0.99表示在0.99水平下的F分布临界值。这个公式是根据F分布的对称性推导出来的,因此可以用于计算不同显著性水平下的F分布临界值。
相关问题
matlab求F检验值
在MATLAB中求F检验值可以使用`anova1`或`anova2`函数,具体使用方法如下:
1. `anova1`函数用于一元方差分析,语法为:
```
[p,tbl,stats] = anova1(y,group)
```
其中,`y`是一个列向量,表示因变量;`group`是一个列向量或行向量,表示自变量(分组变量)。函数返回值中,`p`是F检验值对应的P值,`tbl`是ANOVA表格,`stats`是其他统计信息。
2. `anova2`函数用于二元方差分析,语法为:
```
[p,tbl,stats] = anova2(y,group1,group2)
```
其中,`y`是一个矩阵,每列表示一个因变量;`group1`和`group2`分别是列向量或行向量,表示两个自变量。函数返回值含义同`anova1`函数。
注意:在使用`anova1`和`anova2`函数之前,需要保证输入的数据符合方差分析的假设条件,即各组数据服从正态分布且方差相等。可以使用`shapiro-wilk`函数检验正态性,使用`bartlett`函数或`vartestn`函数检验方差齐性。
matlab求多元线性回归方程F检验值
在MATLAB中求多元线性回归方程的F检验值可以使用`anova`函数,具体使用方法如下:
1. 假设有`n`个自变量和一个因变量,数据存储在一个`n+1`列的矩阵`data`中,其中第1列为因变量,第2至n+1列为自变量。
2. 使用`fitlm`函数拟合线性回归模型,语法为:
```
mdl = fitlm(data)
```
函数返回值`mdl`是一个线性回归模型对象,包含拟合的系数、残差等信息。
3. 使用`anova`函数进行方差分析,语法为:
```
[p,F] = anova(mdl)
```
函数返回值`p`是F检验值对应的P值,`F`是F检验值。
注意:在使用`anova`函数之前,需要保证输入的数据符合多元线性回归模型的假设条件,即自变量之间线性无关、误差服从正态分布、误差方差相等。可以使用多元正态性检验、方差齐性检验等方法进行检验。
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