Python 如何找到F临界值

在本文中，我们将学习如何在Python中找到F临界值。

F临界值是什么

F统计量是在运行F检验之后得到的结果。通过将F统计量与F临界值进行比较，可以确定F检验的结果是否具有统计学意义。简而言之，我们将我们的F值与F临界值作为标准进行比较。本文将介绍一种使用Python找到F临界值的技巧。

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

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

其中：

该函数基于显著性水平、分子自由度和分母自由度的输入，返回F分布的重要值。

例如，假设我们要计算显著性水平为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

一个显著性水平为0.05，分子和分母的自由度分别为6和8，导致F临界值为3.5806。

因此，如果我们在进行某种F检验，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，测试结果被认为是具有统计学意义的。

较小的α值会导致较大的F临界值，所以请记住这点。

考虑一下在显著性水平为0.01的情况下，分子和分母的自由度都为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

机器学习的一个关键部分是统计学。检查原始数据能够让你得出有意义的见解。统计学使用F临界值来识别数据的见解，供机器学习模型利用和基于之进行预测。