如何在Python中找到F临界值？

本文将介绍如何在Python中找到F临界值。

什么是F临界值？

运行F检验后，您将获得F统计量。通过将F统计量与F临界值进行比较，可以确定F检验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。本文将介绍一种在Python中找到F临界值的技术。

语法

要计算F临界值，请使用Python函数scipy.stats.f.ppf()，其具有以下语法。

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

其中

• Q意味着使用的显著性水平
• Dfn表示分子自由度
• Dfd表示分母自由度

该函数根据显著性水平、分子自由度和分母自由度输入返回F分布的重要值。

例如，假设我们要获取显著性水平为0.05，分子自由度为6，分母自由度为8的F临界值。

示例代码

!pip3 install scipy
import scipy.stats

#找到F临界值
scipy.stats.f.ppf(q=1-.05, dfn=6, dfd=8)

输出结果

3.5805803197614603

当显著性水平为0.05时，分子自由度和分母自由度均为6和8，F临界值为3.5806。

因此，如果我们进行某种F检验，我们可以将F检验统计量与3.5806进行比较。如果F统计量高于3.580，则测试结果被认为具有统计学意义。

更小的α值将导致更大的F临界值，请注意。

例如，在分子和分母自由度均为6的情况下，考虑在显著性水平为0.01时F临界值的情况。

示例代码

!pip3 install scipy
import scipy.stats
#找到F临界值
scipy.stats.f.ppf(q=1-.01, dfn=6, dfd=8)

输出结果

6.370680730239201

结论

统计学是机器学习的重要组成部分。检查原始数据使您能够获得有意义的见解。统计学使用F临界值识别数据的见解，以便机器学习模型可以利用并基于其进行预测。