F检验的临界值表中两个f分别表示什么?

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f检验表 F—分布临界值表 F(2,2) ——α(0.10―0.25) 的临界值是多少啊?~

求F分布表的值,自由度分子8分母8,在a=0.10和0.25上的临界值.求F分布表的值,自由度分子8分母8,在a=0.10和0.25上的临界值。求F分布表的值,自由度分子8分母8,在a=0.10和0。
首先计算出大方差数据的自由度和小方差数5261据的自由度
然后计算出F值:
查F表
表中横向为大方差数据的自由度;纵向为小方差数据的自由度。
将自己计算出来的F值与查表得到的F表值比较,如果
F < F表 表明两组数据没有显著差异;
F ≥ F表 表明两组数据存在显著差异。

扩展资料
应用场景:
Z就是正态分布,X2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以(一个X2分布除以它的自由度然后开根号),F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除
比如X是一个Z分布,Y(n)=X12+X22+……+Xn^2,这里每个Xn都是一个Z分布,t(n)=X/根号(Y/n),F(m,n)=(Y1/m)/(Y2/N)
各个分布的应用如下:
方差已知情况下求均值是Z检验;
方差未知求均值是t检验(样本标准差s代替总体标准差R,由样本平均数推断总体平均数);
均值方差都未知求方差是X^2检验;
两个正态分布样本的均值方差都未知情况下求两个总体的方差比值是F检验。


本例中要求的相关系数临界值r0是多少?已知f=n-2=8- 2=6,若α=0.05,则查表知r0=0.707。 利用所求回归直线方程预测成本会存在一定的误差, 为了鉴别回归直线对预测值的可能的波动范围, 需要计算直线数值与实际值之间的标准差。 标准差表明回归直线周围个体数据点的密集程度。 标准差的计算公式为: 在正常的分布条件下, 一般要求实际值位于置信区间的概率应该在95%以上, 这个区间应为Y±2S,从而置信区间的上下限为Y1=a+bX+ 2S,Y2=a+bX-2S。将有关数据代入标准差计算公式, 可得本例标准差:


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弗里德曼秩和检验临界值有哪些?
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查临界值表到底怎么查?
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