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D13 2019-10-09 F分布与方差检验1

D13 2019-10-09 F分布与方差检验1

作者: 孤独的坚果儿 | 来源:发表于2019-10-09 07:12 被阅读0次

    一 F分布

    F分布是偏态分布,当F分布等于1时,并不是最大值。当F分布中两个样本自由度足够大时,F分布趋近于正态分布。

    F=\frac{S_{1 } ^2}{S_{2 } ^2} ,这是F分布的统计量。说明S1的样本与S2的样本方差互不相干。分子一般是方差大的;或在一般分析测试中,常常把参照的样本方差作为分子,测试的样本的方差作为分母。

    F分布特性F_{\alpha ,(v1,v2)} =\frac{1}{F_{1-\alpha ,(v2,v1)}} ,在F临界值表中一般是方差大的作为分子,利用这个特性,可以计算。

    例如查表F_{0.05,(20,40)}=1.84,F _{0.95,(20,40)}=1/F _{0.05,(40,20)}=1/1.99=0.50

    二方差检验之检验样本方差是否与原方差一致

    已知原方差为认证的方差,或经过历史积累的方差,或希望数据得到的方差,设为\sigma _{0} ^2

    1-设立原假设H0:\sigma ^2=\sigma ^2_{0}

    2-统计量\chi ^2=\frac{(n-)s^2 }{\sigma_{0}  ^2 }

    3-根据卡方分布的特性得出落在接受域中的置信区间为(\chi ^2_{1-\alpha /2,v}  ,\chi ^2_{\alpha /2,v}),分布计算出界限值,若在期间,认为样本方差与原方差无差异。

    举例

    原标准差差为0.08%,现在检测8个数据的样本标准差为0.11%,在\alpha =0.05下,两方差是否存在显著性差异?

    解答:原假设:原方差=标准差的平方=0.08%的平方;样本整体的方差与原方差相等

    2-计算统计量

    \chi ^2=\frac{(n-1)s^2 }{\sigma _{0}^2  } =7*0.11%*0.11%/(0.08%*0.08%)=13.23

    3-查表

    双侧检验,则\chi ^2_{\alpha /2,7} =16.01;\chi  ^2_{1-\alpha /2,7}=1.69

    统计量在两置信区间之内,因此可以判断该样本方差与原方差无显著性差异。

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