f值和f臨界值的關係

F臨界值跟統計量的F相比，F大於F的臨界值，則拒絕原假設。

確定實際觀測值跟H0之間的不一致程度，p值越小，説明實際觀測值跟h0之間不一致的程度越大，檢驗的結果越顯著。

F值是大好，如果F值不顯著，説明模型的總體解釋能力不夠，不能採用模型進行分析，一般以概率（P）5%作為顯著評定標準。

數值，指的是用數目表示的一個量的多少。

一個量用數目表示出來的多少，叫這個量的數值。

把數字寫在位數上，它才表示一定的數值。

小編還為您整理了以下內容，可能對您也有幫助：

F臨界值跟統計量的F相比，F大於F的臨界值，則拒絕原假設。

確定實際觀測值跟H0之間的不一致程度，p值越小，説明實際觀測值跟h0之間不一致的程度越大，檢驗的結果越顯著。

F值是大好，如果F值不顯著，説明模型的總體解釋能力不夠，不能採用模型進行分析，一般以概率（P）5%作為顯著評定標準。

數值，指的是用數目表示的一個量的多少。

一個量用數目表示出來的多少，叫這個量的數值。

把數字寫在位數上，它才表示一定的數值。

正交試驗中的方差分析F值如何計算？和正交試驗助手中的F比有什麼關係？

F值是均方與自由度的比值，F比值是F值與其在相應顯著性水平下的F臨界值的比值，二者都可以作為反應顯著性差異的參數

f值小於f臨界值説明什麼

f值小於f臨界值説明F臨界值跟統計量的F小。根據查詢相關公開信息表示：f值小於f臨界值説明F臨界值跟統計量的F小，F小於F的臨界值，則拒絕原假設。

大神，可以幫我看看統計學的試題嗎？

我在做多因素試驗中，只檢驗各因素的效果，沒做過檢驗各因素之間的互交作用。但根據方差分析表，我認為字母所代表的數值如下應該不錯。

平方和和自由度根據 總和=各因素及隨機之和，比如自由度 2+B+6+24=35

均方=平方和÷自由度，F值=均方÷隨機均方

這樣各字母代表的值就出來了

判斷各因素是否顯著，是用F值和F臨界值進行比較，F值≥F臨界值即為顯著。所以噪聲和互交顯著，光照不顯著。

來自：求助得到的回答

關於F統計量臨界值的問題

F大概接近200，相伴概率幾乎為0，已經足夠説明y與這三個變量總體上的線性迴歸關係很顯著了。

因為我們做假設檢驗時，通常選擇顯著性水平α = 0.05或者0.01，如果是查F統計量表，會得到一個臨界值，只要計算所得的F值大於那個臨界值，就説明總體線性關係顯著。

此處，你的模型F值接近200，非常大了，所以其相伴概率當然很小（幾乎為0），關於這個F檢驗，你可以再看看概率統計書複習一下。追問你瞎複製你馬呢

板塊模型f小於臨界值説明什麼

F臨界值跟統計量的F小。

f值小於l臨界值説明F臨界值跟統計量的F小，f小於f的臨界值。

f值如果小於臨界值，則接受原假設，可以認為組與組之間的差異是顯著的。

22.臨界F值 F0.05(4.20)=2.87 . F0.02(4,20)=4,43 的意義是什？

臨界F值指的是在顯著性水平為α時，自由度為m1和m2的兩個總體方差之比的F統計量的臨界值。這裏的F0.05(4.20)和F0.02(4,20)分別表示顯著性水平為0.05和0.02時，自由度分別為4和20的F分佈臨界值。這些值的計算方法可以通過查找F分佈表或使用統計軟件來得到。

例如，F0.05(4.20)的值為2.87表示，當兩個總體的方差比在顯著性水平為0.05的情況下所得到的F統計量大於2.87時，我們可以拒絕零假設並得出結論認為兩個總體的方差不相等。類似地，F0.02(4,20)的值為4.43表示，當顯著性水平為0.02時，兩個總體的方差比所得到的F統計量大於4.43時，我們可以拒絕零假設並認為兩個總體的方差不相等。

f檢驗臨界值表兩個f怎麼確定

實際值和根據自由度分子分母來確定。根據查詢相關信息顯示，在進行F檢驗時，需要確定兩個F值：一個是F統計量的實際值，另一個是F分佈的臨界值。其中，F分佈的臨界值根據置信水平、自由度分子和自由度分母來確定。臨界值表中的兩個F值一般分別對應着置信水平為α/2和1-α/2時的F分佈臨界值。例如，當置信水平為0.05時，對應的α/2為0.025，那麼臨界值表中會給出自由度分子為df1，自由度分母為df2時，F分佈的臨界值F0.025(df1，df2)和F0.975(df1，df2)。需要注意的是，F檢驗中自由度分子和自由度分母的順序是固定的，即F統計量的計算公式中分子的自由度在前、分母的自由度在後。因此，在查找臨界值時需要注意自由度分子和自由度分母的順序。

自由度、F比、F臨界值，顯著性的定義及關係

自由度：在一個未約束的動力或其他系統中，為了完全確定該系統在給定時刻的狀態所需要的變量的個數。例如，在空間運動的粒子具有3個自由度，而具有自由表面的不可壓縮流體就有無限個自由度。

方差分析的結果是怎麼看的？

這張圖裏的方差分析F檢驗結果不顯著。看顯著性檢驗結果有兩種方法。

1、根據F值判斷。

SPSS輸出的表格中“F”即樣本的計算結果。之後考慮顯著性檢驗的臨界值α和F統計量的自由度，在F檢驗表中查找F的臨界值（下表是α=0.1的F臨界值表，如果α設定為0.05或0.01則應查找對應的F檢驗表）。最後，將SPSS計算出的F值與F臨界值比較，若大於臨界值則可以説在α的意義下結果顯著，否則不顯著。

2、根據Sig.判斷。

SPSS輸出的Sig.結果即將計算出的F值根據自由度轉換為了P-Value，可以直接根據Sig.判斷是否顯著，若Sig.<α則結果顯著，否則不顯著，這一方法更方便。

在此基礎上拓展一下，z檢驗、t檢驗、Chi-Square檢驗（卡方檢驗）等判斷顯著或進行假設檢驗的方式都是類似的，或者根據對應的檢驗表，或者根據P-Value。如果根據檢驗表判斷，可分為三步：

第一步，計算統計量的觀測值，例如此處的F值，這一步SPSS會直接輸出；

第二步，查表，根據自由度和α找到臨界值；

第三步，將SPSS輸出的統計量觀測值與查表所得臨界值進行對比，得出結果。

相較之下，根據P-Value來判斷則非常簡單，SPSS已經根據樣本計算並輸出了P-Value，只需將P-Value和α對比即可。

此外在一些情況下，SPSS也會自動以星號（*）的數量對是否顯著進行標記，例如做相關係數分析時，在0.01級別相關性顯著會標註出“**”，在0.05級別相關性顯著標註“*”等等。

方差分析F值 是什麼意思

方差分析：根據不同需要把某變量方差分解為不同的部分，比較它們之間的大小並用F檢驗進行顯著性檢驗的方法。 又稱“變異數分析”或“F檢驗”，是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。

F值是兩個均方的比值[效應項/誤差項]，不可能出現負值。F值越大[與給定顯著水平的標準F值相比較]説明處理之間效果[差異]越明顯，誤差項越小説明試驗精度越高。

擴展資料：

方差分析，又稱“變異數分析”，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。 由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。

方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數間的差別基本來源有兩個：

(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變量在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。

(2) 隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變量在各組的均值與該組內變量值之偏差平方和的總和表示， 記作SSw，組內自由度dfw。

總偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

組內SSw、組間SSb除以各自的自由度(組內dfw =n-m，組間dfb=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方MSw和MSb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體，MSb/MSw≈1。另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由於誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那麼，MSb>>MSw(遠遠大於)。

MSb/MSw比值構成F分佈。用F值與其臨界值比較，推斷各樣本是否來自相同的總體 。

方差是在概率論和統計方差衡量隨機變量或一組數據時離散程度的度量。概率論中方差用來度量隨機變量和其數學期望（即均值）之間的偏離程度。統計中的方差（樣本方差）是每個樣本值與全體樣本值的平均數之差的平方值的平均數。在許多實際問題中，研究方差即偏離程度有着重要意義。

方差是衡量源數據和期望值相差的度量值。

1、設C是常數，則D（C）=0

2、設X是隨機變量，C是常數，則有 

3、設 X 與 Y 是兩個隨機變量，則

其中協方差 特別的，當X，Y是兩個不相關的隨機變量則

此性質可以推廣到有限多個兩兩不相關的隨機變量之和的情況。

4、D（X）=0的充分必要條件是X以概率1取常數E（X），即 

（若且唯若X取常數值E（X）時的概率為1時，D（X）=0。）

注：不能得出X恆等於常數，當x是連續的時候X可以在任意有限個點取不等於常數c的值。

參考資料：百度百科-方差分析