[统计学理论基础] 统计方法—F检验

F检验（F-test）

最常用的别名叫做联合假设检验（英语：joint hypotheses test），此外也称方差比率检验、方差齐性检验。
它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。
其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。

计算

（1）样本标准偏差的平方，即：

两组数据就能得到两个S2值。

（2）F=S2/S2’

（3）然后计算的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。

适用场合

通常的F检验例子包括：

• 假设一系列服从正态分布的母体，都有相同的标准差。这是最典型的F检验，该检验在方差分析（ANOVA）中也非常重要。
• 假设一个回归模型很好地符合其数据集要求。

参考文章
https://baike.baidu.com/item/F%E6%A3%80%E9%AA%8C/9910842?fr=aladdin