Обсуждение:F-тест
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Полагаю статья слабенькая. Во-первых, думаю лучше будет обозвать статью F-тест. Во-вторых, пояснить,что под ним подразумевают любые тесты, статистика которых имеет распределение Фишера. Ну а дальше примеры и прочее. MyWikiNik 15:14, 23 февраля 2012 (UTC) Предлагаю также убрать таблицу критических значений. Это при желании можно в отдельной таблице. Более того, при наличии Excel уже можно рассчитать любое критическое значение для любого уровня значимостиMyWikiNik 16:09, 23 февраля 2012 (UTC)
В общем я переделал статью. Если ошибся где или надо дополнить - правьтеMyWikiNik 03:54, 24 февраля 2012 (UTC)
- Не понятно. Можно попроще написать? Таблица согласен не нужна, но пример ее применения нужен. Применение F-критерия и его смысл для простой линейной регрессии где? Статья мне лично не принесла пользы, не ответила на мои вопросы, и даже не дала вектора для поиска ответов далее в интернете. Очень слабо.
- Пример применения конечно может и нужен, будет время добавлю. Но то что не понятно - не согласен. Если вы знаете что такое регрессия линейная, и у вас она построена, то наверняка у вас есть значение коэффициента детерминации R-квадрат. Также вы знаете количество наблюдений (n) и количество параметров модели (k). Поэтому вы легко, подставив эти значения в формулу для F-статистики сможете ее рассчитать и сравнить с критическим значением при данном уровне значимости альфа. Если больше критического, то регрессия значима, если нет, то нет. Может быть и нужно дополнить примером, но на все случаи примеров не придумаю. Подумаю потом добавлю.MyWikiNik 05:19, 27 июня 2012 (UTC)
- t-критерий намного продуктивней, поскольку tx^2=F и t2крит=Fкрит то значимость уравнения проверяется по сути для коэфициента при х, а свободный член при этом может быть не значим. Думаю эта практическая информация была бы полезной.
- Все, что вы говорите, имеет отношение к модели с одной переменной но не к модели множественной регрессии. Собственно для модели с одним фактором (парная регрессия) F-тест и t-тест на значимость эквивалентны. Вообще F-тест всегда можно заменить на t-тест, если проверяется только одно ограничение. Но при проверке нескольких ограничений - не получится. T-тесты отдельных ограничений можно провести и в этом случае, но они могут показать незначимость отдельных коэффициентов при значимости регрессии в целом.MyWikiNik 11:31, 18 марта 2013 (UTC)
- t-критерий намного продуктивней, поскольку tx^2=F и t2крит=Fкрит то значимость уравнения проверяется по сути для коэфициента при х, а свободный член при этом может быть не значим. Думаю эта практическая информация была бы полезной.
- Пример применения конечно может и нужен, будет время добавлю. Но то что не понятно - не согласен. Если вы знаете что такое регрессия линейная, и у вас она построена, то наверняка у вас есть значение коэффициента детерминации R-квадрат. Также вы знаете количество наблюдений (n) и количество параметров модели (k). Поэтому вы легко, подставив эти значения в формулу для F-статистики сможете ее рассчитать и сравнить с критическим значением при данном уровне значимости альфа. Если больше критического, то регрессия значима, если нет, то нет. Может быть и нужно дополнить примером, но на все случаи примеров не придумаю. Подумаю потом добавлю.MyWikiNik 05:19, 27 июня 2012 (UTC)
Мертвая ссылка в примечании, вероятно, стоит убрать. 2A02:6B8:0:40C:302A:CF9F:CE4C:C827 13:52, 29 марта 2017 (UTC)
- Убрал. Можете такие ссылки заменять самостоятельно (см. ВП:ПС, ВП:ВС). --Niklem (обс.) 14:28, 29 марта 2017 (UTC)