f检验的期望值和方差
发布时间：2025-10-10 | 来源：互联网转载和整理
t分布:t(n)mu=0,sigma^2=n/(n-2)(n>
2)x平方分布X^2(n)mu=n,sigma^2=2nF分布F(m,n),mu=n/(n-2),sigma^2=2n^2(n+m-2)/[m(n-2)^2(n-4)](n>
4)。
方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。 又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。F值是两个均方的比值，效应项/误差项，不可能出现负值。F值越大与给定显著水平的标准F值相比较，说明处理之间效果差异越明显，误差项越小说明试验精度越高。方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
（2） 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。