F-тест — це будь-який статистичний тест порівняти дисперсії двох вибірок або співвідношення дисперсій між кількома вибірками. Тестова статистика, випадкова змінна F, використовується для визначення того, чи перевірені дані мають F-розподіл за справжньою нульовою гіпотезою та справжніми звичайними припущеннями щодо значення помилки (ε).

Результат F-тесту (вирішено за допомогою F безпосередньо) Якщо значення F менше критичного значення в таблиці F, то модель незначна. Якщо значення F більше, то модель значуща. Пам’ятайте, що статистичне значення значимого дещо відрізняється від його повсякденного використання.

Оцінки A, B, C, D і P є прохідними. Оцінки F і U є погані оцінки. R і I — проміжні оцінки.

F-тест підтверджує, чи дорівнює нулю нахил (позначений bi ) у регресійній моделі. У типовій гіпотезі простої лінійної регресії нульова гіпотеза формулюється так: H0:b1=0 H 0 : b 1 = 0 проти альтернативної гіпотези H1:b1≠0 H 1 : b 1 ≠ 0 .

Т-критерій використовується для порівняння середніх значень двох груп і визначення їх істотної відмінності, тоді як F-тест використовується для порівняння дисперсій двох або більше груп і оцінки їх істотної відмінності.

F-тест у статистиці допомагає прийняти рішення чи рівні дисперсії двох сукупностей. Це тест співвідношення дисперсій, оскільки він обчислює співвідношення дисперсій. Мета тесту — визначити, чи однакова дисперсія у двох сукупностях.