F临界值跟统计量的F相比，F大于F的临界值，则拒绝原假设。

确定实际观测值跟H0之间的不一致程度，p值越小，说明实际观测值跟h0之间不一致的程度越大，检验的结果越显著。

F值是大好，如果F值不显著，说明模型的总体解释能力不够，不能采用模型进行分析，一般以概率（P）5%作为显著评定标准。

数值，指的是用数目表示的一个量的多少。

一个量用数目表示出来的多少，叫这个量的数值。

把数字写在位数上，它才表示一定的数值。

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F临界值跟统计量的F相比，F大于F的临界值，则拒绝原假设。

确定实际观测值跟H0之间的不一致程度，p值越小，说明实际观测值跟h0之间不一致的程度越大，检验的结果越显著。

F值是大好，如果F值不显著，说明模型的总体解释能力不够，不能采用模型进行分析，一般以概率（P）5%作为显著评定标准。

数值，指的是用数目表示的一个量的多少。

一个量用数目表示出来的多少，叫这个量的数值。

把数字写在位数上，它才表示一定的数值。

正交试验中的方差分析F值如何计算？和正交试验助手中的F比有什么关系？

F值是均方与自由度的比值，F比值是F值与其在相应显著性水平下的F临界值的比值，二者都可以作为反应显著性差异的参数

f值小于f临界值说明什么

f值小于f临界值说明F临界值跟统计量的F小。根据查询相关公开信息表示：f值小于f临界值说明F临界值跟统计量的F小，F小于F的临界值，则拒绝原假设。

大神，可以帮我看看统计学的试题吗？

我在做多因素试验中，只检验各因素的效果，没做过检验各因素之间的互交作用。但根据方差分析表，我认为字母所代表的数值如下应该不错。

平方和和自由度根据 总和=各因素及随机之和，比如自由度 2+B+6+24=35

均方=平方和÷自由度，F值=均方÷随机均方

这样各字母代表的值就出来了

判断各因素是否显著，是用F值和F临界值进行比较，F值≥F临界值即为显著。所以噪声和互交显著，光照不显著。

关于F统计量临界值的问题

F大概接近200，相伴概率几乎为0，已经足够说明y与这三个变量总体上的线性回归关系很显著了。

因为我们做假设检验时，通常选择显著性水平α = 0.05或者0.01，如果是查F统计量表，会得到一个临界值，只要计算所得的F值大于那个临界值，就说明总体线性关系显著。

此处，你的模型F值接近200，非常大了，所以其相伴概率当然很小（几乎为0），关于这个F检验，你可以再看看概率统计书复习一下。追问你瞎复制你马呢

板块模型f小于临界值说明什么

F临界值跟统计量的F小。

f值小于l临界值说明F临界值跟统计量的F小，f小于f的临界值。

f值如果小于临界值，则接受原假设，可以认为组与组之间的差异是显著的。

22.临界F值 F0.05(4.20)=2.87 . F0.02(4,20)=4,43 的意义是什？

临界F值指的是在显著性水平为α时，自由度为m1和m2的两个总体方差之比的F统计量的临界值。这里的F0.05(4.20)和F0.02(4,20)分别表示显著性水平为0.05和0.02时，自由度分别为4和20的F分布临界值。这些值的计算方法可以通过查找F分布表或使用统计软件来得到。

例如，F0.05(4.20)的值为2.87表示，当两个总体的方差比在显著性水平为0.05的情况下所得到的F统计量大于2.87时，我们可以拒绝零假设并得出结论认为两个总体的方差不相等。类似地，F0.02(4,20)的值为4.43表示，当显著性水平为0.02时，两个总体的方差比所得到的F统计量大于4.43时，我们可以拒绝零假设并认为两个总体的方差不相等。

f检验临界值表两个f怎么确定

实际值和根据自由度分子分母来确定。根据查询相关信息显示，在进行F检验时，需要确定两个F值：一个是F统计量的实际值，另一个是F分布的临界值。其中，F分布的临界值根据置信水平、自由度分子和自由度分母来确定。临界值表中的两个F值一般分别对应着置信水平为α/2和1-α/2时的F分布临界值。例如，当置信水平为0.05时，对应的α/2为0.025，那么临界值表中会给出自由度分子为df1，自由度分母为df2时，F分布的临界值F0.025(df1，df2)和F0.975(df1，df2)。需要注意的是，F检验中自由度分子和自由度分母的顺序是固定的，即F统计量的计算公式中分子的自由度在前、分母的自由度在后。因此，在查找临界值时需要注意自由度分子和自由度分母的顺序。

自由度、F比、F临界值，显著性的定义及关系

自由度：在一个未约束的动力或其他系统中，为了完全确定该系统在给定时刻的状态所需要的变量的个数。例如，在空间运动的粒子具有3个自由度，而具有自由表面的不可压缩流体就有无限个自由度。

方差分析的结果是怎么看的？

这张图里的方差分析F检验结果不显著。看显著性检验结果有两种方法。

1、根据F值判断。

SPSS输出的表格中“F”即样本的计算结果。之后考虑显著性检验的临界值α和F统计量的自由度，在F检验表中查找F的临界值（下表是α=0.1的F临界值表，如果α设定为0.05或0.01则应查找对应的F检验表）。最后，将SPSS计算出的F值与F临界值比较，若大于临界值则可以说在α的意义下结果显著，否则不显著。

2、根据Sig.判断。

SPSS输出的Sig.结果即将计算出的F值根据自由度转换为了P-Value，可以直接根据Sig.判断是否显著，若Sig.<α则结果显著，否则不显著，这一方法更方便。

在此基础上拓展一下，z检验、t检验、Chi-Square检验（卡方检验）等判断显著或进行假设检验的方式都是类似的，或者根据对应的检验表，或者根据P-Value。如果根据检验表判断，可分为三步：

第一步，计算统计量的观测值，例如此处的F值，这一步SPSS会直接输出；

第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；

第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。

相较之下，根据P-Value来判断则非常简单，SPSS已经根据样本计算并输出了P-Value，只需将P-Value和α对比即可。

此外在一些情况下，SPSS也会自动以星号（*）的数量对是否显著进行标记，例如做相关系数分析时，在0.01级别相关性显著会标注出“**”，在0.05级别相关性显著标注“*”等等。

方差分析F值 是什么意思

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。

扩展资料：

方差分析，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

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。

总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。

组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。

MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体 。

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

1、设C是常数，则D（C）=0

2、设X是随机变量，C是常数，则有 

3、设 X 与 Y 是两个随机变量，则

其中协方差 特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则

此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。

4、D（X）=0的充分必要条件是X以概率1取常数E（X），即 

（当且仅当X取常数值E（X）时的概率为1时，D（X）=0。）

注：不能得出X恒等于常数，当x是连续的时候X可以在任意有限个点取不等于常数c的值。

参考资料：百度百科-方差分析