Question

如何找到F检验的上下临界值：var.test（x，y）

我的文字示例：

x <- c (1973, 403, 509, 2103, 1153  292, 1916, 1602, 1559, 547, 801, 359)

y <- c (1185, 885, 2955, 815, 2852, 1217, 1762, 2592, 1632)

var.test(x,y, alternative = c("two.sided"),  conf.level = 0.95)

 F test to compare two variances

data:  x and y

F = 0.6908, num df = 11, denom df = 8, p-value = 0.5572

alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1 

95 percent confidence interval:

 0.1628029 2.5311116 

sample estimates:

ratio of variances 

         0.6908397

书中说，临界值是F＆lt; 0.273和F> 4.30

似乎R说F＆lt; 0.1628029和F> 2.5311116

关于这个的任何想法？

Answer 1

95％置信区间是方差的比率，而不是F统计量。这是F统计量计算：

> qf(c(0.025,0.975),11,8)
[1] 0.2729392 4.2434128

与你的桌子一致。

如果我们查看stats:::var.test.default内部，我们会找到

   BETA <- (1 - conf.level)/2
   CINT <- c(ESTIMATE/qf(1 - BETA, DF.x, DF.y), ESTIMATE/qf(BETA, 
            DF.x, DF.y))

第二行实际上可以更简单地写成ESTIMATE/qf(c(1-BETA,BETA),DF.x,DF.y)，但我不确定这种简单的代码清理是否值得建议R-core ...

在conf.level等于0.95的情况下进行此计算，从上方估算方差比，以及我们在上面计算的分位数匹配：

> 0.6908397/c(0.273,4.30)
[1] 2.5305484 0.1606604

R的F检验的临界值

1 个答案: