선형 관계에 대한 F- 테스트<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />여보세요
나는 0.1 수준에서 2 개의 연속 변수 사이에 선형 관계가 있는지 확인하기 위해 f- 테스트를 수행하려고합니다. 나는 X-> Fit Line에 맞추고 Prob> F = <0.001에 대한 나의 대답을 가지고있다. 그러나 선형 적합 수준에서 알파 레벨을 변경하면 숫자가 변경되지 않습니다. ANOVA 결과가 알파 변경으로 변경되어야한다고 생각하여 잘못된 결과를 나타냅니다.
감사
제목 : Re - 선형 관계 F- 테스트사실 관계가 선형인지는 실제로 테스트하지 않습니다. 선형성은 이러한 유형의 테스트를 사용할 때 우리의 가정입니다. p <0.001이더라도 관계는 여전히 비선형 일 수 있습니다. 비선형 성을 식별하는 빠른 방법은 잔차의 패턴을 찾는 것입니다.
우리가 할 수있는 p <0.001은 아주 좋은 확실성으로 기울기의 무효화를 0으로 간주하지 않을 수 있습니다. 즉 x와 y 사이에 양의 관계가 있다는 강한 (통계적으로 유의미한) 표시가 있습니다. 그러나 선형 회귀 그 자체는 인과 관계의 관점에서 어떤 것도 "증명할"수 없다는 것을 기억하십시오. 이를 위해 우리는 프로세스에 대한 과학적 이해를 사용합니다 (x 효과 y 효과 x 또는 둘 모두에 영향을 줄 수있는 다른 요인들이 있습니다).
선형 관계에 대한 F- 테스트대단히 감사합니다.
다시 한 번 이중 수표를 사용하면 p> 0.001에서 데이터가 선형이 아니며 실제로 선형 관계가 있다는 대체 가설을 수락한다는 귀무 가설을 거부하기 때문에 여기서 모든 것을 이해합니다.
선형 관계에 대한 F- 테스트전통적인 방법은 테이블에서 찾아 보는 것입니다. JMP에는 주어진 p에 대해 F와 2 차원 자유도를 반환하는 함수 F Quantile ()이 있습니다.
두 변수, 20 관측 및 알파 = 0.1이있는 선형 회귀의 경우 수식을 사용합니다.
Fcrit = F 분위수 ( 0.9 , 1 , 1 8 ) ;
보여 주다 ( Fcrit )
Fcrit = 3,00697659179545;
F가이 Fcrit를 초과하면 선택한 표지 수준에서 귀무 가설을 기각 할 수 있습니다. 그러나 당신은 이미 p <0,001을 가졌다면 그것을 알았습니다. 요즘에는 귀하의 실제 p- 값을 계산하는 소프트웨어가 있으므로 중요한 값은 이전과 같이 많이 사용되지 않습니다. 적어도 명시 적으로는 아닙니다.
선형 관계에 대한 F- 테스트감사.
빠른 질문, 가설 테스트에서 중요한 F 값을 어떻게 찾을 수 있습니까?
선형 관계에 대한 F- 테스트알파는 F의 계산에 영향을 미치지 않으므로 p- 값이 아닙니다. 중요한 가설 값 (가설 테스트에서 사용됨)이 α로 변하지 만 임계 F와 비교되는 추정 F는 변하지 않는다는 것은 사실입니다.
그러나 "Confid curve fit"을 활성화하면 알파가 변경 될 때 자신감 밴드가 좁아 지거나 넓어지는 것을 볼 수 있습니다.
