#r #region #limits
#r #регион #ограничения
Вопрос:
Как мне найти верхние и нижние критические значения F-теста: var.test(x, y)
Пример из моего текста:
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
В книге говорится, что критическими значениями являются F < 0,273 и F> 4,30
Похоже, что R говорит F <0,1628029 и F> 2,5311116
Есть идеи по этому поводу?
Комментарии:
1. Доверительный интервал отличается от критического значения, поэтому никаких отклонений, если они разные.
2. итак, есть какие-либо комментарии о том, как их найти?
Ответ №1:
Доверительный интервал 95% зависит от отношения отклонений, а не от статистики F. Вот расчет статистики F:
> qf(c(0.025,0.975),11,8)
[1] 0.2729392 4.2434128
что согласуется с вашей таблицей.
Если мы заглянем внутрь stats:::var.test.default
, мы найдем
BETA <- (1 - conf.level)/2
CINT <- c(ESTIMATE/qf(1 - BETA, DF.x, DF.y), ESTIMATE/qf(BETA,
DF.x, DF.y))
Вторая строка на самом деле может быть написана немного проще ESTIMATE/qf(c(1-BETA,BETA),DF.x,DF.y)
, но я не уверен, что такая тривиальная очистка кода стоит того, чтобы предлагать R-core …
При выполнении этого вычисления, conf.level
равного 0,95, оценка коэффициента дисперсии сверху и квантили, которые мы вычислили выше, совпадают:
> 0.6908397/c(0.273,4.30)
[1] 2.5305484 0.1606604