标准正态分布或钟形曲线可能是广为人知的的吗？

标准正态分布或钟形曲线可能是众所周知的。正态分布只是一种分布，另一种对研究总体方差非常有用的概率分布称为 F 分布。

基本属性

F 分布的概率密度公式相当复杂。在实践中，我们不需要关心这个公式。但是t分布的自由度是什么，了解有关 F 分布属性的一些细节会很有帮助。下面列出了一些重要的功能：

我们将仔细研究自由度。

自由度

卡方、t 和 F 分布的一个共同特点是，这些分布中的每一个都有一个几乎无限的族。通过知道自由度的数量，可以挑选出特定的分布。对于 t 分布，自由度的数量比我们的样本量小 1。 F分布的自由度数的确定方式与t分布甚至卡方分布不同。

我们将在下面看到 F 分布是如何生成的。目前，我们只考虑一个足以确定自由度的数字。 F 分布源自涉及两个总体的比率。这些总体中的每一个都有一个样本，因此两个样本都有自由度。事实上，我们从两个样本量中减去一个来确定我们的两个自由度。

来自这些总体的统计数据被组合成 F 统计数据的一部分。分子和分母都有自由度。我们没有将这两个数字组合成另一个数字，而是保留它们。因此，任何 F 分布表的使用都需要我们查找两个不同的自由度。

F 分布的用途

F 分布源自关于总体方差的推论统计。更具体地说，当我们研究两个正态分布总体的方差比时，我们使用 F 分布。

F 分布不仅仅用于构建置信区间和检验关于总体方差的假设。这种类型的分布也用于单向方差分析 (ANOVA)。 ANOVA 侧重于比较组间的变异和每组内的变异。为此t分布的自由度是什么，我们利用方差比。该方差比具有 F 分布。一个有点复杂的公式允许我们计算一个 F 统计量作为检验统计量。