如何在R中找到回归anova的F临界值？
要找到R中回归方差分析的F临界值，我们可以按照以下步骤操作-
首先，创建一个数据框。
然后，创建回归模型。
之后，使用qf函数找到F统计量的临界值。
创建数据框
让我们创建一个数据框，如下所示-
例子
> x<-rpois(20,2) > y<-rpois(20,5) > df<-data.frame(x,y) > df
执行时，上面的脚本会生成以下输出（由于随机化，此输出会因您的系统而异）-
输出
x y 1 5 5 2 0 9 3 1 3 4 3 5 5 2 5 6 2 4 7 3 6 8 4 6 9 2 5 10 0 6 11 5 8 12 1 7 13 3 2 14 0 4 15 1 4 16 2 4 17 1 7 18 2 8 19 2 6 20 1 4
创建回归模型
使用lm函数创建y和x之间的回归模型和anova函数来查找ANOVA表-
例子
> x<-rpois(20,2) > y<-rpois(20,5) > df<-data.frame(x,y) > RegM<-lm(y~x,data=df) > RegM_ANOVA<-anova(RegM) > RegM_ANOVA
输出
Analysis of Variance Table Response: y Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x 1 0.024 0.0238 0.0071 0.934 Residuals 18 60.776 3.3765
找到回归方差分析的F临界值
使用qf函数找到回归方差分析的F临界值-
例子
> x<-rpois(20,2) > y<-rpois(20,5) > df<-data.frame(x,y) > RegM<-lm(y~x,data=df) > RegM_ANOVA<-anova(RegM) > qf(1-0.05,RegM_ANOVA[1,1],RegM_ANOVA[2,1])
输出
[1] 4.413873