Есть ли критический поиск F-Value с помощью scipy или другой библиотеки?

Question

Scipy Stats поставляется с тестом ANOVA f_oneway(), который возвращает p-значение и F. P-оценка легко подскажет, прошел ли ваш тест или нет, просто сравнив его с вашим альфа-порогом, который можно выбрать произвольно маленьким, чтобы сделать тест более строгим. Если значение p падает ниже выбранного вами альфа, хорошо до go.

Однако, кажется, что F-Value довольно бессмысленно, если у вас нет критического значения для сравнения. Глядя на Википедию, кажется, что это критическое значение вычисляется на основе альфы, степеней свободы и т. Д. c. Как придурок со статистикой (но поправляюсь!), Я действительно не хочу пробовать свои силы в создании собственной функции, но я не могу найти ее в библиотеке статистики. Я что-то упускаю?

Причина вопроса: я хочу построить гистограмму F-оценок рядом с их критическими значениями. p-значения кажутся очень маленькими, поэтому не очень хороши для построения графиков.

Спасибо!

Answer 1

Вы можете использовать ppf метод scipy.stats.f , который обозначает функцию процентной точки (инверсию cdf).

Использование:

from scipy.stats import f
lower_tail_prob = 0.05
dof_num = 5
dof_den = 12
f_critical = f.ppf(lower_tail_prob, dof_num, dof_den)

Аргумент lower_tail_prob может быть вашим альфа, если односторонний тест, или альфа / 2, если двусторонний.