F分布表完整图 a=0.05

一、F分布表概述

F分布表是用于计算方差分析等统计学方法的重要工具之一。F分布是两个方差的比值的分布，通常用于比较两个或多个组的方差。在做统计分析时，通常需要查找F分布表并查找对应的值来进行计算。

二、F分布表的结构

F分布表通常分为两部分：左侧为自由度的数量，上侧为置信度的数量。自由度是指样本数量减去1，置信度是指置信区间的概率。

                0.1      0.05      0.01
df1 df2
1   1     161.45    636.62  4052.18
    2      18.51     19.00    19.52
    3      10.13     9.55     8.57
    4       7.71     6.94     6.39
    5       6.61     5.79     5.14 
...


以此F分布表为例，假设自由度为1和2，置信度为0.05，则可以在左侧找到1和2，上侧找到0.05，然后交叉，得到相应的数值19.00和19.52。

三、F分布表的使用
在实际使用F分布表时，需要按照以下步骤进行计算：
1. 计算方差比值F值：将较大的方差除以较小的方差，得到F值。
2. 确定自由度：自由度分别为分子自由度和分母自由度。
3. 确定置信度：通常为0.05。
4. 查找F分布表：在F分布表中找到自由度对应的行和置信度对应的列，查找对应的数值。
5. 判断F值：将计算出的F值与查找到的数值进行比较，若F值大于查找到的数值，则拒绝原假设，反之则不拒绝原假设。

四、示例代码
//计算F分布表值
function lookupF(df1, df2, alpha) {
  var F_crit, F_table, F_values;
  F_crit = alpha;
  F_table = [ [ 161.45, 636.62, 4052.18 ], [ 18.51, 19.00, 19.52 ],
              [ 10.13, 9.55, 8.57 ], [ 7.71, 6.94, 6.39 ],
              [ 6.61, 5.79, 5.14 ] ];
  F_values = df2 - 1;
  if (df1 <= 5) {
    F_values = F_table[df1 - 1][F_crit];
  } else if (df1 > 5 && df1 <= 10) {
    F_values = F_interp(df1, F_crit, F_table);
  } else if (df1 > 10) {
    F_values = F_table[df1 - 1][F_crit];
  }
  return F_values;
}

以上是示例代码，其中lookupF函数用于计算F分布表的值，参数分别为自由度df1、df2和置信度alpha。函数中包含F_crit（用于查找相应置信度的列）、F_table（F分布表）和F_values（F分布表的对应值）等变量。

五、结论
通过以上的详细阐述，可以看出F分布表的作用很大程度上是协助各种统计学方法的计算和分析。在实际应用中，我们需要充分掌握F分布表的结构和使用方法，并且在编写代码实现时需要注意细节，保证计算准确性。