F 分布：一种连续概率分布，常用于比较两个总体方差是否相等，以及在方差分析（ANOVA）、回归模型的整体显著性检验等统计推断中作为检验统计量的分布。（也常写作 F distribution）
/ˈɛf ˌdɪstrɪˈbjuːʃən/
The test statistic follows an F-distribution under the null hypothesis.
在原假设成立时，该检验统计量服从 F 分布。
To compare the variances of two samples, we compute an F value and check it against the F-distribution with the appropriate degrees of freedom.
为了比较两个样本的方差，我们计算一个 F 值，并用相应自由度的 F 分布来判断其显著性。
“F-distribution”中的 F 通常被解释为来自统计学家 Ronald A. Fisher（费舍尔） 的姓氏首字母。F 分布可由两个相互独立的卡方分布（各自除以自由度）之比推导而来，因此非常适合用于“方差之比”的检验场景。
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