Prueba F de Fisher
# Prueba F de Fisher

En estadística se denomina prueba F de Snedecor a cualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribución F si la hipótesis nula no puede ser rechazada. El nombre fue acuñado en honor a Ronald Fisher.

En muchos casos, el test F puede resolverse mediante un proceso directo. Se requieren dos modelos de regresión, uno de los cuales restringe uno o más de los coeficientes de regresión conforme a la hipótesis nula. El test entonces se basa en un cociente modificado de la suma de cuadrados de residuos de los dos modelos como sigue:

El estadístico F puede calcularse como

    $F={\frac {\left({\frac {RSS_{0}-RSS_{1}}{m}}\right)}{\left({\frac {1-RSS_{0}}{n-k}}\right)}}$

Donde:

$RSS_{0}$ se refiere al coeficiente de determinación del modelo sin restringir ($R^{2}$) $RSS_{1}$ se refiere al coeficiente de determinación del modelo restringido ($R^{2}$) $m$ se refiere al número de restricciones impuestas a los coeficientes estimados (coeficientes restringidos). $k$ se refiere al número de coeficientes estimados en el modelo sin restricciones. $n$ se refiere al número de observaciones del modelo.

El valor resultante debe entonces compararse con el valor correspondiente de la tabla de valores críticos.

Si $F_{calculado}>F_{tablas}$; rechazo el modelo restringido.

