F distribution

💡 An F distribution compares variances; we used it in ANOVA to test whether training regimens affected performance beyond random noise.

توزیع F واریانس‌ها را مقایسه می‌کند؛ ما از آن در ANOVA استفاده کردیم تا بررسی کنیم که آیا رژیم‌های آموزشی فراتر از نویز تصادفی بر عملکرد تأثیر می‌گذارند یا خیر.

💡 The tail of the F distribution punished sloppy models, reminding students why assumptions and diagnostics matter before publishing.

دنباله توزیع F مدل‌های نامرتب را تنبیه می‌کرد و به دانشجویان یادآوری می‌کرد که چرا فرضیات و تشخیص‌ها قبل از انتشار مهم هستند.

💡 Software spat out an F distribution p-value; we complemented it with effect sizes and visuals to avoid worshipping solitary numbers.

نرم‌افزار، مقدار p توزیع F را ارائه داد؛ ما آن را با اندازه‌های اثر و تصاویر تکمیل کردیم تا از پرستش اعداد منفرد جلوگیری کنیم.