‘壹’ F分布检验
F分布检验是统计分析中的一种重要工具，由R.A. Fisher爵士提出，George W. Snedecor命名，主要用于评估方差的均匀性以及在方差分析中的应用。F检验在实际中根据不同的设计和因素分为多种类型，如单因素和多因素方差分析，以及随机区组设计等。本文主要关注的是最基础的完全随机设计的单因素方差分析，其他复杂设计的方差分析需要额外的试验设计知识，可参考相关文献获取。
这一检验旨在确认两个或多个样本是否来自方差相等的正态分布总体。基本假设是样本均来自正态分布总体，且方差相等。检验过程涉及样本均值和方差的计算，以及基于F分布的统计量。检验的原假设和备择假设分别是两个总体方差相等和不等。通过比较计算出的F统计量与预定显着性水平下的临界值，我们决定是否拒绝方差齐性的假设。
单侧或双侧检验的F统计量计算方法略有不同，但核心是根据样本数据和预先设定的显着性水平来判断方差的均匀性。Python中实现两组样本的F检验代码有助于实践应用。
‘贰’ SIMULIA Isight 2022新功能介绍
SIMULIA Isight 2022的新功能主要包括以下几点：
Universal Kriging技术：取代了旧版的Kriging技术，提供了更精确的预测能力和更大的灵活性。这一技术改进支持数据插值和平滑数据处理，有助于提升仿真分析的准确性。
Python DoE技术：允许用户在Isight外部扩展自定义的DOE算法。结合Isight的自动化功能，用户可以更灵活地处理设计矩阵，实现更个性化的试验设计。
NLPQLP技术升级：引入了并行批处理功能。这一改进显着提升了在高维优化任务中的计算效率，缩短了优化周期。
Sobol Sequence技术增强：支持因子约束，并提供了更高效的点集生成。同时，与误差分析图的互动性也得到了增强，有助于用户更好地理解点集生成和误差分析之间的关系。
近似模型误差分析图：增强了设计点与误差分析的实时关联。这一改进提高了数据可视化效果，使用户能够更直观地评估和优化近似模型的准确性。
Abaqus组件升级：支持最新版本的Abaqus，扩大了软件的兼容性。这有助于用户在使用最新版本的Abaqus时，能够无缝地集成到Isight中进行仿真分析和优化。