Розподіл Фішера: відмінності між версіями
[неперевірена версія] | [неперевірена версія] |
Addbot (обговорення | внесок) |
|||
(Не показані 12 проміжних версій 9 користувачів) | |||
Рядок 2: | Рядок 2: | ||
| name =Розподіл Фішера |
| name =Розподіл Фішера |
||
| type =density |
| type =density |
||
| pdf_image =[[Файл:F |
| pdf_image =[[Файл:F-distribution pdf.svg|325px]] |
||
| cdf_image =[[Файл:F distributionCDF.png|325px]] |
| cdf_image =[[Файл:F distributionCDF.png|325px]] |
||
| parameters =<math>d_1>0,\ d_2>0</math> ступені свободи |
| parameters =<math>d_1>0,\ d_2>0</math> ступені свободи |
||
Рядок 17: | Рядок 17: | ||
| kurtosis =''див. текст'' |
| kurtosis =''див. текст'' |
||
| entropy = |
| entropy = |
||
| mgf =''не існує, raw moments defined elsewhere<ref name=johnson>{{cite book |
| mgf =''не існує, raw moments defined elsewhere''<ref name=johnson>{{cite book | last = Johnson |
||
| last = Johnson |
|||
| first = Norman Lloyd |
| first = Norman Lloyd |
||
| |
|author2=Samuel Kotz |author3=N. Balakrishnan |
||
| title = Continuous Univariate Distributions, Volume 2 (Second Edition, Section 27) |
| title = Continuous Univariate Distributions, Volume 2 (Second Edition, Section 27) |
||
| publisher = Wiley |
| publisher = Wiley |
||
| year = 1995 |
| year = 1995 |
||
| isbn = 0-471-58494-0}}</ref><ref name=abramowitz>{{Abramowitz_Stegun_ref|26|946}}</ref><ref>NIST (2006). [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3665.htm Engineering Statistics Handbook – F Distribution]</ref><ref>{{cite book | last = Mood |
|||
⚫ | |||
| first = Alexander |
|||
}}{{Ref-en}} </ref><ref name=abramowitz>{{citation |
|||
|author2=Franklin A. Graybill |author3=Duane C. Boes |
|||
| editor1-first=Milton |
|||
| title = Introduction to the Theory of Statistics |edition=Third |pages=246–249 |
|||
| editor1-last= Abramowitz |
|||
⚫ | |||
| editor2-first= Irene A. |
|||
⚫ | |||
| editor2-last=Stegun |
|||
⚫ | |||
| author={{{author|}}} |
|||
| title= [[Abramowitz and Stegun|Handbook of Mathematical Functions]] with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables |
|||
| location=New York |
|||
⚫ | |||
⚫ | |||
| ISBN=978-0486612720 |
|||
|id={{MR|0167642}} |
|||
|contribution=Chapter {{{1|}}} |
|||
|pages={{{2|}}} |
|||
|contribution-url=http://www.math.sfu.ca/~cbm/aands/page_{{{2|}}}.htm}}{{#if:{{{3|}}}| See also [http://www.math.sfu.ca/~cbm/aands/page_{{{4}}}.htm chapter {{{3|}}}]| |
|||
}} {{Ref-en}} </ref>'' |
|||
| char =''див. текст'' |
| char =''див. текст'' |
||
|}} |
|}} |
||
'''Розподіл Фішера''' або '''F-розподіл''' у [[теорія ймовірностей|теорії імовірностей]] — двопараметричне сімейство абсолютно неперервних розподілів. F-розподіл часто зустрічається як розподіл тестової статистики коли [[нульова гіпотеза]] вірна, особливо в тесті відношення правдоподібності, найважливіший випадок аналіз дисперсії (див. [[F-тест]]). |
'''Розподіл Фішера''' або '''F-розподіл''' у [[теорія ймовірностей|теорії імовірностей]] — двопараметричне сімейство абсолютно неперервних розподілів. F-розподіл часто зустрічається як розподіл тестової статистики коли [[нульова гіпотеза]] вірна, особливо в тесті відношення правдоподібності, найважливіший випадок аналіз дисперсії (див. [[Критерій Фішера|F-тест]]). |
||
== Визначення == |
== Визначення == |
||
Нехай <math>Y_1,Y_2</math> — дві [[Незалежність ( |
Нехай <math>Y_1,Y_2</math> — дві [[Незалежність (теорія ймовірностей)|незалежні випадкові величини]], що мають [[розподіл хі-квадрат]]: <math>Y_i \sim \chi^2(d_i)</math>, де <math>d_i \in \mathbb{N},\; i=1,2</math>. Тоді [[Розподіл імовірностей|розподіл]] випадкової величини |
||
: <math>F = \frac{Y_1/d_1}{Y_2/d_2}</math>, |
: <math>F = \frac{Y_1/d_1}{Y_2/d_2}</math>, |
||
називається розподілом Фішера зі ступенями свободи <math>d_1</math> і <math>d_2</math>. Пишуть <math>F \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>. |
називається розподілом Фішера зі ступенями свободи <math>d_1</math> і <math>d_2</math>. Пишуть <math>F \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>. |
||
[[Щільність]] [[випадкова величина|випадкової величини]] з F-розподілом з параметрами <math>d_1, d_2\ (F(d_1, d_2))</math> задається формулою: |
[[Густина ймовірності|Щільність]] [[випадкова величина|випадкової величини]] з F-розподілом з параметрами <math>d_1, d_2\ (F(d_1, d_2))</math> задається формулою: |
||
:<math>f(x) = \frac{\sqrt{\frac{(d_1\,x)^{d_1}\,\,d_2^{d_2}} |
:<math>f(x) = \frac{\sqrt{\frac{(d_1\,x)^{d_1}\,\,d_2^{d_2}} |
||
{(d_1\,x+d_2)^{d_1+d_2}}}} |
{(d_1\,x+d_2)^{d_1+d_2}}}} |
||
Рядок 61: | Рядок 50: | ||
\!</math> |
\!</math> |
||
для [[ |
для [[Дійсне число|дійсного числа]] <math>x\ge 0</math>, тут ''d''<sub>1</sub> та ''d''<sub>2</sub> [[Натуральне число|цілі додатні числа]], а B — [[Бета-функція]]. |
||
<!-- |
<!-- |
||
The [[cumulative distribution function]] is <math>F(x)=I_{\frac{d_1 x}{d_1 x + d_2}}(d_1/2, d_2/2) </math> |
The [[cumulative distribution function]] is <math>F(x)=I_{\frac{d_1 x}{d_1 x + d_2}}(d_1/2, d_2/2) </math> |
||
Рядок 70: | Рядок 59: | ||
== Моменти == |
== Моменти == |
||
Математичне |
[[Математичне сподівання|Математичне очікування]] і [[дисперсія випадкової величини]], що має розподіл Фішера, мають вигляд: |
||
: <math>\mathbb{M}[F] = \frac{d_2}{d_2 - 2}</math>, якщо <math>d_2 > 2</math>, |
: <math>\mathbb{M}[F] = \frac{d_2}{d_2 - 2}</math>, якщо <math>d_2 > 2</math>, |
||
: <math>\mathrm{D}[F] = \frac{2\,d_2^2\,(d_1+d_2-2)}{d_1 (d_2-2)^2 (d_2-4)}\!</math>, якщо <math>d_2 > 4</math>. |
: <math>\mathrm{D}[F] = \frac{2\,d_2^2\,(d_1+d_2-2)}{d_1 (d_2-2)^2 (d_2-4)}\!</math>, якщо <math>d_2 > 4</math>. |
||
Рядок 76: | Рядок 65: | ||
== Властивості розподілу Фішера == |
== Властивості розподілу Фішера == |
||
* Якщо <math>F \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>, |
* Якщо <math>F \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>, то |
||
: <math>\frac{1}{F} \sim \mathrm{F}(d_2, d_1)</math>. |
: <math>\frac{1}{F} \sim \mathrm{F}(d_2, d_1)</math>. |
||
* Розподіл Фішера збігається до одиниці: якщо <math>F_{d_1,d_2} \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>, |
* Розподіл Фішера збігається до одиниці: якщо <math>F_{d_1,d_2} \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>, то |
||
: <math>F_{d_1,d_2} \to \delta(x-1)</math> по розподілі при <math>d_1,d_2 \to \infty</math>, |
: <math>F_{d_1,d_2} \to \delta(x-1)</math> по розподілі при <math>d_1,d_2 \to \infty</math>, |
||
де <math>\delta(x-1)</math> — дельта-функція в одиниці, тобто розподіл випадкової величини-константи <math>X \equiv 1</math>. |
де <math>\delta(x-1)</math> — [[Дельта-функція Дірака|дельта-функція]] в одиниці, тобто розподіл випадкової величини-константи <math>X \equiv 1</math>. |
||
=== Зв'язок з іншими розподілами === |
=== Зв'язок з іншими розподілами === |
||
* Якщо <math>F_{d_1,d_2} \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>, |
* Якщо <math>F_{d_1,d_2} \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>, то випадкові величини <math>d_1 F_{d_1,d_2}</math> збігаються по розподілу до <math>\chi^2(d_1)</math> при <math>d_2 \to \infty</math>. |
||
== Див. також == |
== Див. також == |
||
Рядок 90: | Рядок 79: | ||
== Джерела == |
== Джерела == |
||
{{reflist}} |
{{reflist}} |
||
* Глосарій термінів з хімії // Й.Опейда, О.Швайка. Ін-т фізико-органічної хімії та вуглехімії ім. Л.М.Литвиненка НАН України, Донецький національний університет — Донецьк: «Вебер», 2008. — 758 с. — ISBN 978-966-335-206-0 |
|||
{{Список розподілів ймовірності}} |
{{Список розподілів ймовірності}} |
||
[[Категорія: |
[[Категорія:Неперервні розподіли|Фішера]] |
||
[[Категорія:Дисперсійний аналіз]] |
|||
[[hu:F-eloszlás]] |
Поточна версія на 15:05, 17 травня 2024
Розподіл Фішера | |
---|---|
Функція розподілу ймовірностей | |
Параметри | ступені свободи |
Носій функції | |
Розподіл імовірностей | |
Функція розподілу ймовірностей (cdf) | |
Середнє | для |
Мода | для |
Дисперсія | для |
Коефіцієнт асиметрії | для |
Коефіцієнт ексцесу | див. текст |
Твірна функція моментів (mgf) | не існує, raw moments defined elsewhere[1][2][3][4] |
Характеристична функція | див. текст |
Розподіл Фішера або F-розподіл у теорії імовірностей — двопараметричне сімейство абсолютно неперервних розподілів. F-розподіл часто зустрічається як розподіл тестової статистики коли нульова гіпотеза вірна, особливо в тесті відношення правдоподібності, найважливіший випадок аналіз дисперсії (див. F-тест).
Нехай — дві незалежні випадкові величини, що мають розподіл хі-квадрат: , де . Тоді розподіл випадкової величини
- ,
називається розподілом Фішера зі ступенями свободи і . Пишуть .
Щільність випадкової величини з F-розподілом з параметрами задається формулою:
для дійсного числа , тут d1 та d2 цілі додатні числа, а B — Бета-функція.
Математичне очікування і дисперсія випадкової величини, що має розподіл Фішера, мають вигляд:
- , якщо ,
- , якщо .
- Якщо , то
- .
- Розподіл Фішера збігається до одиниці: якщо , то
- по розподілі при ,
де — дельта-функція в одиниці, тобто розподіл випадкової величини-константи .
- Якщо , то випадкові величини збігаються по розподілу до при .
- ↑ Johnson, Norman Lloyd; Samuel Kotz; N. Balakrishnan (1995). Continuous Univariate Distributions, Volume 2 (Second Edition, Section 27). Wiley. ISBN 0-471-58494-0.
- ↑ Abramowitz, Milton; Stegun, Irene Ann, ред. (1983). Chapter 26. Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables. Applied Mathematics Series. Т. 55 (вид. 9th). Washington D.C.; New York: United States Department of Commerce, National Bureau of Standards; Dover Publications. с. 946. ISBN 0-486-61272-4. LCCN 64-60036. MR 0167642. ISBN 978-0-486-61272-0. LCCN 6512253-{{{3}}}.
- ↑ NIST (2006). Engineering Statistics Handbook – F Distribution
- ↑ Mood, Alexander; Franklin A. Graybill; Duane C. Boes (1974). Introduction to the Theory of Statistics (вид. Third). McGraw-Hill. с. 246—249. ISBN 0-07-042864-6.
- Глосарій термінів з хімії // Й.Опейда, О.Швайка. Ін-т фізико-органічної хімії та вуглехімії ім. Л.М.Литвиненка НАН України, Донецький національний університет — Донецьк: «Вебер», 2008. — 758 с. — ISBN 978-966-335-206-0