Перейти до вмісту

Розподіл Фішера: відмінності між версіями

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
[неперевірена версія][неперевірена версія]
Вилучено вміст Додано вміст
Vovchyck (обговорення | внесок)
Немає опису редагування
Eldar Cumak (обговорення | внесок)
 
(Не показана 41 проміжна версія 18 користувачів)
Рядок 1: Рядок 1:
{{Розподіл ймовірностей |
{{Розподіл ймовірностей
name =Розподіл Фішера|
| name =Розподіл Фішера
type =density|
| type =density
pdf_image =[[Image:F distributionPDF.png|325px]]|
| pdf_image =[[Файл:F-distribution pdf.svg|325px]]
cdf_image =[[Image:F distributionCDF.png|325px]]|
| cdf_image =[[Файл:F distributionCDF.png|325px]]
parameters =<math>d_1>0,\ d_2>0</math> ступенів свободи|
| parameters =<math>d_1>0,\ d_2>0</math> ступені свободи
support =<math>x \in [0, +\infty)\!</math>|
| support =<math>x \in [0, +\infty)\!</math>
pdf =<math>\frac{\sqrt{\frac{(d_1\,x)^{d_1}\,\,d_2^{d_2}}
| pdf =<math>\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}}}}
{x\,\mathrm{B}\!\left(\frac{d_1}{2},\frac{d_2}{2}\right)}\!</math>|
{x\,\mathrm{B}\!\left(\frac{d_1}{2},\frac{d_2}{2}\right)}\!</math>
cdf =<math>I_{\frac{d_1 x}{d_1 x + d_2}}(d_1/2, d_2/2)\!</math>|
| cdf =<math>I_{\frac{d_1 x}{d_1 x + d_2}}(d_1/2, d_2/2)\!</math>
mean =<math>\frac{d_2}{d_2-2}\!</math> for <math>d_2 > 2</math>|
| mean =<math>\frac{d_2}{d_2-2}\!</math> для <math>d_2 > 2</math>
median =|
| median =
mode =<math>\frac{d_1-2}{d_1}\;\frac{d_2}{d_2+2}\!</math> for <math>d_1 > 2</math>|
| mode =<math>\frac{d_1-2}{d_1}\;\frac{d_2}{d_2+2}\!</math> для <math>d_1 > 2</math>
variance =<math>\frac{2\,d_2^2\,(d_1+d_2-2)}{d_1 (d_2-2)^2 (d_2-4)}\!</math> for <math>d_2 > 4</math>|
| variance =<math>\frac{2\,d_2^2\,(d_1+d_2-2)}{d_1 (d_2-2)^2 (d_2-4)}\!</math> для <math>d_2 > 4</math>
skewness =<math>\frac{(2 d_1 + d_2 - 2) \sqrt{8 (d_2-4)}}{(d_2-6) \sqrt{d_1 (d_1 + d_2 -2)}}\!</math><br />for <math>d_2 > 6</math>|
| skewness =<math>\frac{(2 d_1 + d_2 - 2) \sqrt{8 (d_2-4)}}{(d_2-6) \sqrt{d_1 (d_1 + d_2 -2)}}\!</math><br /> для <math>d_2 > 6</math>
kurtosis =''дивись текст''|
| kurtosis =''див. текст''
entropy =|
| entropy =
mgf =''does not exist, raw moments defined elsewhere<ref name=johnson /><ref name=abramowitz /> ''|
| mgf =''не існує, raw moments defined elsewhere''<ref name=johnson>{{cite book | last = Johnson
char =''дивись текст''|
}}
'''Розподіл Фішера''' у теорії [[ймовірність|імовірностей]]&nbsp;— двопараметричне сімейство абсолютно неперервних розподілів<ref name=johnson>{{cite book | last = Johnson
| first = Norman Lloyd
| first = Norman Lloyd
| coauthors = Samuel Kotz, N. Balakrishnan
|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
| isbn = 0-471-58494-0
| first = Alexander
}}{{Ref-en}}</ref><ref name=abramowitz>Abramowitz Stegun</ref><ref>NIST (2006). [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda3665.htm Engineering Statistics Handbook - F Distribution]{{Ref-en}}</ref>.
|author2=Franklin A. Graybill |author3=Duane C. Boes
| title = Introduction to the Theory of Statistics |edition=Third |pages=246–249
| publisher = McGraw-Hill
| year = 1974
| isbn = 0-07-042864-6}}</ref>
| char =''див. текст''
|}}
'''Розподіл Фішера''' або '''F-розподіл''' у [[теорія ймовірностей|теорії імовірностей]]&nbsp;— 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>&nbsp;— дві 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]] випадкової величини
Нехай <math>Y_1,Y_2</math>&nbsp;— 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>.

[[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}}
{(d_1\,x+d_2)^{d_1+d_2}}}}
{x\,\mathrm{B}\!\left(\frac{d_1}{2},\frac{d_2}{2}\right)}
=\frac{1}{\mathrm{B}\!\left(\frac{d_1}{2},\frac{d_2}{2}\right)}
\left(\frac{d_1}{d_2}\right)^{\frac{d_1}{2}}
x^{\frac{d_1}{2} - 1}
\left(1+\frac{d_1}{d_2}\,x\right)^{-\frac{d_1+d_2}{2}}
\!</math>

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>

де ''I'' — [[regularized incomplete beta function]].
-->


== Моменти ==
== Моменти ==


Математичне чекання і дисперсія випадкової величини, що має розподіл Фішера, мають вигляд:
[[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 43: Рядок 65:
== Властивості розподілу Фішера ==
== Властивості розподілу Фішера ==


* Якщо <math>F \sim \mathrm{F}(d_1,d_2)</math>, те
* 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>, те
* 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>&nbsp;— дельта-функція в одиниці, тобто розподіл випадкової величини-константи <math>X \equiv 1</math>.
де <math>\delta(x-1)</math>&nbsp;— [[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>, те випадкові величини <math>d_1 F_{d_1,d_2}</math> збінаються по розподілу до <math>\chi^2(d_1)</math> при <math>d_2 \to \infty</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>.

== Дивіться також ==
== Див. також ==
* [[Розподіл хі-квадрат]]
* [[Розподіл хі-квадрат]]
{{Список розподілів ймовірності}}
== 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}}
[[Категорія:Теорія ймовірностей]]


[[Категорія:Неперервні розподіли|Фішера]]
[[cs:Fischerovo-Snedecorovo rozdělení]]
[[Категорія:Дисперсійний аналіз]]
[[de:F-Verteilung]]
[[en:F-distribution]]
[[es:Distribución F]]
[[fa:توزیع اف]]
[[fi:F-jakauma]]
[[fr:Loi de Fisher]]
[[id:Distribusi F]]
[[it:Distribuzione di Fisher-Snedecor]]
[[ja:F分布]]
[[ko:F 분포]]
[[nl:F-verdeling]]
[[pl:Rozkład F Snedecora]]
[[pt:Distribuição F de Fisher-Snedecor]]
[[ru:Распределение Фишера]]
[[sl:Fisherjeva porazdelitev]]
[[su:Sebaran-F]]
[[tr:F-dağılımı]]
[[zh:F-分布]]

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 ексцесудив. текст
Твірна функція моментів (mgf)не існує, raw moments defined elsewhere[1][2][3][4]
Характеристична функціядив. 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).

Визначення

[ред. | ред. код]

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.

Моменти

[ред. | ред. код]

Математичне очікування і дисперсія випадкової величини, що має розподіл Фішера, мають вигляд:

, якщо ,
, якщо .

Властивості розподілу Фішера

[ред. | ред. код]
  • Якщо , то
.
  • Розподіл Фішера збігається до одиниці: якщо , то
по розподілі при ,

де  — дельта-функція в одиниці, тобто розподіл випадкової величини-константи .

Зв'язок з іншими розподілами

[ред. | ред. код]
  • Якщо , то випадкові величини збігаються по розподілу до при .

Див. також

[ред. | ред. код]

Джерела

[ред. | ред. код]
  1. Johnson, Norman Lloyd; Samuel Kotz; N. Balakrishnan (1995). Continuous Univariate Distributions, Volume 2 (Second Edition, Section 27). Wiley. ISBN 0-471-58494-0.
  2. 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}}}.
  3. NIST (2006). Engineering Statistics Handbook – F Distribution
  4. 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