Существует много эквивалентных формул для нецентральной функции распределения хи-квадрат. Одна формулировка использует измененную Функцию Бесселя первого вида. Другой использует обобщенные полиномы Лагерра. Кумулятивная функция распределения вычисляется с помощью взвешенной суммы χ 2 вероятности с весами, равными вероятностям распределения Пуассона. Параметр Пуассона является половиной параметра нецентрированности нецентрального хи-квадрата
где δ является параметром нецентрированности.
χ 2 распределения является на самом деле простым особым случаем нецентрального распределения хи-квадрат. Один способ сгенерировать случайные числа с χ 2 распределения (с ν степенями свободы) состоит в том, чтобы суммировать квадраты ν стандартных нормальных случайных чисел (равное нулю среднее значение.)
Что, если нормально распределенные количества имеют среднее значение кроме нуля? Сумма квадратов этих чисел приводит к нецентральному распределению хи-квадрат. Нецентральное распределение хи-квадрат требует двух параметров: степени свободы и параметр нецентрированности. Параметр нецентрированности является суммой средних значений в квадрате нормально распределенных количеств.
Нецентральный хи-квадрат имеет научное приложение в термодинамике и обработке сигналов. Литература в этих областях может назвать его Распределением Rician или обобщенным Распределением Релея.
Вычислите PDF нецентрального распределения хи-квадрат со степенями свободы V = 4
и параметр нецентрированности DELTA = 2
. Для сравнения также вычислите PDF распределения хи-квадрат с теми же степенями свободы.
x = (0:0.1:10)'; ncx2 = ncx2pdf(x,4,2); chi2 = chi2pdf(x,4);
Постройте PDF нецентрального распределения хи-квадрат на той же фигуре как PDF распределения хи-квадрат.
figure; plot(x,ncx2,'b-','LineWidth',2) hold on plot(x,chi2,'g--','LineWidth',2) legend('ncx2','chi2')
ncx2cdf
| ncx2inv
| ncx2pdf
| ncx2rnd
| ncx2stat
| random