Нецентральное распределение F

Определение

Подобно нецентральному2 distribution, тулбокс вычисляет нецентральные вероятности распределения F как взвешенную сумму неполных бета-функций, используя вероятности Пуассона в качестве весов.

F(x|ν1,ν2,δ)=j=0((12δ)jj!eδ2)I(ν1xν2+ν1x|ν12+j,ν22)

I (x 'a, b) является неполной бета-функцией с параметрами a и b, и

Фон

Как и в,2 распределение F является частным случаем нецентрального распределения F. Распределение F является результатом того, что оно принимает отношение2 случайные переменные, каждая из которых разделена на степени свободы.

Если числитель отношения является нецентральной хи-квадратной случайной переменной, разделенной на степени свободы, полученное распределение является нецентральным F-распределением.

Основное применение нецентрального распределения F состоит в том, чтобы вычислить степень теста гипотезы относительно конкретной альтернативы.

Примеры

Вычисление нецентрального Распределения PDF

Вычислите PDF нецентрального распределения F со степенями свободы NU1 = 5 и NU2 = 20, и параметр нецентральности DELTA = 10. Для сравнения также вычислите PDF распределения F с теми же степенями свободы.

x = (0.01:0.1:10.01)';
p1 = ncfpdf(x,5,20,10);
p = fpdf(x,5,20);

Постройте график PDF нецентрального распределения F и PDF распределения F на том же рисунке.

figure;
plot(x,p1,'b-','LineWidth',2)
hold on
plot(x,p,'g--','LineWidth',2)
legend('Noncentral F','F distribution')

Figure contains an axes. The axes contains 2 objects of type line. These objects represent Noncentral F, F distribution.

См. также

| | | | |

Похожие темы

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте