Подобно нецентральному2 distribution, тулбокс вычисляет нецентральные вероятности распределения F как взвешенную сумму неполных бета-функций, используя вероятности Пуассона в качестве весов.
I (x 'a, b) является неполной бета-функцией с параметрами a и b, и
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.
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')
ncfcdf | ncfinv | ncfpdf | ncfrnd | ncfstat | random
