התפלגות F – הבדלי גרסאות

מתוך ויקיפדיה, האנציקלופדיה החופשית
תוכן שנמחק תוכן שנוסף
Matanyabot (שיחה | תרומות)
מ בוט החלפות: לעיתים
מאין תקציר עריכה
שורה 3: שורה 3:
|תמונת צפיפות=F-distribution pdf.svg
|תמונת צפיפות=F-distribution pdf.svg
|תמונת מצטברת=F_dist_cdf.svg
|תמונת מצטברת=F_dist_cdf.svg
|פרמטרים= <math> \ d_1 , d_2 </math> דרגות חופש
|פרמטרים= <math> \ d_1, d_2 </math> דרגות חופש
|תומך= <math>x \in [0,+\infty)</math>
|תומך= <math>x \in [0,+\infty)</math>
|צפיפות= <math>\frac{\sqrt{\frac{(d_1\,x)^{d_1}\,\,d_2^{d_2}}
|צפיפות= <math>\frac{\sqrt{\frac{(d_1\,x)^{d_1}\,\,d_2^{d_2}}
שורה 18: שורה 18:
==הגדרה וסימון==
==הגדרה וסימון==
כאשר [[משתנה מקרי]] <math>X</math> מקבל ערכים לפי התפלגות F עם פרמטרים <math>d_1</math> ו-<math>d_2</math>, נהוג לסמן זאת כך: <math>X \sim F(d_1 ,d_2)</math>, ופונקציית צפיפות ההסתברות שלו מוגדרת:
כאשר [[משתנה מקרי]] <math>X</math> מקבל ערכים לפי התפלגות F עם פרמטרים <math>d_1</math> ו-<math>d_2</math>, נהוג לסמן זאת כך: <math>X \sim F(d_1 ,d_2)</math>, ופונקציית צפיפות ההסתברות שלו מוגדרת:
<math display="block">
<math display="block">
\begin{align}
\begin{align}
f(x; d_1,d_2) &= \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)} \\
f(x; d_1,d_2) &= \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)} \\
שורה 24: שורה 24:
\end{align}
\end{align}
</math>
</math>
עבור <math>x \geq 0</math>, כאשר <math>\mathrm{B}</math> היא [[פונקציית בטא]]. בשימושים רבים נהוג שהמשתנים <math>d_1</math> ו-<math>d_2</math> מקבלים [[מספר טבעי|מספרים שלמים חיוביים]], אך הפונקציה מוגדרת היטב לערכים ממשיים חיוביים.
עבור <math>x \geq 0</math>, כאשר <math>\mathrm{B}</math> היא [[פונקציית בטא]]. בשימושים רבים נהוג שהמשתנים <math>d_1</math> ו-<math>d_2</math> מקבלים [[מספר טבעי|מספרים שלמים חיוביים]], אך הפונקציה מוגדרת היטב לערכים ממשיים חיוביים.


==תכונות==
==תכונות==
משתנה מקרי עם התפלגות F ופרמטרים <math>d_1</math> ו-<math>d_2</math> עשוי להיות יחס של שני משתנים המתפלגים לפי [[התפלגות כי בריבוע|כי בריבוע]]:
ניתן לבטא משתנה מקרי עם התפלגות F ופרמטרים <math>d_1</math> ו-<math>d_2</math> כמנה של שני משתנים מקריים המתפלגים לפי [[התפלגות כי בריבוע|כי בריבוע]]:
<math display="block">X = \frac{U_1/d_1}{U_2/d_2}</math>
<math display="block">X = \frac{U_1/d_1}{U_2/d_2}</math>
כאשר <math>U_1</math> ו-<math>U_2</math> הם שני משתנים מקריים [[תלות (הסתברות)|בלתי תלויים]], אשר מתפלגים לפי כי בריבוע עם <math>d_1</math> ו-<math>d_2</math> דרגות חופש, בהתאמה.
כאשר:

*<math>U_1</math> ו-<math>U_2</math> מתפלגים לפי כי בריבוע עם <math>d_1</math> ו-<math>d_2</math> דרגות חופש בהתאמה
ביישומים שבהם משתמשים בהתפלגות F, למשל ב[[ניתוח שונות]], משתמשים לעיתים ב[[משפט קוצ'רן]] {{אנ|Cochran's theorem}} כדי להראות אי תלות של <math>U_1</math> ו-<math>U_2</math>.
*<math>U_1</math> ו-<math>U_2</math> הם [[תלות (הסתברות)|בלתי תלויים]]
ביישומים שבהם משתמשים בהתפלגות F, למשל ב[[אנליזת שונות]], משתמשים לעיתים ב[[משפט קוצ'רן]] כדי להראות אי תלות של <math>U_1</math> ו-<math>U_2</math>.


[[קטגוריה:התפלגויות רציפות]]
[[קטגוריה:התפלגויות רציפות]]

גרסה מ־17:44, 28 במאי 2018

התפלגות F
פונקציית צפיפות ההסתברות
פונקציית ההסתברות המצטברת
מאפיינים
פרמטרים דרגות חופש
תומך
פונקציית צפיפות הסתברות
(pdf)
פונקציית ההסתברות המצטברת
(cdf)
תוחלת
for d2 > 2
ערך שכיח
for d1 > 2
שונות
for d2 > 4
צידוד
for d2 > 6

בהסתברות וסטטיסטיקה, התפלגות F, ידועה גם כהתפלגות פישר-סנדקור היא התפלגות רציפה. התפלגות F מופיעה פעמים רבות כהשערת האפס להתפלגות לסטטיסטי המבחן במבחנים סטטיסטים, ובפרט בניתוח שונות (ראו מבחן F).

הגדרה וסימון

כאשר משתנה מקרי מקבל ערכים לפי התפלגות F עם פרמטרים ו-, נהוג לסמן זאת כך: , ופונקציית צפיפות ההסתברות שלו מוגדרת:

עבור , כאשר היא פונקציית בטא. בשימושים רבים נהוג שהמשתנים ו- מקבלים מספרים שלמים חיוביים, אך הפונקציה מוגדרת היטב לערכים ממשיים חיוביים.

תכונות

ניתן לבטא משתנה מקרי עם התפלגות F ופרמטרים ו- כמנה של שני משתנים מקריים המתפלגים לפי כי בריבוע:

כאשר ו- הם שני משתנים מקריים בלתי תלויים, אשר מתפלגים לפי כי בריבוע עם ו- דרגות חופש, בהתאמה.

ביישומים שבהם משתמשים בהתפלגות F, למשל בניתוח שונות, משתמשים לעיתים במשפט קוצ'רן (אנ') כדי להראות אי תלות של ו-.