meta data for this page
  •  

차이

문서의 선택한 두 판 사이의 차이를 보여줍니다.

차이 보기로 링크

f분포 [2013/03/10 15:39]
127.0.0.1 바깥 편집기
f분포 [2021/03/10 21:42]
줄 1: 줄 1:
-====== F분포 (F Distribution) ====== 
-===== 정의 ===== 
- $U \sim \chi^{2}(\nu_{1})$,​ $V \sim \chi^{2}(\nu_{2})$이고 $U$와 $V$가 서로 [[독립]]이면 $F=\frac{(U/​\nu_{1})}{(V/​\nu_{2})}$는 [[자유도]]가 $(\nu_{1}, \ \nu_{2})$인 [[F분포]]를 따른다. 
-===== 표기 ===== 
- $$ X \sim F(\nu_{1}, \ \nu_{2}) $$ 
  
-  * $\nu_{1}$은 분자의 [[자유도]] 
-  * $\nu_{2}$은 분모의 [[자유도]] 
-===== 받침 ===== 
- $$ x \in [ \ 0 \ , \ \infty \ ) $$ 
- 
-===== 확률밀도함수 ===== 
- $$ \begin{displaymath}\begin{split} f_{\nu_{1},​\nu_{2}}(x) &= \frac{\Gamma \left[[ (\nu_{1} + \nu_{2})/2 \right]] \cdot \nu_{1}^{\nu_{1}/​2} \cdot \nu_{2}^{\nu_{2}/​2}}{\Gamma(\nu_{1}/​2) \cdot \Gamma(\nu_{2}/​2)} \frac{x^{n/​2 - 1}}{(\nu_{2} + \nu_{1} x)^{(\nu_{1} + \nu_{2})/​2}} \\ &= \frac{\nu_{1}^{\nu_{1} / 2} \cdot \nu_{2}^{\nu_{2} / 2} \cdot x^{n/2 - 1}}{(\nu_{2} + \nu_{1} x)^{(\nu_{1} + \nu_{2})/2} \cdot B(\frac{1}{2} \nu_{1},​\frac{1}{2} \nu_{2})} \end{split}\end{displaymath} $$ 
- 
- 단, $\Gamma(x)$는 [[감마함수]],​ $B(x,y)$는 [[베타함수]] 
- 
-<​plot>​ 
- set title "F Distribution PDF" 
- set size 1.0 
- set xrange [0:4] 
- set yrange [0:0.8] 
- set format x "​%.1f"​ 
- set format y "​%.2f"​ 
- set xlabel "​x"​ 
- set ylabel "​f(x)"​ 
- 
- ​Binv(p,​q)=exp(lgamma(p+q)-lgamma(p)-lgamma(q)) 
- ​f(x,​df1,​df2)=Binv(0.5*df1,​0.5*df2)*(df1/​df2)**(0.5*df1)*x**(0.5*df1-1.0)/​(1.0+df1/​df2*x)**(0.5*(df1+df2)) 
- 
- plot f(x,3,3) title "​F(3,​3)",​ \ 
-  f(x,7,4) title "​F(7,​4)",​ \ 
-  f(x,9,6) title "​F(9,​6)"​ 
-</​plot>​ 
-===== 누적분포함수 ===== 
- $$ \begin{displaymath}\begin{split} F_{\nu_{1},​\nu_{2}} (x) &= I \left( \frac{\nu_{1} x}{\nu_{2} + \nu_{1} x} \ ; \ \frac{1}{2} \nu_{1} \ , \ \frac{1}{2} \nu_{2} \right) \\ &= 2 \nu_{1}^{(\nu_{1} - 2)/2} \cdot \left( \frac{x}{\nu_{2}} \right)^{\nu_{1} / 2} \cdot \frac{_{2}F_{1} \left( \frac{1}{2} (\nu_{1} + \nu_{2}) \ , \ \frac{1}{2} \nu_{1} \ ; \ 1 + \frac{1}{2} \nu_{1} \ ; \ - \nu_{1} x / \nu_{2}) \right) }{B(\frac{1}{2} \nu_{1},​\frac{1}{2} \nu_{2})} \end{split}\end{displaymath} $$ 
- 
- 단, $I(x;​a,​b)$는 ??(edit me)함수, $_{2}F_{1} (a,​b;​c;​z)$는 [[초기하함수]] 
- 
-<​plot>​ 
- set title "F Distribution CDF" 
- set size 1.0 
- set xrange [0:4] 
- set yrange [0:1.1] 
- set format x "​%.1f"​ 
- set format y "​%.2f"​ 
- set xlabel "​x"​ 
- set ylabel "​F(x)"​ 
- set key left 
- 
- ​cf(x,​df1,​df2)=1.0-ibeta(0.5*df2,​0.5*df1,​df2/​(df2+df1*x)) 
- 
- plot cf(x,3,3) title "​F(3,​3)",​ \ 
-  cf(x,7,4) title "​F(7,​4)",​ \ 
-  cf(x,9,6) title "​F(9,​6)"​ 
-</​plot>​ 
-===== 기대값 ===== 
- $$ E(X) = \frac{\nu_{2}}{\nu_{2} - 2} $$ 
-===== 분산 ===== 
- $$ Var(X) = \frac{2 \nu_{2}^{ \ 2} (\nu_{1} + \nu_{2} - 2)}{\nu_{1} (\nu_{2} - 2)^{2} (\nu_{2} - 4)} $$ 
-===== 왜도 ===== 
- $$ \gamma_{1} = \frac{2(2 \nu_{1} + \nu_{2} - 2)}{\nu_{2} - 6} \sqrt{\frac{2(\nu_{2} - 4)}{\nu_{1} (\nu_{1} + \nu_{2} - 2)}} $$ 
-===== 첨도 ===== 
- $$ \gamma_{2} = \frac{12(-16 + 20 \nu_{2} - 8 \nu_{2}^{ \ 2} + \nu_{2}^{ \ 3} + 44 \nu_{1} - 32 \nu_{1} \nu_{2} + 5 \nu_{1} \nu_{2}^{ \ 2} - 22 \nu_{1}^{ \ 2} + 5 \nu_{1}^{ \ 2} \nu_{2})}{\nu_{1} (\nu_{2} - 6)(\nu_{2} - 8)(\nu_{1} + \nu_{2} - 2)} $$ 
-===== 특징 ===== 
-  - $F_{\alpha} (\nu_{1}, \ \nu_{2}) = \frac{1}{F_{1-\alpha} (\nu_{2}, \ \nu_{1})} $인 관계가 성립한다. 
-  - $F = \frac{(S_{1}^{ \ 2} / \sigma_{1}^{ \ 2})}{(S_{2}^{ \ 2} / \sigma_{2}^{ \ 2})} \sim F(n_{1} - 1, \ n_{2} - 1) $인 관계가 성립한다. 
-===== 타 분포와의 관계 ===== 
-  * [[t분포와 F분포 관계]]