КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Специальные законы распределения
1. c2 -распределение Пирсона. Пусть X1, X2, …,Xn одинаково распределенные по нормальному закону случайные величины, являющиеся взаимно-независимыми, для которых математическое ожидание равно нулю, а среднеквадратическое отклонение 1, тогда сумма квадратов этих случайных величин носит название случайной величины χ2 - xu-квадрат с n=n степенями свободы: (5.8) При ν=1 (учитывая пример) дифференциальная функция c2:
Дифференциальная функция распределения χ2 с n=n степенями свободы задаётся формулой , (5.9) где Г(x) -гамма, функция Эйлера. Г(x)= , при R+; если nÎZ, то Г(n+1)=n! С возрастанием числа степеней свободы n = n, распределение χ2 медленно приближается к нормальному закону распределения. На практике используют обычно не плотность вероятности, а квантили распределения (прил. 2). 2. t– распределение Стьюдента. Это распределение имеет большое значение при статистических вычислениях, связанных с нормальным законом распределения, где s – неизвестный параметр распределения и подлежит определению из опытных данных, например, при статистической обработке наблюдений с неизвестной точностью. Пусть X, X1, X2,…,Xk − независимые нормально распределённые случайные величины с нулевыми математическими ожиданиями и одинаковыми дисперсиями. Безразмерная величина t: t = = , (5.10) называется дробью Стьюдента. Ее распределение не зависит от в силу ее безразмерности. Дифференциальная функция t-распределения с n=k степенями свободы имеет вид: f(t)= . (5.11) t-распределение Стьюдента, которое быстрее, чем χ2 стремится к нормальному. 3. F- распределение Фишера-Снедекора. Пусть X1, X2, …,Xm и Y1, Y2, …,Yn одинаково распределенные по нормальному закону случайные величины, являющиеся взаимно-независимыми, для которых математическое ожидание равно нулю, а среднеквадратическое отклонение равно единице. Рассмотрим дробь Фишера: F(m, n)= , (5.12) она имеет F - распределение с n1=m - числом степеней свободы числителя, и n2=n - числом степеней свободы знаменателя ((m, n) степенями свободы), которое называется распределением Фишера-Снедекора.) Распределения c2 - Пирсона, t - Стьюдента, F - Фишера-Снедекора нашли широкое применение в математической статистике, в частности при проверке статистических гипотез и в дисперсионном анализе.
Дата добавления: 2014-11-20; Просмотров: 829; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |