主要内容

このページの翻訳は最新ではありません。ここをクリックして,英語の最新版を参照してください。

非心F分布

定義

非心χ2分布と同様,非心F分布の確率は,ポアソン確率を重みとして使用した,不完全ベータ関数の加重和として計算されます。

F （ x | ν 1 ， ν 2 ， δ ） ＝ ∑ j ＝ 0 ∞ （ （ 1 2 δ ） j j ！ e − δ 2 ） 我 （ ν 1 ⋅ x ν 2 + ν 1 ⋅ x | ν 1 2 + j ， ν 2 2 ）

我（x | a, b)はパラメーター一个およびbをもつ不完全ベータ関数です。δは非心度パラメーターです。

背景

χ2分布の場合と同様に,F分布は,非心F分布の特別な場合です。F分布は2つのχ2分布からの確率変数を各々の自由度で除算したものの比です。

分子の比が,非心度カイ二乗確率変数を自由度で除算した値の比である場合,得られる分布は非心F分布になります。

非心F分布の主な適用例は,特定の選択肢に関連した仮説検定の度合いの計算です。

例

非心F分布確率密度関数の計算

ライブスクリプトを開く

自由度NU1 = 5およびNU2 = 20と非心度パラメーターδ= 10を使用して,非心F分布の確率密度関数を計算します。比較のため,同じ自由度をもつF分布の確率密度関数も計算します。

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

非心F分布の確率密度関数とF分布の確率密度関数を,同じ图にプロットします。

图;情节(x, p1,“b -”，“线宽”, 2)在情节(x, p,“g——”，“线宽”2)传说(“非中心F”，“F分布”）

图中包含一个轴。轴包含2个线型对象。这些对象代表非中心F, F分布。

参考

|||||

関連するトピック

统计和机器学习工具箱ドキュメンテーション

サポート

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド

機械学習をマスターする:MATLABステップ・バイ・ステップガイド

电子书をダウンロードする