Distribuzione di Fisher-Snedecor

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Distribuzione di Fisher-Snedecor
Funzione di densità di probabilità
Funzione di densità di probabilità
i parametri m ed n sono indicati come d1 e d2
Funzione di ripartizione
Funzione di ripartizione
i parametri m ed n sono indicati come d1 e d2
Parametri d 1 , d 2 > 0 {\displaystyle d_{1},d_{2}>0} (gradi di libertà)
Supporto R + {\displaystyle \mathbb {R} ^{+}}
Funzione di densità 1 B ( d 1 2 , d 2 2 ) 1 x ( ( d 1 x ) d 1   d 2 d 2 ( d 1 x + d 2 ) d 1 + d 2 ) 1 2 {\displaystyle {\frac {1}{\mathrm {B} ({\tfrac {d_{1}}{2}},{\tfrac {d_{2}}{2}})}}{\frac {1}{x}}\left({\frac {(d_{1}x)^{d_{1}}\ d_{2}^{d_{2}}}{(d_{1}x+d_{2})^{d_{1}+d_{2}}}}\right)^{\frac {1}{2}}}
con B {\displaystyle \mathrm {B} } la funzione beta)
Funzione di ripartizione I d 1 x d 1 x + d 2 ( d 1 2 , d 2 2 ) {\displaystyle I_{\tfrac {d_{1}x}{d_{1}x+d_{2}}}({\tfrac {d_{1}}{2}},{\tfrac {d_{2}}{2}})}
(con I {\displaystyle I} la funzione beta incompleta regolarizzata)
Valore atteso d 2 d 2 2 {\displaystyle {\frac {d_{2}}{d_{2}-2}}} se d 2 > 2 {\displaystyle d_{2}>2}
infinita altrimenti
Moda 0   {\displaystyle 0\ } se m 2 {\displaystyle m\leqslant 2}
m 2 m n n + 2 {\displaystyle {\frac {m-2}{m}}{\frac {n}{n+2}}} se m 2 {\displaystyle m\geqslant 2}
Varianza 2 n 2 ( m + n 2 ) m ( n 2 ) 2 ( n 4 ) {\displaystyle {\frac {2n^{2}(m+n-2)}{m(n-2)^{2}(n-4)}}} per n > 4 {\displaystyle n>4}
non definita altrimenti
Manuale

In teoria delle probabilità la distribuzione di Fisher-Snedecor (o F di Snedecor, o Z di Fisher[1]) è una distribuzione di probabilità continua che regola il rapporto "riscalato" tra due variabili aleatorie che seguono due distribuzioni χ 2 {\displaystyle \chi ^{2}} .

Viene impiegata nell'analisi della varianza e in generale per l'omonimo test F.

Prende il nome dai matematici George W. Snedecor (statunitense) e Ronald Fisher (britannico).

Definizione

La distribuzione di Fisher-Snedecor con parametri i numeri naturali ( m , n ) {\displaystyle (m,n)} governa la variabile aleatoria

F = X / m Y / n {\displaystyle F={\frac {X/m}{Y/n}}} ,

dove X {\displaystyle X} e Y {\displaystyle Y} sono variabili aleatorie indipendenti con rispettive distribuzioni chi quadrato con m {\displaystyle m} ed n {\displaystyle n} gradi di libertà, χ 2 ( m ) {\displaystyle \chi ^{2}(m)} e χ 2 ( n ) {\displaystyle \chi ^{2}(n)} .

Caratteristiche

La distribuzione di Fisher-Snedecor di parametri ( m , n ) {\displaystyle (m,n)} ha funzione di densità di probabilità

f ( x ) = 1 B ( m 2 , n 2 ) 1 x ( m m n n x m ( m x + n ) m + n ) 1 2 {\displaystyle f(x)={\frac {1}{\mathrm {B} ({\tfrac {m}{2}},{\tfrac {n}{2}})}}{\frac {1}{x}}\left({\frac {m^{m}n^{n}x^{m}}{(mx+n)^{m+n}}}\right)^{\frac {1}{2}}} ,

dove B ( α , β ) {\displaystyle \mathrm {B} (\alpha ,\beta )} è la funzione beta.

La sua funzione di ripartizione è data dalla funzione beta incompleta regolarizzata,

F ( x ) = I m x m x + n ( m 2 , n 2 ) {\displaystyle F(x)=I_{\tfrac {mx}{mx+n}}({\tfrac {m}{2}},{\tfrac {n}{2}})} .

La distribuzione ha momenti semplici di ordine k {\displaystyle k} infiniti per k > n / 2 {\displaystyle k>n/2} , altrimenti pari a

μ k = n k m k m ( m + 2 ) ( m + 4 ) ( m + 2 k 2 ) ( n 2 ) ( n 4 ) ( n 6 ) ( n 2 k ) {\displaystyle \mu _{k}={\frac {n^{k}}{m^{k}}}\cdot {\frac {m(m+2)(m+4)\cdots (m+2k-2)}{(n-2)(n-4)(n-6)\cdots (n-2k)}}} .

In particolare ha

  • speranza matematica pari a
    E [ F ] = n n 2  per  n > 2 ; {\displaystyle E[F]={\frac {n}{n-2}}{\mbox{ per }}n>2;}
  • varianza pari a
    Var ( X ) = 2 n 2 ( m + n 2 ) m ( n 2 ) 2 ( n 4 )  per  n > 4 ; {\displaystyle {\text{Var}}(X)={\frac {2n^{2}(m+n-2)}{m(n-2)^{2}(n-4)}}{\mbox{ per }}n>4;}
  • indice di asimmetria pari a
    γ 1 = 2 2 ( n 4 ) m ( m + n 2 ) 2 m + n 2 n 6  per  n > 6 ; {\displaystyle \gamma _{1}=2{\sqrt {\tfrac {2(n-4)}{m(m+n-2)}}}{\tfrac {2m+n-2}{n-6}}{\mbox{ per }}n>6;}
  • indice di curtosi pari a
    γ 2 = 12 n 3 + 5 m n 2 + 5 m 2 n 8 n 2 32 m n + 22 m 2 + 20 n + 44 m 16 m ( m + n 2 ) ( n 6 ) ( n 8 )  per  n > 8. {\displaystyle \gamma _{2}=12\cdot {\frac {n^{3}+5mn^{2}+5m^{2}n-8n^{2}-32mn+22m^{2}+20n+44m-16}{m(m+n-2)(n-6)(n-8)}}{\mbox{ per }}n>8.}

La sua moda è 0 {\displaystyle 0} se m 2 {\displaystyle m\leqslant 2} e

m 2 m n n + 2 {\displaystyle {\frac {m-2}{m}}{\frac {n}{n+2}}} se m 2 {\displaystyle m\geqslant 2} .

Altre distribuzioni

Per definizione, se una variabile aleatoria F = X / m Y / n {\displaystyle F={\tfrac {X/m}{Y/n}}} segue la distribuzione di Fisher-Snedecor di parametri ( m , n ) {\displaystyle (m,n)} , allora la sua inversa F 1 = Y / n X / m {\displaystyle F^{-1}={\tfrac {Y/n}{X/m}}} segue la distribuzione di Fisher-Snedecor di parametri ( n , m ) {\displaystyle (n,m)} . Questa relazione permette di esprimere i quantili di una distribuzione in termini dei quantili dell'altra:

P ( F 1 q ) = P ( F q 1 ) = 1 P ( F q 1 ) {\displaystyle P(F^{-1}\leqslant q)=P(F\geqslant q^{-1})=1-P(F\leqslant q^{-1})} .

Una generalizzazione di questa distribuzione è la distribuzione di Fisher-Snedecor non centrale, per la quale la variabile aleatoria X {\displaystyle X} nella definizione di F = X / m Y / n {\displaystyle F={\tfrac {X/m}{Y/n}}} può seguire una distribuzione chi quadrato non centrale.

Se T {\displaystyle T} è una variabile aleatoria con distribuzione t di Student di parametro ν {\displaystyle \nu } , allora F = T 2 {\displaystyle F=T^{2}} segue la distribuzione di Fisher-Snedecor di parametri ( 1 , ν ) {\displaystyle (1,\nu )} .

Se T 2 {\displaystyle T^{2}} è una variabile aleatoria con distribuzione di Hotelling di parametri ( p , m ) {\displaystyle (p,m)} , allora F = m p + 1 m p T 2 {\displaystyle F={\tfrac {m-p+1}{mp}}T^{2}} segue la distribuzione di Fisher-Snedecor di parametri ( p , m p + 1 ) {\displaystyle (p,m-p+1)} .

Se la variabile aleatoria F {\displaystyle F} segue la distribuzione di Fisher-Snedecor di parametri ( m , n ) {\displaystyle (m,n)} , allora B = m F m F + n {\displaystyle B={\frac {mF}{mF+n}}} segue la distribuzione Beta B ( m 2 , n 2 ) {\displaystyle \mathrm {B} ({\tfrac {m}{2}},{\tfrac {n}{2}})} .

Note

  1. ^ Ross, p. 195.

Bibliografia

  • Sheldon M. Ross, Probabilità e statistica per l'ingegneria e le scienze, Trento, Apogeo, 2003, ISBN 88-7303-897-2.

Voci correlate

Collegamenti esterni

  • (EN) Eric W. Weisstein, Distribuzione di Fisher-Snedecor, su MathWorld, Wolfram Research. Modifica su Wikidata
  • (EN) Distribuzione di Fisher-Snedecor, su Encyclopaedia of Mathematics, Springer e European Mathematical Society. Modifica su Wikidata
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