F-dağılımı

Fisher-Snedecor
Olasılık yoğunluk fonksiyonu
Yığmalı dağılım fonksiyonu
Parametreler d 1 > 0 ,   d 2 > 0 {\displaystyle d_{1}>0,\ d_{2}>0} serbestlik derecesi
Destek x [ 0 ; + ) {\displaystyle x\in [0;+\infty )\!}
Olasılık yoğunluk fonksiyonu (OYF) ( d 1 x ) d 1 d 2 d 2 ( d 1 x + d 2 ) d 1 + d 2 x B ( d 1 2 , d 2 2 ) {\displaystyle {\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)}}\!}
Birikimli dağılım fonksiyonu (YDF) I d 1 x d 1 x + d 2 ( d 1 / 2 , d 2 / 2 ) {\displaystyle I_{\frac {d_{1}x}{d_{1}x+d_{2}}}(d_{1}/2,d_{2}/2)\!}
Ortalama d 2 d 2 2 {\displaystyle {\frac {d_{2}}{d_{2}-2}}\!} eğer d 2 > 2 {\displaystyle d_{2}>2}
Medyan
Mod d 1 2 d 1 d 2 d 2 + 2 {\displaystyle {\frac {d_{1}-2}{d_{1}}}\;{\frac {d_{2}}{d_{2}+2}}\!} eğer d 1 > 2 {\displaystyle d_{1}>2}
Varyans 2 d 2 2 ( d 1 + d 2 2 ) d 1 ( d 2 2 ) 2 ( d 2 4 ) {\displaystyle {\frac {2\,d_{2}^{2}\,(d_{1}+d_{2}-2)}{d_{1}(d_{2}-2)^{2}(d_{2}-4)}}\!} eğer d 2 > 4 {\displaystyle d_{2}>4}
Çarpıklık ( 2 d 1 + d 2 2 ) 8 ( d 2 4 ) ( d 2 6 ) d 1 ( d 1 + d 2 2 ) {\displaystyle {\frac {(2d_{1}+d_{2}-2){\sqrt {8(d_{2}-4)}}}{(d_{2}-6){\sqrt {d_{1}(d_{1}+d_{2}-2)}}}}\!}
burada d 2 > 6 {\displaystyle d_{2}>6}
Fazladan basıklık Metine bakın
Entropi
Moment üreten fonksiyon (mf) Momentler icin metine bakın
Karakteristik fonksiyon

Olasılık kuramı ve istatistik bilim kollarında, F-dağılımı bir sürekli olasılık dağılımdır. Bu dağılımı ilk bulan istatistikçiler olan R.A. Fisher veGeorge W. Snedecor adlarına bağlı olarak Snedecor'un F dağılımı veya Fisher-Snedecor dağılımı olarak da anılmaktadir.

F-dagılımı için rassal değişir, iki ki-kare dağılım gösteren değişirin oranı olarak ortaya çıkar:

U 1 / d 1 U 2 / d 2 {\displaystyle {\frac {U_{1}/d_{1}}{U_{2}/d_{2}}}}

burada

  • U1 ve U2 aynı sırayla d1 ve d2 serbestlik derecesi gösteren ki-kare dağılımları ve
  • U1 ve U2 bağımsızdırlar (Bir uygulama için Cochran'in teoremine bakın).

Böylelikle F-dağılımı. d1 birinci veya alt serbestlik derecesi ve d2, ikinci veya üst serbestlik derecesi parametreleri ile tam olarak tanımlanır.

F-dağılımı çok sık olarak bir test istatistiğinin sıfır hipotezi olarak pratikte kullanılır. Bu pratik kullanış en çok tanınmış şekilde, çok zaman F-testi olarak anılarak, varyanslar analizindedir. Daha az tanınmış kullanış alanları ise olunabilirlilik-oranı testlerindedir.

F-dağılımı için beklenen değer, varyans ve çarpıklık katsayısı için formüüller yukarıdaki bilgi-kutusunda verilmiştir. İkinci serbestlik derecesi d 2 > 8 {\displaystyle d_{2}>8} ise basıklık katsayısı şöyle ifade edilir:

12 ( 20 d 2 8 d 2 2 + d 2 3 + 44 d 1 32 d 1 d 2 + 5 d 2 2 d 1 22 d 1 2 + 5 d 2 d 1 2 16 ) d 1 ( d 2 6 ) ( d 2 8 ) ( d 1 + d 2 2 ) . {\displaystyle {\frac {12(20d_{2}-8d_{2}^{2}+d_{2}^{3}+44d_{1}-32d_{1}d_{2}+5d_{2}^{2}d_{1}-22d_{1}^{2}+5d_{2}d_{1}^{2}-16)}{d_{1}(d_{2}-6)(d_{2}-8)(d_{1}+d_{2}-2)}}.}

F(d1, d2) ifadesi ile açıklanan F-dağılımı gösteren bir rassal değişken için olasılık yoğunluk fonksiyonu şöyledir:

g ( x ) = 1 B ( d 1 / 2 , d 2 / 2 ) ( d 1 x d 1 x + d 2 ) d 1 / 2 ( 1 d 1 x d 1 x + d 2 ) d 2 / 2 x 1 {\displaystyle g(x)={\frac {1}{\mathrm {B} (d_{1}/2,d_{2}/2)}}\;\left({\frac {d_{1}\,x}{d_{1}\,x+d_{2}}}\right)^{d_{1}/2}\;\left(1-{\frac {d_{1}\,x}{d_{1}\,x+d_{2}}}\right)^{d_{2}/2}\;x^{-1}}

Burada x ≥ 0 bir reel; d1 ve d2 serbestlik dereceleri adı ile anılan pozitif tamsayılar; ve B bir beta fonksiyonu olur.

Yığmalı dağılım fonksiyonu şöyle ifade edilir:

G ( x ) = I d 1 x d 1 x + d 2 ( d 1 / 2 , d 2 / 2 ) {\displaystyle G(x)=I_{\frac {d_{1}x}{d_{1}x+d_{2}}}(d_{1}/2,d_{2}/2)}

Burada I tanzim edilmiş tamam olmayan beta fonksiyonu olur.

Genelleştirme

(Merkezsel) F-dağılımının bir genelleştirilmesi merkezsel olmayan F-dağılımıdır.

İlişkili dağılımlar ve özellikler

  • Eğer X F ( ν 1 , ν 2 ) {\displaystyle X\sim \mathrm {F} (\nu _{1},\nu _{2})} o zaman Y = lim ν 2 ν 1 X {\displaystyle Y=\lim _{\nu _{2}\to \infty }\nu _{1}X} χ ν 1 2 {\displaystyle \chi _{\nu _{1}}^{2}} ifade edilen bir ki-kare dağılımı gosterir.
  • F ( ν 1 , ν 2 ) {\displaystyle F(\nu _{1},\nu _{2})} ölçeği değiştirilmiş Hotelling'in T-kare dağılımı ile, yani ( ν 1 ( ν 1 + ν 2 1 ) / ν 2 ) T 2 ( ν 1 , ν 1 + ν 2 1 ) {\displaystyle (\nu _{1}(\nu _{1}+\nu _{2}-1)/\nu _{2})T^{2}(\nu _{1},\nu _{1}+\nu _{2}-1)} ile tıpatıp aynıdır.
  • F-dağılımının ilgi çeken bir özelliği, X F ( ν 1 , ν 2 ) {\displaystyle X\sim F(\nu _{1},\nu _{2})} ise 1 X F ( ν 2 , ν 1 ) {\displaystyle {\frac {1}{X}}\sim F(\nu _{2},\nu _{1})} olmasıdır.

Dış bağlantılar

  • [1] 17 Şubat 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. F-dağılımı için kritik değerler tablosu.
  • [2] 17 Şubat 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. F-dağılımı kullanarak online hipotez sınama.
  • [3]29 Ocak 2007 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. Dağılım hesaplayıcısı: Normal dağılım, t-dağılımı, ki-kare-dağılımı and F-dağılımı için olasılıklar ve kritik değerler hesaplayıcısı
  • [4] Fisher'in F-dağılımı için yığmalı olasılık fonksiyonu hesaplayıcısı.
  • [5] Fisher'in F-dağılımı için olasılık yoğunluk fonksiyonu hesaplayıcisı.
  • g
  • t
  • d
Ayrık tek değişkenli ve sonlu destekli

Ayrık tekdüze · Benford · Bernoulli · Binom · Kategorik · Hipergeometrik · Rademacher · Zipf · Zipf-Mandelbrot

Ayrık tek değişkenli ve sonsuzluk
destekli

Boltzmann · Conway-Maxwell-Poisson · Bileşik Poisson · Ayrık faz tipi · Genişletilmiş negatif binom · Gauss-Kuzmin · Geometrik · Logaritmalı · Negatif binom · Parabolik fraktal · Poisson · Skellam · Yule-Simon · Zeta

Sürekli tek değişkenli ve
[0,1] gibi bir sınırlı aralıkta destekli

Beta · Irwin-Hall · Kumaraswamy · Kabartılmış kosinus · Üçgensel · U-kuadratik · Sürekli tekdüze · Wigner yarımdaire

Sürekli tek değişkenli ve
genellikle (0,∞) yarı-sonsuz aralığında
destekli

Beta prime · Bose–Einstein · Burr · Ki-kare · Coxian · Erlang · Üstel · F-dağılımı · Fermi-Dirac · Katlanmış normal · Fréchet · Gamma · Genelleştirilmiş uçsal değer · Genelleştirilmiş ters Gauss-tipi · Yarı-logistik · Yarı-normal · Hotelling'in T-kare · Hiper-üstel · Hipo-üstel · Ters ki-kare (Ölçeklenmiş ters ki-kare) · Ters Gauss-tipi · Ters gamma · Lévy · Log-normal · Log-logistik · Maxwell-Boltzmann · Maxwell hız · Nakagami · Merkezsel olmayan ki-kare · Pareto · Faz-tipi · Rayleigh · Relativistik Breit–Wigner · Rice · Rosin–Rammler · Kaydırılmış Gompertz · Kesilmiş normal · 2.tip Gumbel · Weibull · Wilks'in lambda

Sürekli tek değişkenli ve
(-∞,∞) arasındaki tüm reel doğru
üzerinde destekli

Cauchy · Uçsal değer · Üstel güç · Fisher'in z  · Genelleştirilmiş hiperbolik  · Gumbel · Hiperbolik sekant · Landau · Laplace · Lévy çarpık alfa-durağan · Logistik · Normal (Gauss tipi) · Normal ters Gauss-tipi · Çarpık normal · Student'in t · 1.tip Gumbel · Varyans-Gamma · Voigt

Çok değişkenli (birleşik)

Ayrık: Ewens · Beta-binom · Multinom · Çokdeğişirli Polya
Sürekli: Dirichlet · Genelleştirilmiş Dirichlet · Çokdeğişirli normal · Çokdeğişirli Student  · normal-ölçeklenmiş ters gamma  · Normal-gamma
Matris-değerli: Ters-Wishart · Matris normal · Wishart

Yönsel, Bozulmuş ve singuler

Yönsel: Kent  · von Mises · von Mises–Fisher
Bozulmuş: Ayrık bozulmuş ·
Dirac delta fonksiyonu
Singuler: Cantor ·

Aileler

Üstel · Doğasal üstel · Konum-ölçekli · Maksimum entropi · Pearson · Tweedie