Главная страница Случайная лекция Мы поможем в написании ваших работ! Порталы: БиологияВойнаГеографияИнформатикаИскусствоИсторияКультураЛингвистикаМатематикаМедицинаОхрана трудаПолитикаПравоПсихологияРелигияТехникаФизикаФилософияЭкономика Мы поможем в написании ваших работ! |
Однофакторный дисперсионный анализ. Закон Фишера–Снедекора распределения непрерывной случайной величиныДля определения критерия, меры, с помощью которой можно решить вопрос о значимости величины факторной дисперсии, сначала надо рассмотреть факторную и остаточную дисперсии с позиций непрерывной случайной величины. Если варианты xki считать случайными порождениями непрерывных случайных величин Xki, которые распределены по нормальному закону с математическим ожиданием mx и средним квадратическим отклонением σx, то можно считать, что случайные величины , порождающие значения выборочных средних для каждого уровня рассматриваемого фактора , будут тоже распределены по нормальному закону с тем же математическим ожиданием mx, но с другим средним квадратическим отклонением, которое есть . В связи с этим можно утверждать, что факторная дисперсия в нормированном следующим способом виде является порождением непрерывной случайной величины , которая распределена по закону χ2 с (K – 1)-ой степенью свободы. Аналогичные рассуждения можно выполнить для остаточной дисперсии. Она в нормированном виде , является порождением непрерывной случайной величины , которая тоже распределена по закону χ2, но с (KN – K) степенями свободы. Теорема. Если U и V – непрерывные случайные величины, распределённые по закону χ2 с kU и с kV степенями свободы соответственно, то их композиция имеет распределение, которое называется F-распределением Фишера–Снедекора, с плотностью , где , а Г(x) – гамма-функция Гаусса. Подсчёт вероятности попадания непрерывной случайной величины, подчиняющейся закону Фишера–Снедекора, на заданный интервал от a до b, осуществляется с помощью плотности распределения традиционным образом . Её вычисление в среде Excel’а выполняется с помощью стандартной функции FРАСП(δ; kU; kV), которая определяется интегралом FРАСП(δ; kU; kV) , где kU и с kV – степени свободы закона. Делается это на основе свойства определённого интеграла следующим образом = FРАСП(a; kU; kV) – FРАСП(b; kU; kV). Для решения обратной задачи – определения по заданной вероятности границ локализации случайной величины, которая распределена по закону Фишера–Снедекора, в Excel’е существует стандартная функция FРАСПОБР(α; kU; kV). С её помощью для заданной вероятности можно найти левую границу δ полубесконечного интервала локализации величины F δ = FРАСПОБР(α; kU; kV), где kU и с kV, как и ранее, обозначают числа степеней свободы рассматриваемого закона. В соответствии с рассмотренной теоремой случайные величины Dфакт и Dост порождают случайную величину , которая распределена по закону Фишера–Снедекора с (K – 1)-ой и (KN – K)-ой степенями свободы, и которая может быть использована для решения вопроса о значимости величины факторной дисперсии. Таблицу распределения Фишера можно найти практически в каждой книге по математической статистике, в частности в Приложении №7 книги Гмурмана В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.
Дата добавления: 2014-06-19; просмотров: 1736; Нарушение авторских прав Мы поможем в написании ваших работ! |