Přechod na menu, Přechod na obsah, Přechod na patičku
     

Fisherovo-Snedecorovo rozdělení: $F(\nu_1,\nu_2)$

Náhodná veličina $X$ se řídí Fisherovo-Snedecorovým rozdělením s $\nu_1>0$ a $\nu_2>0$ stupni volnosti, píšeme $X \sim F(\nu_1,\nu_2)$, jestliže její hustota pravděpodobnosti má tvar:

\begin{equation} f(x) = \begin{cases} \frac{\Gamma\left(\frac{\nu_1+\nu_2}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu_1}{2}\right)\Gamma\left(\frac{\nu_2}{2}\right)}\bigl(\frac{\nu_1}{\nu_2}\bigr)^{\frac{\nu_1}{2}}x^{\frac{\nu_1}{2}-1}\bigl(\frac{\nu_1}{\nu_2}x+1\bigr)^{-\frac{\nu_1+\nu_2}{2}} &\text{pro $x \in (0,\infty)$} \\ 0 &\text{jinak}\tag{1.38} \end{cases} \end{equation}

Vztahy pro střední hodnotu a rozptyl:

\begin{align} E(X) &= \frac{\nu_2}{\nu_2-2} \qquad \text{pro $\nu\geq 3$} \tag{1.39}\\ D(X) &= \frac{2\nu_2^2(\nu_1+\nu_2-2)}{\nu_1(\nu_2-2)^2(\nu_2-4)} \qquad \text{pro $\nu\geq 5$}\tag{1.40} \end{align}

Pro $\nu=1,2$ neexistuje střední hodnota, rozptyl neexistuje pro $\nu=1,2,3,4$.

Fisherovo-Snedecorovo rozdělení má velký význam v matematické statistice, využívá se při testech hypotéz na rovnost rozptylů dvou souborů, nebo v analýze rozptylu. Vzniká jako rozdělení podílu dvou nezávislých náhodných veličin $\frac{X_1}{\nu_1}$ a $\frac{X_2}{\nu_2}$, přičemž $X_1 \sim \chi^2(\nu_1)$ a $X_2 \sim \chi^2(\nu_2)$. Jedná se taktéž o asymetrické rozdělení, jehož kvantily jsou tabelovány pro $\nu_1 \leq 100$ a $\nu_2 \leq 100$. Pro $\nu_1 > 100$ nebo pro $\nu_2>100$ aproximujeme toto rozdělení normálním rozdělením $N(E(X), D(X))$. Pro výpočet kvantilů $F_{\alpha}(\nu_1,\nu_2)$, kde $\alpha<0,5$ se využívá vztah:

\begin{equation} F_\alpha(\nu_1,\nu_2) = \frac{1}{F_{1-\alpha}(\nu_2,\nu_1)}\tag{1.41} \end{equation}

Software STATISTICA používá pro výpočet funkce hustoty funkci $F(x;nu;omega)$, pro výpočet distribuční funkce funkci $IF(x;nu;omega)$ a pro výpočet kvantilů Fisherova-Snedecorova rozdělení funkci $VF(x;nu;omega)$, kde:

$nu$ = počet stupňů volnosti $\nu_1$,

$omega$ = počet stupňů volnosti $\nu_2$.

Příklad 1.12:

Nechť náhodná veličina $X \sim F(\nu_1,\nu_2)$:

  1. pro $\nu_1=6$ a $\nu_2=20$ určete kvantil $F_{0,95}(\nu_1,\nu_2)$,
  2. pro $\nu_1=2$ a $\nu_2=9$ určete kvantil $F_{0,025}(\nu_1,\nu_2)$.
postup v programu Statistica

1. způsob: vytvoříme nový datový soubor o 2 proměnných a 1 případu, do dlouhého jména proměnných postupně píšeme:

  1. $=VF(0,95;6;20)$ a dostaneme výsledek 2,59897771
  2. $=VF(0,025;2;9)$ a dostaneme výsledek 0,02538916

2. způsob: výpočet pomocí pravděpodobnostního kalkulátoru: v menu vybereme: Statistiky - Kalkulátory - Rozdělení - vybereme rozdělení F(Fisherovo):

  1. $sv1$ - napíšeme 6, $sv2$ - napíšeme 20, $p$ - napíšeme 0,95, v okénku $F$ se objeví vypočtený kvantil 2,598979.
  2. $sv1$ - napíšeme 2, $sv2$ - napíšeme 9, $p$ - napíšeme 0,025, v okénku $F$ se objeví vypočtený kvantil 0,025389.

Vykreslení hustoty a distribuční funkce náhodné veličiny $X \sim F(5,5)$ pomocí pravděpodobnostního kalkulátoru:

v menu vybereme: Statistiky - Kalkulátory - Rozdělení - vybereme rozdělení F(Fisherovo), $sv1$ - napíšeme 5, $sv2$ napíšeme 5, $F$ napíšeme 0, zaškrtneme Vytv. graf - Výpočet.

dokument Statistica
RNDr. Marie Budíková, Dr. a kol. |
ÚMS, Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita |
Návrat na úvodní stránku webu, přístupnost |
Stránky Přírodovědecké fakulty MU
| Technická spolupráce:
| Servisní středisko pro e-learning na MU
| Fakulta informatiky Masarykovy univerzity, 2016

Centrum interaktivních a multimediálních studijních opor pro inovaci výuky a efektivní učení | CZ.1.07/2.2.00/28.0041