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4.3 常用的统计分布
上侧分位数
分位数是一个分界点。
上侧分位数与分布函数\(F\)以及水平\(\alpha\)有关,常记为\(F_\alpha\).
含义:
(资料图)
在\(y=F(x)\)的图像中,使得直线\(x=F_\alpha\)右侧区域积分面积等于\(\alpha\)的\(F_\alpha\)就是上侧分位数。
常见表述:\(P\{X>F_\alpha\}=\alpha\)
也就是找出使得右侧面积等于\(\alpha\)的分界点\(F_\alpha\),计算非常复杂,一般都是通过查表得到\(F_\alpha\).
\(\chi ^2\)分布
如果\(X_1,\cdots,X_n\)独立,且\(X_i\sim N(0,1)\),那么\(\sum\limits_{i=1}^nX_i^2\)服从\(\chi^2\)分布,记作\(\sum\limits_{i=1}^nX_i^2\sim \chi^2(n)\). 其中\(n\)称为自由度。
- \(EX=n\)
- \(DX=2n\)
如果\(X\sim \chi^2(n)\),当\(n\)充分大时,\(\frac{X-n}{\sqrt{2n}}\)近似服从\(N(0,1)\),即标准正态分布。
可加性
如果\(X\sim \chi^2(m),Y\sim\chi^2(n)\),\(X,Y\)独立,则\(X+Y\sim\chi^2(m+n)\).
推论
如果\(X_i\sim\chi^2(m_i)\)且独立,其中\(1\le i\le n\),则\(\sum\limits_{i=1}^nX_i\sim\chi^2(\sum\limits_{i=1}^nm_i)\).
t分布
\(X\sim t(n)\)
- 当\(n\)很小,\(t\)分布与正态分布区别很大。
- 当\(n\ge30\)时,\(t\)分布与正态分布的区别不大。
定义
如果\(X\sim N(0,1),Y\sim \chi^2(n)\)且\(X,Y\)独立,则\(\frac{X}{\sqrt{Y/n}}\sim t(n)\).
\(t\)分布关于\(y\)轴对称,因此其上侧分位数有性质:
\[t_{1-\alpha}(n)=-t_\alpha(n)\]F分布
\(X\sim F(n_1,n_2)\)
定义
如果\(X\sim \chi^2(n_1),Y\sim \chi^2(n_2)\)且\(X,Y\)独立,则\(\frac{X/n_1}{Y/n_2}\sim F(n_1,n_2)\).
推论
如果\(X\sim F(n_1,n_2)\),那么\(\frac{1}{X}\sim F(n_2,n_1)\).
上侧分位数有性质:
\[F_{1-\alpha}(n_1,n_2)=\frac{1}{F_\alpha(n_2,n_1)}\]使用教材:《概率论与数理统计》第四版 中国人民大学 龙永红 主编 高等教育出版社
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