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<s>F학점의 분포</s>
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== 정의 ==
== 정의 ==
''U'', ''V''가 각각 자유도 ''n'', ''m''인 [[카이제곱분포]]를 따르는 [[확률변수]]라고 하자. 확률변수
''U'', ''V''가 독립이며, 자유도 ''m'', ''n''인 [[카이제곱분포]]를 따르는 [[확률변수]]라고 하자. 확률변수
: <math>W=\frac{U/n}{V/m}</math>
: <math>W=\frac{U/m}{V/n}</math>
을 자유도 ''m'', ''n''인 '''F분포(F distribution)'''이라고 하고 <math>F_{m,n}</math>으로 표기한다.
을 자유도 ''m'', ''n''인 '''F분포(F distribution)'''이라고 하고 <math>F_{m,n}</math>으로 표기한다.



2017년 8월 24일 (목) 17:11 기준 최신판

F학점의 분포

정의[편집 | 원본 편집]

U, V가 독립이며, 자유도 m, n카이제곱분포를 따르는 확률변수라고 하자. 확률변수

[math]\displaystyle{ W=\frac{U/m}{V/n} }[/math]

을 자유도 m, nF분포(F distribution)이라고 하고 [math]\displaystyle{ F_{m,n} }[/math]으로 표기한다.

성질[편집 | 원본 편집]

  • 확률변수 X에 대해 [math]\displaystyle{ X\sim F_{n,m} }[/math]이면, [math]\displaystyle{ X^{-1}\sim F_{m,n} }[/math]이다.
  • 확률변수 X에 대해 [math]\displaystyle{ X\sim t_n }[/math]이면, [math]\displaystyle{ X^2\sim F_{1,n} }[/math]이다.

응용[편집 | 원본 편집]

[math]\displaystyle{ X_1,X_2,\cdots,X_n }[/math]이 평균 μX, 분산 σ2인 정규분포를 따르고 [math]\displaystyle{ Y_1,Y_2,\cdots,Y_m }[/math]이 평균 μY, 분산 σ2인 정규분포를 따른다고 하자. 그러면 확률변수

[math]\displaystyle{ F=\frac{S_X^2}{S_Y^2}=\frac{(n-1)S_X^2/(n-1)\sigma^2}{(m-1)S_Y^2/(m-1)\sigma^2} }[/math]

는 자유도 n-1, m-1인 F분포를 따른다. 따라서 이표본 등분산 검정에 F분포가 사용된다.

같이 보기[편집 | 원본 편집]