x分佈t分佈和f分佈的關係
正態分布是最基本的,t分佈是在正態分佈的基礎上引申而來的,而F分佈是在t分佈的基礎上引申而來。如果説t分佈是正態分佈的兒子,那麼F分佈就是正態分佈的孫子。
1、若隨機變量X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的正態分佈,記為N(μ,σ^2)。其概率密度函數為正態分佈的期望值μ決定了其位置,其標準差σ決定了分佈的幅度。當μ = 0,σ = 1時的正態分佈是標準正態分佈。
2、t分佈:若X為標準正態分佈X~N(0,1),Y為卡方分佈Y~χ²,自由度=k,且X和Y獨立, X/(χ²/k)^(1/2)所構成的分佈就是t分佈。
t分佈圖像類似正態分佈,唯一不同在於“厚尾”,即P[X≤1.96]=0.975,而P [Y≤1.96]<0.975,圖像表現上,t分佈兩端的尾巴與X軸的距離比正態分佈更大,即概率比正態分佈大
3、F分佈,若X~χ²,自由度為k1,Y~χ²,自由度為k2,(X/k1) / (Y/K2)所構成的分佈,成為F分佈,有兩個自由度,k1為分子自由度,k2為分佈自由度。
擴展資料
正態分佈的特點:
(1)僅有兩個參數,且μ=0,σ²=1
(2)對於標準正態分佈,有如下結論:P[-1<X<1]≈2/3,P[-2<X<2]≈95%,超過3個標準差的概率幾乎等於1
(3)對稱,x<-a和x>a概率相等,從圖形上來看就是-a和a的相反側面積相等
(4)若X和Y分別都服從正態分佈,那麼,(aX+bY)也服從正態分佈。
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