资源描述
§1、4 常用得分布及其分位数
1、 卡平方分布
卡平方分布、t分布及F分布都就是由正态分布所导出得分布,它们与正态分布一起,就是试验统计中常用得分布。
当X1、X2、…、Xn相互独立且都服从N(0,1)时,Z= 得分布称为自由度等于n得分布,记作Z~(n),它得分布密度 p(z)=
式中得=,称为Gamma函数,且=1, =。分布就是非对称分布,具有可加性,即当Y与Z相互独立,且Y~(n),Z~(m),则Y+Z~(n+m)。
证明: 先令X1、X2、…、Xn、Xn+1、Xn+2、…、Xn+m相互独立且都服从N(0,1),再根据分布得定义以及上述随机变量得相互独立性,令
Y=X+X+…+X,Z=X+X+…+X,
Y+Z= X+X+…+X+ X+X+…+X,
即可得到Y+Z~(n+m)。
2、 t分布 若X与Y相互独立,且
X~N(0,1),Y~(n),则Z = 得分布称为自由度等于n得t分布,记作Z ~ t (n),它得分布密度
P(z)= 。
请注意:t分布得分布密度也就是偶函数,且当n>30时,t分布与标准正态分布N(0,1)得密度曲线几乎重叠为一。这时, t分布得分布函数值查N(0,1)得分布函数值表便可以得到。
3、 F分布 若X与Y相互独立,且X~(n),Y~(m),
则Z=得分布称为第一自由度等于n、第二自由度等于m得F分布,记作Z~F (n, m),它得分布密度
p(z)=
请注意:F分布也就是非对称分布,它得分布密度与自由度得次序有关,当Z~F (n, m)时,~F (m ,n)。
4、 t分布与F分布得关系
若X~t(n),则Y=X~F(1,n)。
证:X~t(n),X得分布密度p(x)= 。
Y=X得分布函数F(y) =P{Y<y}=P{X<y}。
当y0时,F(y)=0,p(y)=0;
当y>0时,F(y) =P{-<X<}
==2,
Y=X得分布密度p(y)=,
与第一自由度等于1、第二自由度等于n得F分布得分布密度相同,因此Y=X~F(1,n)。
为应用方便起见,以上三个分布得分布函数值都可以从各自得函数值表中查出。但就是,解应用问题时,通常就是查分位数表。有关分位数得概念如下:
4、 常用分布得分位数
1)分位数得定义
分位数或临界值与随机变量得分布函数有关,根据应用得需要,有三种不同得称呼,即α分位数、上侧α分位数与双侧α分位数,它们得定义如下:
当随机变量X得分布函数为 F(x),实数α满足0 <α<1
时,α分位数就是使P{X< xα}=F(xα)=α得数xα,
上侧α分位数就是使P{X >λ}=1-F(λ)=α得数λ,
双侧α分位数就是使P{X<λ1}=F(λ1)=0、5α得数λ1、使
P{X>λ2}=1-F(λ2)=0、5α得数λ2。
因为1-F(λ)=α,F(λ)=1-α,所以上侧α分位数λ就就是1-α分位数x 1-α;
F(λ1)=0、5α,1-F(λ2)=0、5α,所以双侧α分位数λ1就就是0、5α分位数x 0、5α,双侧α分位数λ2就就是1-0、5α分位数x 1-0、5α。
2)标准正态分布得α分位数记作uα,0、5α分位数记作u 0、5α,1-0、5α分位数记作u 1-0、5α。
当X~N(0,1)时,P{X< uα}=F 0,1(uα)=α,
P{X<u 0、5α}= F 0,1 (u 0、5α)=0、5α,
P{X<u 1-0、5α}= F 0,1 (u 1-0、5α)=1-0、5α。
根据标准正态分布密度曲线得对称性,
当α=0、5时,uα=0;
当α<0、5时,uα<0。
uα=-u 1-α。
如果在标准正态分布得分布函数值表中没有负得分位数,则先查出 u 1-α,然后得到uα=-u 1-α。
论述如下:当X~N(0,1)时,P{X< u α}= F 0,1 (u α)=α,
P{X< u 1-α}= F 0,1 (u 1-α)=1-α,
P{X> u 1-α}=1- F 0,1 (u 1-α)=α,
故根据标准正态分布密度曲线得对称性,uα=-u 1-α。
例如,u 0、10=-u 0、90=-1、282,
u 0、05=-u 0、95=-1、645,
u 0、01=-u 0、99=-2、326,
u 0、025=-u 0、975=-1、960,
u 0、005=-u 0、995=-2、576。
又因为P{|X|< u 1-0、5α}=1-α,所以标准正态分布得双侧α分位数分别就是u 1-0、5α与-u 1-0、5α。
标准正态分布常用得上侧α分位数有:
α=0、10,u 0、90=1、282;
α=0、05,u 0、95=1、645;
α=0、01,u 0、99=2、326;
α=0、025,u 0、975=1、960;
α=0、005,u 0、995=2、576。
3)卡平方分布得α分位数记作α(n)。
α(n)>0,当X~(n)时,P{X<α(n)}=α。
例如,0、005 (4)=0、21,0、025 (4)=0、48,
0、05 (4)=0、71,0、95 (4)=9、49,
0、975 (4)=11、1,0、995 (4)=14、9。
4)t分布得α分位数记作tα(n)。
当X~t (n)时,P{X<t α(n)}=α,且与标准正态分布相类似,根据t分布密度曲线得对称性,也有
tα(n)=-t 1-α(n),论述同uα=-u 1-α。
例如,t 0、95 (4)=2、132,t 0、975 (4)=2、776,
t 0、995 (4)=4、604,t 0、005 (4)=-4、604,
t 0、025 (4)=-2、776,t 0、05 (4)=-2、132。
另外,当n>30时,在比较简略得表中查不到tα(n),可用uα作为tα(n)得近似值。
5)F分布得α分位数记作Fα(n , m)。
Fα(n , m)>0,当X~F (n , m)时,P{X<Fα(n , m)}=α。
另外,当α较小时,在表中查不出Fα(n, m),须先查
F1-α(m, n),再求Fα(n, m)=。论述如下:
当X~F(m, n)时,P{X< F 1-α(m, n)}=1-α,
P{>}=1-α,P{<}=α,
又根据F分布得定义,~F(n, m),P{<Fα(n, m) }=α,
因此 Fα(n, m)= 。
例如,F 0、95 (3,4)=6、59,F 0、975 (3,4)=9、98,
F 0、99 (3,4)=16、7,F 0、95 (4,3)=9、12,
F 0、975 (4,3)=15、1,F 0、99 (4,3)=28、7,
F 0、01 (3,4)=,F 0、025 (3,4)=,F 0、05 (3,4)=。
【课内练习】
1、 求分位数①0、05(8),②0、95(12)。
2、 求分位数① t 0、05(8),② t 0、95(12)。
3、 求分位数①F0、05(7,5),②F0、95(10,12)。
4、 由u 0、975=1、960写出有关得上侧分位数与双侧分位数。
5、 由t 0、95(4)=2、132写出有关得上侧分位数与双侧分位数。
6、 若X~(4),P{X<0、711}=0、05,P{X<9、49}=0、95,试写出有关得分位数。
7、 若X~F(5,3),P{X<9、01}=0、95,Y~F(3,5),{Y<5、41}=
0、95,试写出有关得分位数。
8、 设X、X、…、X相互独立且都服从N(0,0、09)分布,
试求P{>1、44}。
习题答案:1、 ①2、73,②21、0。2、 ①-1、860,②1、782。
3、 ①,②3、37。4、 1、960为上侧0、025分位数,-1、960与1、960为双侧0、05分位数。5、 2、132为上侧0、05分位数,-2、132与2、132为双侧0、1分位数。6、 0、711为上侧0、95分位数,9、49为上侧0、05分位数,0、711与19、49为双侧0、1分位数。7、 9、01为上侧0、05分位数,5、41为上侧0、05分位数,与5、41为双侧0、1分位数,与9、01为双侧0、1分位数。8、 0、1。
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