f分布演算法

『壹』 正態分布演算法小於0如何處理

使用概率計演算法。
（1）確定分布與范圍：如果遇到的問題適用於正態分布，則看看能否求出均值和標准差，只有先得知這些信息，才能求出概率，還需要弄清楚要求的是哪一部分的面積。（2）使用標准分演算法，Z=(X-μ)/σ將欲求的概率分布范圍轉化為標准正態分布N~(0，1)范圍。（3）一旦轉化為標准正態分布，就可以利用概率表查找概率。
正態分布演算法：正態分布用公式f(x)=（1/σ√2π）exp（-（x-μ）_/2σ_）。正態分布也稱「常態分布」，又名高斯分布，最早由棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。正態分布是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鍾形，因此人們又經常稱之為鍾形曲線。

『貳』 f分布的方差計算公式

不要加倍積分，簡單的方法。
讓正態概率密度函數F（X）= 1 /（√2π）T] * E ^ [ - （徐）^ 2/2（T ^ 2）] BR />實際上的意思是u，方差T ^ 2，網路是不是一個好打的公式，你會看。
∫E ^ [ - （徐）^ 2 /（T ^ 2）DX =（√2π）。 。 。 。 。 。

『叄』 正態分布的計算公式是什麼

Z就是正態分布。

X^2（卡方）分布是一個正態分布的平方。

t分布是一個正態分布除以（一個X^2分布除以它的自由度然後開根號）。

F分布是兩個卡方分布分布除以他們各自的自由度再相除。

比如X是一個Z分布，Y(n)=X1^2+X2^2+……+Xn^2,這里每個Xn都是一個Z分布，t(n)=X/根號(Y/n),F（m,n）=(Y1/m)/(Y2/N)。

各個分布的應用如下：

方差已知情況下求均值是Z檢驗。方差未知求均值是t檢驗（樣本標准差s代替總體標准差R，由樣本平均數推斷總體平均數）兩個正態分布樣本的均值方差都未知情況下求兩個總體的方差比值是F檢驗。

『肆』 正態分布概率計算公式是什麼

正態分布概率計算公式：F(x)=Φ[(x-μ)/σ]，正態分布也稱「常態分布」，又名高斯分布，正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鍾形，因此人們又經常稱之為鍾形曲線。

主要特點：

⒈、估計頻數分布 一個服從正態分布的變數只要知道其均數與標准差就可根據公式即可估計任意取值范圍內頻數比例。

⒉、制定參考值范圍：

⑴正態分布法 適用於服從正態（或近似正態）分布指標以及可以通過轉換後服從正態分布的指標。

⑵百分位數法 常用於偏態分布的指標。表3-1中兩種方法的單雙側界值都應熟練掌握。

⒊、質量控制：為了控制實驗中的測量（或實驗）誤差，常以 作為上、下警戒值，以 作為上、下控制值。這樣做的依據是：正常情況下測量（或實驗）誤差服從正態分布。

⒋、正態分布是許多統計方法的理論基礎。檢驗、方差分析、相關和回歸分析等多種統計方法均要求分析的指標服從正態分布。許多統計方法雖然不要求分析指標服從正態分布，但相應的統計量在大樣本時近似正態分布，因而大樣本時這些統計推斷方法也是以正態分布為理論基礎的。

『伍』 F到底怎麼計算

首先，可能是我理解錯了你圖中的F量。但F檢驗的值一定是大於零的，如果你得到的小於零，一定是公式用錯了。F=S12/S22

第二，F檢驗對總體的正態假設很敏感，就是說，如果不能確定兩個總體全部嚴格服從了正態分布，那麼，F檢驗就會失效。可以用levene檢驗或者非參數檢驗代替。所以，處理數據前，請先確定總體的分布。

第三，關於t檢驗

1. 單樣本情況下，總體稍稍偏離正態分布，當樣本容量足夠大時（需要根據情況和經驗來判斷n的大小，30，或50，或更多），對t檢驗的影響是不大的。極端情況下，當樣本n大於120時，t檢驗和z檢驗極度相近（有興趣可驗證一下:)）。但是當樣本容量小於30並且不能判斷總體是不是近似正態分布時，t檢驗會降低。可用非參數檢驗代替。

2. 2.雙樣本情況下，

3. a.總體方差相等，只要樣本量n1，n2都大於30，即使總體不服從正態分布，也可以用t檢驗。參考中心極限定理。

4. b.總體方差不相等，總體應至少近似服從正態分布。大數據樣本來判斷總體服從正態分布不是總能發生，樣本容量小的最好做正態性檢驗，鍾型圖，比較中位數均值西格瑪之類的方法，至少能判斷數據近似服從正態分布。如果實在不服從。。。就參考非參數吧。。或者數據轉換。和這種情況相同的還有成對t檢驗，若驗證數據嚴重違背正態分布，就不要用t檢驗了。

5. 請注意，雙樣本的2個t檢驗統計量是不同的，自由度也不一樣，但他們的結果很近似，所以感覺做總體方差相等的假設有些多餘。不過，有時候2個總體方差的等同性對他們的結果還是有很大影響的。所以，用F檢驗先做總體方差的差別檢驗在進行t檢驗的選擇是非常有必要的。

6. 上面有說的不恰當的地方，請大家再一起討論。
   

『陸』 matlab如何計算F分布分位數

matlab自帶的一些常用分布的分布律或概率密度。
如果把分布函數名的後綴cdf改為inv，便得到了相應分布函數的反函數．這些常用分布的分布函數及其反函數對於實際應用很方便。
示例：
(1).
p(y<3.5)
(2).
p(y<x)=0.91,求x
解：(1).在命令窗口中鍵入
normcdf(3.5,
3,
sqrt(5))
在命令行下方立刻會顯示出:
ans
=0.58846836312094
(2).在命令窗口中鍵入
norminv(0.91,
3,
sqrt(5))
在命令行下方立刻會顯示出:
ans
=
5.99801939650634

『柒』 數理統計F分布分位數計算

沒有搞清楚分位數的定義。F分面的分位數使得隨機變數落在這個分位數右側（上側）的概率為指定的概率值，所以需要按照下圖用對立事件改寫一下才可以得出λ的取值。

以t0,025（6）=2.4469為例，0.025表示概率，6當然是表示t分布的參數了，整個式子表示當x=2.4469的時候，參數為6的t分布的累積概率密度為0.025，即P（x≤2.4469）=0.025

(7)f分布演算法擴展閱讀：

一個數集中最多有一半的數值小於中位數，也最多有一半的數值大於中位數。如果大於和小於中位數的數值個數均少於一半，那麼數集中必有若干值等同於中位數。

計算有限個數的數據的二分位數的方法是：把所有的同類數據按照大小的順序排列。如果數據的個數是奇數，則中間那個數據就是這群數據的中位數；如果數據的個數是偶數，則中間那2個數據的算術平均值就是這群數據的中位數。

『捌』 F到底怎麼計算

首先，可能是我理解錯了你圖中的F量。但F檢驗的值一定是大於零的，如果你得到的小於零，一定是公式用錯了。F=S1²/S2²
第二，F檢驗對總體的正態假設很敏感，就是說，如果不能確定兩個總體全部嚴格服從了正態分布，那麼，F檢驗就會失效。可以用levene檢驗或者非參數檢驗代替。所以，處理數據前，請先確定總體的分布。
第三，關於t檢驗
1.單樣本情況下，總體稍稍偏離正態分布，當樣本容量足夠大時（需要根據情況和經驗來判斷n的大小，30，或50，或更多），對t檢驗功效的影響是不大的。極端情況下，當樣本n大於120時，t檢驗和z檢驗極度相近（有興趣可驗證一下:)）。但是當樣本容量小於30並且不能判斷總體是不是近似正態分布時，t檢驗功效會降低。可用非參數檢驗代替。

『玖』 分布函數的計算公式怎麼來的

分布函數的公式是
F（x）=P（X<= x）
這個的話實際問題實際分析的，一般都是求均勻分布的分布函數，比如某一隨機變數在0到2π的概率均勻分布，那麼它的分布函數就是F(X)=X/2π.
而概率密度函數就是對分布函數的求導 。