Составители:
Рубрика:
асимметрию
m
8
1
=
β
;
эксцесс
m
12
2
=
β
.
T-распределение Стьюдента.
В задачах интервального оценивания математического ожидания нормально
распределенной генеральной совокупности при неизвестном среднем квадра-
тическом отклонении и многих других задачах необходимо знать распределе-
ние величины
v
nz
t =
,
где z распределена по закону N(0, 1), а v распределена по закону χ
2
с n степеня-
ми свободы, причем эти случайные величины являются независимыми.
Закон распределения случайной величины
t называется законом распреде-
ления Стьюдента с n степенями свободы.
Найдем плотность этого закона. Для этого определим совместную плот-
ность распределения случайных величин
z и ν. Поскольку z имеет плотность
распределения вероятности:
2
2
x
z
e
2
1
)x(f
−
=
π
,
а плотность распределения ν есть
2
x
1
2
n
2
n
ex
)
2
n
(Г2
1
)x(f
−−
=
ν
,
то совместная плотность распределения z и ν в силу независимости имеет вид:
2
1
2
n
2
n
2
e
)
2
n
(Г2
1
e
2
1
),z(f
2
z,
z
ν
ν
π
ν
ν
−−−
=
.
Поэтому
=<=<=<= )
n
x
z(P)x
nz
(P)xt(P)x(F
n,t
ν
ν
∫
<
−−−
=
n
x
z
1
2
n
22
z
dzdeC
2
ν
ν
νν
,
44
8
асимметрию β1 = ;
m
12
эксцесс β2 = .
m
T-распределение Стьюдента.
В задачах интервального оценивания математического ожидания нормально
распределенной генеральной совокупности при неизвестном среднем квадра-
тическом отклонении и многих других задачах необходимо знать распределе-
ние величины
z n
t= ,
v
где z распределена по закону N(0, 1), а v распределена по закону χ2 с n степеня-
ми свободы, причем эти случайные величины являются независимыми.
Закон распределения случайной величины t называется законом распреде-
ления Стьюдента с n степенями свободы.
Найдем плотность этого закона. Для этого определим совместную плот-
ность распределения случайных величин z и ν. Поскольку z имеет плотность
распределения вероятности:
x2
1 −
fz( x ) = e 2 ,
2π
а плотность распределения ν есть
n x
1 −1 −
fν ( x ) = n
x e
2 2 ,
n
22 Г( )
2
то совместная плотность распределения z и ν в силу независимости имеет вид:
z2 n ν
1 −2 1 −1 −
fν ,z ( z ,ν ) = e ν 2 e 2.
2π n
n
22 Г( )
2
Поэтому
z n x ν
Ft ,n ( x ) = P( t < x ) = P( < x ) = P( z < )=
ν n
z2 ν n
− − −1
=C ∫ e 2 2 ν 2 dzd ν,
x ν
z<
n
44
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- …
- следующая ›
- последняя »
