ซื้อ eBook - US$10. 78 รับหนังสือเล่มนี้ในฉบับพิมพ์ Amazon France Decitre Dialogues FNAC Mollat Ombres-Blanches Sauramps ค้นหาในห้องสมุด ผู้ขายทั้งหมด » 0 บทวิจารณ์ เขียนบทวิจารณ์ โดย พนิดา รัตนปิติกรณ์ เกี่ยวกับหนังสือเล่มนี้ ข้อกำหนด ของ การให้บริการ จัดพิมพ์โดย ศูนย์บริหารงานวิจัย สำนักงานมหาวิทยาลัยเชียงใหม่.
[ พูดคุย] [ ต้องการอ้างอิง] ในบริบทที่ใช้บ่อยการกระจาย F แบบ ปรับขนาดจึงให้ความน่าจะเป็น ด้วย F -distribution เองโดยไม่ต้องปรับมาตราส่วนใด ๆ ให้ใช้ที่ จะถูกนำไปเท่ากับ. นี่คือบริบทที่ F -distribution โดยทั่วไปมักปรากฏในF -tests: โดยที่สมมติฐานว่างคือความแปรปรวนปกติอิสระสองค่าเท่ากันและจากนั้นผลรวมที่สังเกตได้ของกำลังสองที่เลือกอย่างเหมาะสมจะถูกตรวจสอบเพื่อดูว่าอัตราส่วนมีนัยสำคัญหรือไม่ ไม่เข้ากันกับสมมติฐานว่างนี้ ปริมาณ มีการแจกแจงเหมือนกันในสถิติแบบเบย์หากเจฟฟรีย์ที่ไม่ได้รับการปรับขนาดที่ไม่แน่นอนก่อนหน้าจะถูกนำมาใช้สำหรับความน่าจะเป็นก่อนหน้านี้ของ และ. [9] ในบริบทนี้ F -distribution ที่ปรับขนาดจึงให้ความน่าจะเป็นหลัง ซึ่งผลรวมที่สังเกตได้ และ ตอนนี้ถือว่าเป็นที่รู้จัก คุณสมบัติและการแจกแจงที่เกี่ยวข้อง ถ้า และ มีความเป็นอิสระแล้ว ถ้า (การแจกแจงแกมมา) เป็นอิสระจากนั้น ถ้า ( การแจกแจงเบต้า) แล้ว เทียบเท่าถ้า แล้ว. ถ้า แล้ว มีการแจกแจงแบบเบต้าไพร์ม:. ถ้า แล้ว มีการแจกแจงแบบไคสแควร์ เทียบเท่ากับการแจกแจง T-squared ของ Hotelling ที่ปรับขนาด. ถ้า แล้ว. ถ้า - การแจกแจงแบบ t ของนักเรียน - จากนั้น: F -distribution เป็นกรณีพิเศษของการแจกแจงแบบ 6 เพียร์สัน ถ้า และ เป็นอิสระกับ Laplace ( μ, b)แล้ว ถ้า แล้ว ( การกระจาย z ของฟิชเชอร์) noncentral F -distributionช่วยลดความยุ่งยากให้กับ F -distribution ถ้า.