概率统计Python计算:F分布分位点计算
设XXX,YYY相互独立,且分别服从χ2(m)\chi^2(m)χ2(m)和χ2(n)\chi^2(n)χ2(n),则XY\frac{X}{Y}YX~F(m−1,n−1)F(m-1, n-1)F(m−1,n−1),即XY\frac{X}{Y}YX服从自由度为mmm和nnn的FFF分布。服从F(m−1,n−1)F(m-1, n-1)F(m−1,n−1)分布的随机变量XXX的概率密度函数为
ψ(x)={Γ(m+n2)(mn)m2xm2−1Γ(m2)Γ(n2)(1+mnx)m+n2x≥00x<0{\psi(x)=}\begin{cases} {}\frac{\Gamma\left(\frac{m+n}{2}\right)\left(\frac{m}{n}\right)^{\frac{m}{2}}x^{\frac{m}{2}-1}}{\Gamma\left(\frac{m}{2}\right)\Gamma\left(\frac{n}{2}\right)(1+\frac{m}{n}x)^{\frac{m+n}{2}}}&x\geq0\\ 0&x<0 \end{cases}ψ(x)=⎩⎨⎧Γ(2m)Γ(2n)(1+nmx)2m+nΓ(2m+n)(nm)2mx2m−10x≥0x<0
下图展示了FFF分布的自由度(m,n)(m,n)(m,n)的几个不同组合的密度函数图像。
对应给定的显著水平α\alphaα,单侧右分位点Fα(m,n)F_{\alpha}(m,n)Fα(m,n)满足P(X≥Fα(m,n))=αP(X\geq F_{\alpha}(m,n))=\alphaP(X≥Fα(m,n))=α,如下图所示。
单侧左分位点记为F1−α(m,n)F_{1-\alpha}(m,n)F1−α(m,n),满足P(X≥F1−α(m,n))=1−αP(X\geq F_{1-\alpha}(m,n))=1-\alphaP(X≥F1−α(m,n))=1−α,如下图所示。
而双侧左右分位点F1−α/2(m,n)F_{1-\alpha/2}(m,n)F1−α/2(m,n)和Fα/2(m,n)F_{\alpha/2}(m,n)Fα/2(m,n)满足P(F1−α/2(m,n)(<X<Fα/2(m,n))≥1−αP(F_{1-\alpha/2}(m,n)(<X<F_{\alpha/2}(m,n))\geq1-\alphaP(F1−α/2(m,n)(<X<Fα/2(m,n))≥1−α,如下图所示
Python的scipy.stats包中,连续型分布类 rv_continuous的f对象表示FFF分布,常用函数的调用接口见下表。
函数名 | 参数 | 意义 |
---|---|---|
ppf | q:表示显著水平α\alphaα,dfn,dfd:表示分布的自由度mmm和nnn | 单侧左分位点F1−α(m,n)F_{1-\alpha}(m,n)F1−α(m,n) |
isf | q,dfn, dfd:与上同 | 单侧右分位点Fα(m,n)F_{\alpha}(m,n)Fα(m,n) |
interval | alpha:表示置信水平1−α1-\alpha1−α,dfn, dfd:与上同 | 双侧分位点F1−α/2(m,n)F_{1-\alpha/2}(m,n)F1−α/2(m,n)和Fα/2(m,n)F_{\alpha/2}(m, n)Fα/2(m,n) |
例1 设检验水平α=0.05\alpha=0.05α=0.05,计算自由度m=12m=12m=12,n=9n=9n=9的FFF分布的单侧分位点和双侧分位点。
解:下列代码完成本例计算。
from scipy.stats import f #导入f
m=12 #设置自由度m
n=9 #设置自由度n
alpha=0.05 #设置alpha
a=f.ppf(q=alpha, dfn=m, dfd=n) #单侧左分位点
b=f.isf(q=alpha, dfn=m, dfd=n) #单侧右分位点
print('单侧左、右分位点:a=%.4f, b=%.4f'%(a, b))
a, b=f.interval(1-alpha, dfn=m, dfd=n) #双侧分位点
print('双侧左、右分位点:a=%.4f, b=%.4f'%(a, b))
运行程序,输出
单侧左、右分位点:a=0.3576, b=3.0729
双侧左、右分位点:a=0.2910, b=3.8682
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