Подпункты этого параграфа:
Здесь мы кратко обсудим распределение хи-квадрат и
распределение Стьюдента, играющие исключительную роль в статистике. Наше изложение
близко содержанию
2.6 книги [13].
Пусть
-- независимые стандартные нормальные случайные
величины
( ). -распределением
с степенями свободы называется распределение следующей случайной величины:
 |
(44) |
Это распределение сосредоточенно на положительной полуоси и имеет плотность
где
-- гамма-функция.
Упражнение 8.2
Начертить графики плотности
при и .
Упражнение 8.3
Найти
и
.
Квантили распределения
будем обозначать
,
. По определению они являются решениями уравнения
 |
(45) |
где
-- функция хи-квадрат распределения с степенями свободы. На этом чертеже
изображены плотность
и ее квантиль.
Для значений функции распределения
имеются таблицы,
из которых находят квантили. Кроме этого, хи-квадрат распределение интегрировано
в большое число прикладных компьютерных программ [13]. На странице
настоящей брошюры также приведена небольшая таблица квантилей хи-квадрат распределения.
Это распределение получило свое название от псевдонима Student, которым
английский ученый Госсет подписывал свои работы по статистике.
Пусть
-- независимые стандартные нормальные
случайные величины. Распределением Стьюдента
с степенями свободы называется распределение следующей случайной величины:
 |
(46) |
Если вспомнить введенную формулой (44) случайную величину
,
то можно сказать, что отношение
имеет распределение Стьюдента. Плотность этого распределения представляет собой
симметричную функцию, задаваемую формулой
По форме график функции
напоминает график плотности стандартного
нормального закона, но с более медленным убыванием ``хвостов''. При
последовательность функций
сходится к функции
,
которая есть плотность распределения
. Чтобы понять, почему
этот факт имеет место, следует обратить внимание на то, что по закону больших
чисел знаменатель выражения (46) при
стремится к
.
На чертеже представлены плотность распределения Стьюдента и плотность
стандартного нормального закона.
В дальнейшем нам понадобятся квантили распределения , которые мы
будем обозначать
,
,
Небольшую таблицу квантилей распределения Стьюдента можно найти на странице .
|