распределение фишера matlab

Список функций Statistics Toolbox   \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу FPDF Функция плотности вероятности распределения Фишера Синтаксис: f = fpdf(x,v1,v2) Описание: f = fpdf(x,v1,v2) служит для расчета значения функции плотности вероятности распределения Фишера для параметров распределения v1, v2 и значения случайной величины x. Размерность векторов или матриц x, v1 и v2 должна быть одинаковой. Размерность скалярного параметра увеличивается до размера остальных входных аргументов. Параметры v1 и v2 должны быть положительными целыми. Значение случайной величины x должно находиться в интервале . Функция плотности вероятности распределения Фишера имеет вид . Примеры: Использование скалярных аргументов x=0.5; v1=1; v2=2. >> x=0.5 x = 0.5000 >> v1=1 v1 = 1 >> v2=2 v2 = 2 >> f = fpdf(x,v1,v2) f = 0.3578 Использование векторного аргумента x=[0 0,3 0,6 0, 9]; и скалярных параметров v1=1; v2=2. >> v1=1 v1 =      1 >> v2=2 v2 =      2 >> x=[0 3 6 9] x =      0     3     6     9 >> f = fpdf(x,v1,v2) f =          0    0.0516    0.0180    0.0091 Использование матричных аргумента x, параметра v1 и скалярного параметра v2. Определение матрицы x. >> x=0:1:10 x =      0     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10 >> x=[x' x' x' x' x'] x =      0     0     0     0     0      1     1     1     1     1      2     2     2     2     2      3     3     3     3     3      4     4     4     4     4      5     5     5     5     5      6     6     6     6     6      7     7     7     7     7      8     8     8     8     8      9     9     9     9     9     10    10    10    10    10 Определение матрицы v1. >> v1=ones(1,11)' v1 =      1      1      1      1      1      1      1      1      1      1      1 >> v1=[v1*2 v1*4 v1*6 v1*8 v1*10] v1 =      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10      2     4     6     8    10 Задание скаляра v2. >> v2=5 v2 =      5 Расчет матрицы функции плотности вероятности распределения Фишера f. >> f = fpdf(x,v1,v2) f =              0             0             0             0             0     0.3080    0.3976    0.4451    0.4749    0.4955     0.1278    0.1520    0.1624    0.1682    0.1719     0.0633    0.0682    0.0693    0.0697    0.0698     0.0353    0.0351    0.0344    0.0339    0.0335     0.0214    0.0200    0.0191    0.0185    0.0181     0.0138    0.0123    0.0115    0.0111    0.0108     0.0093    0.0080    0.0074    0.0070    0.0068     0.0066    0.0055    0.0050    0.0047    0.0045     0.0048    0.0039    0.0035    0.0033    0.0032     0.0036    0.0028    0.0025    0.0024    0.0023 Рассмотрим изменение вида функции плотности вероятности распределения Фишера в зависимости от значений чисел степеней свободы v1 и v2. Сформируем матрицу x. >> x=0:0.1:10; >> x=[x' x' x' x' x']; Сформируем матрицу v1. Значения параметра v1 будут меняться в последовательности 2, 4, 6, 8, 10. >> v1=ones(1,101)'; >> v1=[v1*2 v1*4 v1*6 v1*8 v1*10]; Рассмотрим вид функции плотности вероятности распределения Фишера для заданной последовательности v1 и значения параметра v2=5. >> v2=5; >> f = fpdf(x,v1,v2); >> plot(x,f) >> grid on Вид функции плотности вероятности распределения Фишера для заданной последовательности v1 и значения параметра v2=2. >> v2=2; >> f = fpdf(x,v1,v2); >> plot(x,f) >> grid on Расчет вероятности попадания случайной величины x в интервал [xmin xmax]. Расчет ведется по формуле . Определим пределы интегрирования. >> xmin=0.1; >> xmax=2; Зададим параметры распределения Фишера. >> v1=2; >> v2=4; Рассчитаем вероятность P попадания x в интервал [xmin xmax]. >> P=quad('fpdf',xmin,xmax,1.e-6,0,v1,v2) P =     0.6570    \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу