R语言 非中心化F分布
R語言 非中心化F分布
- 非中心化F分布的定義
- R語言中的非中心化F分布
非中心化F分布的定義
非中心化的F分布有兩種不同的定義方式,這兩種不同的定義方式源于兩種不同的非中心化卡方分布的定義。
定義一(可以參考陳希孺的數(shù)理統(tǒng)計引論第一章) 假設X1,?,XnX_1,\cdots,X_nX1?,?,Xn?互相獨立,并且Xi~N(ai,1)X_i \sim N(a_i,1)Xi?~N(ai?,1),則稱
∑i=1nXi2~χ2(n,δ)\sum_{i=1}^n X_i^2 \sim \chi^2(n,\delta)i=1∑n?Xi2?~χ2(n,δ)
其中nnn代表樣本數(shù),δ\deltaδ是非中心化參數(shù)
δ=∑i=1nai2\delta = \sqrt{\sum_{i=1}^n a_i^2}δ=i=1∑n?ai2??
假設X~χm,δ2,Y~χn2X \sim \chi^2_{m,\delta},Y \sim \chi^2_{n}X~χm,δ2?,Y~χn2?且二者獨立,則
Z=X/mY/n~Fm,n,δZ = \frac{X/m}{Y/n} \sim F_{m,n,\delta}Z=Y/nX/m?~Fm,n,δ?
定義二 (可以參考Monahan的A primer on linear model第五章)假設X1,?,XnX_1,\cdots,X_nX1?,?,Xn?互相獨立,并且Xi~N(ai,1)X_i \sim N(a_i,1)Xi?~N(ai?,1),則稱∑i=1nXi2~χ2(n,δ)\sum_{i=1}^n X_i^2 \sim \chi^2(n,\delta)i=1∑n?Xi2?~χ2(n,δ)
其中nnn代表樣本數(shù),δ\deltaδ是非中心化參數(shù)
δ=12∑i=1nai2\delta = \frac{1}{2}\sum_{i=1}^n a_i^2δ=21?i=1∑n?ai2?
假設X~χm,δ2,Y~χn2X \sim \chi^2_{m,\delta},Y \sim \chi^2_{n}X~χm,δ2?,Y~χn2?且二者獨立,則
Z=X/mY/n~Fm,n,δZ = \frac{X/m}{Y/n} \sim F_{m,n,\delta}Z=Y/nX/m?~Fm,n,δ?
我們記第一種定義的非中心化參數(shù)為δ1\delta_1δ1?,第二種定義的非中心化參數(shù)為δ2\delta_2δ2?,則
δ12=2δ2\delta_1^2 = 2\delta_2δ12?=2δ2?
R語言中的非中心化F分布
R語言中使用F分布依靠下面四個函數(shù),它們分別表示概率密度,分布函數(shù)、分位點以及隨機數(shù)。
現(xiàn)在假設大家對前三個參數(shù)是比較熟悉的,我們來討論一下第四個參數(shù)ncp(non-central parameter),在R文檔中有這樣一句話:
The non-central F distribution is again the ratio of mean squares of independent normals of unit variance, but those in the numerator are allowed to have non-zero means and ncp is the sum of squares of the means.
也就是說在R語言中,非中心化F分布的ncp應該輸入δ12\delta_1^2δ12?。
例 用One-way ANOVA F檢驗來做兩樣本的t檢驗,檢驗的勢為Φ=P(F>F1,n?2,1?α∣∣μ1?μ2∣≠0)\Phi = P(F>F_{1,n-2,1-\alpha}||\mu_1-\mu_2| \ne 0)Φ=P(F>F1,n?2,1?α?∣∣μ1??μ2?∣?=0)
其中F~F1,n?2(0.5(n?)2)F \sim F_{1,n-2}(0.5(n^*)^2)F~F1,n?2?(0.5(n?)2),
ES2(n1?1+n2?1)=(n?)2\frac{ES^2}{(n_1^{-1}+n_2^{-1})}= (n^*)^2(n1?1?+n2?1?)ES2?=(n?)2
因為非中心化F分布的分布函數(shù)非常復雜,所以我們作圖展示這個檢驗的勢。假設α=0.05\alpha=0.05α=0.05, 兩樣本的樣本數(shù)相同(n1=n2n_1=n_2n1?=n2?),分別為5(綠線)\10(藍線)\20(紅線), 這張圖就是檢驗的勢關(guān)于effect size的絕對值∣ES∣|ES|∣ES∣的
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的R语言 非中心化F分布的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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