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cdff

fonction de répartition de la distribution de Fisher

Séquence d'appel

[P,Q]=cdff("PQ",F,Dfn,Dfd)
[F]=cdff("F",Dfn,Dfd,P,Q);
[Dfn]=cdff("Dfn",Dfd,P,Q,F);
[Dfd]=cdff("Dfd",P,Q,F,Dfn)

Paramètres

P,Q,F,Dfn,Dfd

5 vecteurs réels de même taille.

P,Q (Q=1-P)

Intégrale de 0 à F de la densité En entrée : [0,1].

F

Borne supérieure d'intégration En entrée : [0, +infini). En recherche : [0,1E300]

Dfn

Degrés de liberté de la somme des carrés au numérateur En entrée : (0, +infini). En recherche : [ 1E-300, 1E300]

Dfd

Degrés de liberté de la somme des carrés au dénominateur En entrée : (0, +infini). En recherche : [ 1E-300, 1E300]

Description

Étant donnés les autres, calcule un paramètre de la distribution de Fisher.

La formule 26.6.2 de Abramowitz et Stegun, Handbook of Mathematical Functions (1966) est utilisée pour réduire le calcul de la fonction de répartition de la distribution à celle d'une loi beta incomplète.

Le calcul des autres paramètres implique une recherche d'une valeur conduisant à la valeur désirée pour P. La recherche dépend de la monotonicité de P par rapport aux autres paramètres.

La valeur de la fonction de répartition de la distribution de Fisher n'est pas monotone. Il peut y avoir deux valeurs du paramètre donnant une valeur de donnée de la fonction de répartition. Cette fonction suppose qu'elle est monotone et renvoie arbitrairement une des deux valeurs.

Il arrive dans certains cas que les degrés de liberté ne soient pas des entiers. Scilab affiche alors un avertissement.

Tiré de la bibliothèque DCDFLIB: Library of Fortran Routines for Cumulative Distribution Functions, Inverses, and Other Parameters (February, 1994) Barry W. Brown, James Lovato and Kathy Russell. The University of Texas.

Exemples

Dans l'exemple suivant, on calcule la probabilité de l'événement f=0.1 pour la fonction de distribution de Fisher avec Dfn=2 et Dfd=2.

Dfn = 2;
Dfd = 2;
f = 0.1;
// Expected : P = 0.0909091 and Q = 1-P
[P, Q] = cdff("PQ", f, Dfd, Dfd)

Voir aussi


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