Với một mẫu thu được từ tổng thể, ta xác định được các đại lượng đặc trưng, thí dụ như trung bình. Những đại lượng dùng để đặc trưng cho mẫu được gọi là số thống kê. Do ta có thể lấy được nhiều mẫu từ một tổng thể, nên giá trị của số thống kê cũng thay đổi. Sự thay đổi của số thống kê cũng tuân theo quy luật nhất định thể hiện bằng phân phối số thống kê. Trong phần này, chúng ta khảo sát một số tính chất cơ bản của phân phối Student (cho trung bình), phân phối khi bình phương và phân phối Fisher (cho phương sai).
Xét tổng thể có trung bình của biến `X` là `mu`. Từ tổng thể này có thể rút ra được nhiều mẫu có kích thước giống nhau là `n`. Mỗi mẫu có trung bình là `bar x` và độ lệch chuẩn `s`. Người ta chứng minh được biến số:
`t=(bar x-mu)/(s/sqrt(n))` | (25) |
thay đổi theo quy luật xác định được gọi là phân phối `t` hay phân phối Student. Hàm mật độ của phân phối này có công thức:
`f(t)=(Gamma ((nu+1)/2))/(sqrt(nupi)\ Gamma(nu/2))(1+t^2/nu)^(-(nu+1)//2)` | (1) |
với : | `Gamma(x)=int_0^oo e^(-z)z^(x-1)dz` | (27) |
Trong phân phối Student có thêm một thông số `nu=n-1` được gọi là độ tự do.
Đường biểu diễn của hàm mật độ phân phối này được thể hiện trên Hình 1.
Hình 1 Đường cong hàm mật độ của phân phối Student
Trên Hình 1 có ba đường cong tương ứng với các độ tự do `nu=1` (màu xanh), `nu=3` (màu đỏ), `nu=30` (màu xanh lá cây). Vì `f(t)` là hàm số chẵn nên đường biểu diễn nhận trục tung làm trục đối xúng. Khi độ tự do tăng, đường cong mật độ của phân phối Student tiến dần đến đường cong phân phối chuẩn.
Phân phối `t` có nhiều ứng dụng trong thống kê, đặc biệt là trong lĩnh vực ước lượng và kiểm định giả thuyết. Trong trường hợp ta chưa biết được `mu` và `sigma^2` của tổng thể, ta phải dùng `bar x` và `s^2` của mẫu để sử dụng. Khi ấy phân phối `t` thường được dùng thay cho phân phối chuẩn.
Phân phối Student được sử dụng rộng rãi trong thống kê. Do đó người ta đã lập ra bảng phân vị Student để hỗ trợ cho các tính toán có liên quan. Bảng này cho ta giá trị của `t` khi đã biết độ tự do `nu` và giá trị `a` của tích phân sau:
`a=int_t^oo f(x)dx` | (28) |
trong đó `f(x)` là hàm mật độ của phân phối Student.
Giá trị `a` còn được biểu diễn trên Hình 2.Trong thực tế, ta thường gặp các giá trị sau của `a`: 0,1; 0,05; 0,025; 0,01 và 0,005.
Hình 2 Giá trị `a` và điểm phân vị của phân phối Student
Bảng 1 cho phép ta xác định `t` với các giá trị thông dụng của độ tự do `nu` và `a`.
0,2 | 0,1 | 0,05 | 0,025 | 0,01 | 0,005 | 0,0025 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 1,3764 | 3,0777 | 6,3138 | 12,7062 | 31,8205 | 63,6567 | 127,3213 |
2 | 1,0607 | 1,8856 | 2,9200 | 4,3027 | 6,9646 | 9,9248 | 14,0890 |
3 | 0,9785 | 1,6377 | 2,3534 | 3,1824 | 4,5407 | 5,8409 | 7,4533 |
4 | 0,9410 | 1,5332 | 2,1318 | 2,7764 | 3,7469 | 4,6041 | 5,5976 |
5 | 0,9195 | 1,4759 | 2,0150 | 2,5706 | 3,3649 | 4,0321 | 4,7733 |
6 | 0,9057 | 1,4398 | 1,9432 | 2,4469 | 3,1427 | 3,7074 | 4,3168 |
7 | 0,8960 | 1,4149 | 1,8946 | 2,3646 | 2,9980 | 3,4995 | 4,0293 |
8 | 0,8889 | 1,3968 | 1,8595 | 2,3060 | 2,8965 | 3,3554 | 3,8325 |
9 | 0,8834 | 1,3830 | 1,8331 | 2,2622 | 2,8214 | 3,2498 | 3,6897 |
10 | 0,8791 | 1,3722 | 1,8125 | 2,2281 | 2,7638 | 3,1693 | 3,5814 |
11 | 0,8755 | 1,3634 | 1,7959 | 2,2010 | 2,7181 | 3,1058 | 3,4966 |
12 | 0,8726 | 1,3562 | 1,7823 | 2,1788 | 2,6810 | 3,0545 | 3,4284 |
13 | 0,8702 | 1,3502 | 1,7709 | 2,1604 | 2,6503 | 3,0123 | 3,3725 |
14 | 0,8681 | 1,3450 | 1,7613 | 2,1448 | 2,6245 | 2,9768 | 3,3257 |
15 | 0,8662 | 1,3406 | 1,7531 | 2,1314 | 2,6025 | 2,9467 | 3,2860 |
16 | 0,8647 | 1,3368 | 1,7459 | 2,1199 | 2,5835 | 2,9208 | 3,2520 |
17 | 0,8633 | 1,3334 | 1,7396 | 2,1098 | 2,5669 | 2,8982 | 3,2224 |
18 | 0,8620 | 1,3304 | 1,7341 | 2,1009 | 2,5524 | 2,8784 | 3,1966 |
19 | 0,8610 | 1,3277 | 1,7291 | 2,0930 | 2,5395 | 2,8609 | 3,1737 |
20 | 0,8600 | 1,3253 | 1,7247 | 2,0860 | 2,5280 | 2,8453 | 3,1534 |
21 | 0,8591 | 1,3232 | 1,7207 | 2,0796 | 2,5176 | 2,8314 | 3,1352 |
22 | 0,8583 | 1,3212 | 1,7171 | 2,0739 | 2,5083 | 2,8188 | 3,1188 |
23 | 0,8575 | 1,3195 | 1,7139 | 2,0687 | 2,4999 | 2,8073 | 3,1040 |
24 | 0,8569 | 1,3178 | 1,7109 | 2,0639 | 2,4922 | 2,7969 | 3,0905 |
25 | 0,8562 | 1,3163 | 1,7081 | 2,0595 | 2,4851 | 2,7874 | 3,0782 |
26 | 0,8557 | 1,3150 | 1,7056 | 2,0555 | 2,4786 | 2,7787 | 3,0669 |
27 | 0,8551 | 1,3137 | 1,7033 | 2,0518 | 2,4727 | 2,7707 | 3,0565 |
28 | 0,8546 | 1,3125 | 1,7011 | 2,0484 | 2,4671 | 2,7633 | 3,0469 |
29 | 0,8542 | 1,3114 | 1,6991 | 2,0452 | 2,4620 | 2,7564 | 3,0380 |
30 | 0,8538 | 1,3104 | 1,6973 | 2,0423 | 2,4573 | 2,7500 | 3,0298 |
35 | 0,8520 | 1,3062 | 1,6896 | 2,0301 | 2,4377 | 2,7238 | 2,9960 |
40 | 0,8507 | 1,3031 | 1,6839 | 2,0211 | 2,4233 | 2,7045 | 2,9712 |
45 | 0,8497 | 1,3006 | 1,6794 | 2,0141 | 2,4121 | 2,6896 | 2,9521 |
50 | 0,8489 | 1,2987 | 1,6759 | 2,0086 | 2,4033 | 2,6778 | 2,9370 |
55 | 0,8482 | 1,2971 | 1,6730 | 2,0040 | 2,3961 | 2,6682 | 2,9247 |
60 | 0,8477 | 1,2958 | 1,6706 | 2,0003 | 2,3901 | 2,6603 | 2,9146 |
70 | 0,8468 | 1,2938 | 1,6669 | 1,9944 | 2,3808 | 2,6479 | 2,8987 |
80 | 0,8461 | 1,2922 | 1,6641 | 1,9901 | 2,3739 | 2,6387 | 2,8870 |
90 | 0,8456 | 1,2910 | 1,6620 | 1,9867 | 2,3685 | 2,6316 | 2,8779 |
100 | 0,8452 | 1,2901 | 1,6602 | 1,9840 | 2,3642 | 2,6259 | 2,8707 |
120 | 0,8446 | 1,2886 | 1,6577 | 1,9799 | 2,3578 | 2,6174 | 2,8599 |
∞ | 0,8416 | 1,2816 | 1,6449 | 1,9600 | 2,3264 | 2,5758 | 2,8070 |
Trên Bảng 1, dòng đầu tiên ghi các giá trị của `a`, cột đầu tiên ghi các giá trị của độ tự do. Như vậy mỗi cột tương ứng với một giá trị của `a`, mỗi dòng tương ứng với một giá trị của độ tự do. Riêng dòng cuối cùng dành cho phân phối chuẩn.
Thí dụ : Ta có `a=0,05` và `nu=8`. Giá trị của `t` là nơi cắt nhau của dòng "8" và cột "0,05", và kết quả là 1,8595.
Xét tổng thể có phương sai của biến `X` là `sigma^2`. Từ tổng thể này có thể rút ra được nhiều mẫu có cùng kích thước `n`. Mỗi mẫu có phương sai là `s^2`. Người ta chứng minh được rằng biến số:
`chi^2=(nus^2)/sigma^2` | (29) |
thay đổi theo quy luật xác định được gọi là phân phối `chi^2` (khi bình phương). Hàm mật độ của phân phối này có công thức:
`f(chi^2)=1/(2^(nu/2)\ Gamma(nu/2))\ chi^(nu-2)\ e^(-chi^2/2)` | (30) |
Tương tự phân phối Student, phân phối khi bình phương cũng có thêm thông số độ tự do `nu=n-1`.
Đường biểu diễn của hàm mật độ phân phối này được thể hiện trên Hình 3.
Hình 3 Đường cong hàm mật độ của phân phối khi bình phương
Trên Hình 3 có bốn đường cong tương ứng với các độ tự do `nu=1` (màu xanh), `nu=2` (màu đỏ), `nu=3` (màu xanh lá cây) và `nu=5` (màu đen).
Phân phối khi bình phương cũng thường được dùng trong nhiều lĩnh vực của thống kê. Do đó người ta đã lập ra bảng phân vị khi bình phương để hỗ trợ cho các tính toán có liên quan. Bảng này cho ta giá trị của `chi^2` khi đã biết độ tự do `nu` và giá trị `a` của tích phân sau:
`a=int_(chi^2)^oo f(x)dx` | (31) |
trong đó `f(x)` là hàm mật độ của phân phối khi bình phương.
Giá trị `a` còn được biểu diễn trên Hình 4. Cũng như phân phối Student, các giá trị sau của `a` thường gặp trong thực tế tính toán: 0,1; 0,05; 0,025; 0,01 và 0,005.
Hình 4 Giá trị `chi^2` và điểm phân vị của phân phối khi bình phương
Các Bảng 2a và 2b cho phép ta xác định điểm phân vị `chi^2` khi đã biết độ tự do `nu` và giá trị `a`. Bảng 2a tương ứng với các giá trị thấp của `a` (`a<=0,20`) còn Bảng 2b tương ứng với các giá trị cao của `a` (`0,80<=a<1`).
0,2 | 0,1 | 0,05 | 0,025 | 0,01 | 0,005 | 0,0025 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 1,642 | 2,706 | 3,841 | 5,024 | 6,635 | 7,879 | 9,141 |
2 | 3,219 | 4,605 | 5,991 | 7,378 | 9,210 | 10,597 | 11,983 |
3 | 4,642 | 6,251 | 7,815 | 9,348 | 11,345 | 12,838 | 14,320 |
4 | 5,989 | 7,779 | 9,488 | 11,143 | 13,277 | 14,860 | 16,424 |
5 | 7,289 | 9,236 | 11,070 | 12,833 | 15,086 | 16,750 | 18,386 |
6 | 8,558 | 10,645 | 12,592 | 14,449 | 16,812 | 18,548 | 20,249 |
7 | 9,803 | 12,017 | 14,067 | 16,013 | 18,475 | 20,278 | 22,040 |
8 | 11,030 | 13,362 | 15,507 | 17,535 | 20,090 | 21,955 | 23,774 |
9 | 12,242 | 14,684 | 16,919 | 19,023 | 21,666 | 23,589 | 25,462 |
10 | 13,442 | 15,987 | 18,307 | 20,483 | 23,209 | 25,188 | 27,112 |
11 | 14,631 | 17,275 | 19,675 | 21,920 | 24,725 | 26,757 | 28,729 |
12 | 15,812 | 18,549 | 21,026 | 23,337 | 26,217 | 28,300 | 30,318 |
13 | 16,985 | 19,812 | 22,362 | 24,736 | 27,688 | 29,819 | 31,883 |
14 | 18,151 | 21,064 | 23,685 | 26,119 | 29,141 | 31,319 | 33,426 |
15 | 19,311 | 22,307 | 24,996 | 27,488 | 30,578 | 32,801 | 34,950 |
16 | 20,465 | 23,542 | 26,296 | 28,845 | 32,000 | 34,267 | 36,456 |
17 | 21,615 | 24,769 | 27,587 | 30,191 | 33,409 | 35,718 | 37,946 |
18 | 22,760 | 25,989 | 28,869 | 31,526 | 34,805 | 37,156 | 39,422 |
19 | 23,900 | 27,204 | 30,144 | 32,852 | 36,191 | 38,582 | 40,885 |
20 | 25,038 | 28,412 | 31,410 | 34,170 | 37,566 | 39,997 | 42,336 |
21 | 26,171 | 29,615 | 32,671 | 35,479 | 38,932 | 41,401 | 43,775 |
22 | 27,301 | 30,813 | 33,924 | 36,781 | 40,289 | 42,796 | 45,204 |
23 | 28,429 | 32,007 | 35,172 | 38,076 | 41,638 | 44,181 | 46,623 |
24 | 29,553 | 33,196 | 36,415 | 39,364 | 42,980 | 45,559 | 48,034 |
25 | 30,675 | 34,382 | 37,652 | 40,646 | 44,314 | 46,928 | 49,435 |
26 | 31,795 | 35,563 | 38,885 | 41,923 | 45,642 | 48,290 | 50,829 |
27 | 32,912 | 36,741 | 40,113 | 43,195 | 46,963 | 49,645 | 52,215 |
28 | 34,027 | 37,916 | 41,337 | 44,461 | 48,278 | 50,993 | 53,594 |
29 | 35,139 | 39,087 | 42,557 | 45,722 | 49,588 | 52,336 | 54,967 |
30 | 36,250 | 40,256 | 43,773 | 46,979 | 50,892 | 53,672 | 56,332 |
32 | 38,466 | 42,585 | 46,194 | 49,480 | 53,486 | 56,328 | 59,046 |
34 | 40,676 | 44,903 | 48,602 | 51,966 | 56,061 | 58,964 | 61,738 |
36 | 42,879 | 47,212 | 50,998 | 54,437 | 58,619 | 61,581 | 64,410 |
38 | 45,076 | 49,513 | 53,384 | 56,896 | 61,162 | 64,181 | 67,063 |
40 | 47,269 | 51,805 | 55,758 | 59,342 | 63,691 | 66,766 | 69,699 |
42 | 49,456 | 54,090 | 58,124 | 61,777 | 66,206 | 69,336 | 72,320 |
44 | 51,639 | 56,369 | 60,481 | 64,201 | 68,710 | 71,893 | 74,925 |
46 | 53,818 | 58,641 | 62,830 | 66,617 | 71,201 | 74,437 | 77,517 |
48 | 55,993 | 60,907 | 65,171 | 69,023 | 73,683 | 76,969 | 80,097 |
50 | 58,164 | 63,167 | 67,505 | 71,420 | 76,154 | 79,490 | 82,664 |
60 | 68,972 | 74,397 | 79,082 | 83,298 | 88,379 | 91,952 | 95,344 |
70 | 79,715 | 85,527 | 90,531 | 95,023 | 100,425 | 104,215 | 107,808 |
80 | 90,405 | 96,578 | 101,879 | 106,629 | 112,329 | 116,321 | 120,102 |
90 | 101,054 | 107,565 | 113,145 | 118,136 | 124,116 | 128,299 | 132,256 |
100 | 111,667 | 118,498 | 124,342 | 129,561 | 135,807 | 140,169 | 144,293 |
0,8 | 0,9 | 0,95 | 0,975 | 0,99 | 0,995 | 0,9975 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 0,064 | 0,016 | 0,004 | 0,001 | 0,000 | 0,000 | 0,000 |
2 | 0,446 | 0,211 | 0,103 | 0,051 | 0,020 | 0,010 | 0,005 |
3 | 1,005 | 0,584 | 0,352 | 0,216 | 0,115 | 0,072 | 0,045 |
4 | 1,649 | 1,064 | 0,711 | 0,484 | 0,297 | 0,207 | 0,145 |
5 | 2,343 | 1,610 | 1,145 | 0,831 | 0,554 | 0,412 | 0,307 |
6 | 3,070 | 2,204 | 1,635 | 1,237 | 0,872 | 0,676 | 0,527 |
7 | 3,822 | 2,833 | 2,167 | 1,690 | 1,239 | 0,989 | 0,794 |
8 | 4,594 | 3,490 | 2,733 | 2,180 | 1,646 | 1,344 | 1,104 |
9 | 5,380 | 4,168 | 3,325 | 2,700 | 2,088 | 1,735 | 1,450 |
10 | 6,179 | 4,865 | 3,940 | 3,247 | 2,558 | 2,156 | 1,827 |
11 | 6,989 | 5,578 | 4,575 | 3,816 | 3,053 | 2,603 | 2,232 |
12 | 7,807 | 6,304 | 5,226 | 4,404 | 3,571 | 3,074 | 2,661 |
13 | 8,634 | 7,042 | 5,892 | 5,009 | 4,107 | 3,565 | 3,112 |
14 | 9,467 | 7,790 | 6,571 | 5,629 | 4,660 | 4,075 | 3,582 |
15 | 10,307 | 8,547 | 7,261 | 6,262 | 5,229 | 4,601 | 4,070 |
16 | 11,152 | 9,312 | 7,962 | 6,908 | 5,812 | 5,142 | 4,573 |
17 | 12,002 | 10,085 | 8,672 | 7,564 | 6,408 | 5,697 | 5,092 |
18 | 12,857 | 10,865 | 9,390 | 8,231 | 7,015 | 6,265 | 5,623 |
19 | 13,716 | 11,651 | 10,117 | 8,907 | 7,633 | 6,844 | 6,167 |
20 | 14,578 | 12,443 | 10,851 | 9,591 | 8,260 | 7,434 | 6,723 |
21 | 15,445 | 13,240 | 11,591 | 10,283 | 8,897 | 8,034 | 7,289 |
22 | 16,314 | 14,041 | 12,338 | 10,982 | 9,542 | 8,643 | 7,865 |
23 | 17,187 | 14,848 | 13,091 | 11,689 | 10,196 | 9,260 | 8,450 |
24 | 18,062 | 15,659 | 13,848 | 12,401 | 10,856 | 9,886 | 9,044 |
25 | 18,940 | 16,473 | 14,611 | 13,120 | 11,524 | 10,520 | 9,646 |
26 | 19,820 | 17,292 | 15,379 | 13,844 | 12,198 | 11,160 | 10,256 |
27 | 20,703 | 18,114 | 16,151 | 14,573 | 12,879 | 11,808 | 10,873 |
28 | 21,588 | 18,939 | 16,928 | 15,308 | 13,565 | 12,461 | 11,497 |
29 | 22,475 | 19,768 | 17,708 | 16,047 | 14,256 | 13,121 | 12,128 |
30 | 23,364 | 20,599 | 18,493 | 16,791 | 14,953 | 13,787 | 12,765 |
32 | 25,148 | 22,271 | 20,072 | 18,291 | 16,362 | 15,134 | 14,056 |
34 | 26,938 | 23,952 | 21,664 | 19,806 | 17,789 | 16,501 | 15,368 |
36 | 28,735 | 25,643 | 23,269 | 21,336 | 19,233 | 17,887 | 16,700 |
38 | 30,537 | 27,343 | 24,884 | 22,878 | 20,691 | 19,289 | 18,050 |
40 | 32,345 | 29,051 | 26,509 | 24,433 | 22,164 | 20,707 | 19,417 |
42 | 34,157 | 30,765 | 28,144 | 25,999 | 23,650 | 22,138 | 20,799 |
44 | 35,974 | 32,487 | 29,787 | 27,575 | 25,148 | 23,584 | 22,196 |
46 | 37,795 | 34,215 | 31,439 | 29,160 | 26,657 | 25,041 | 23,606 |
48 | 39,621 | 35,949 | 33,098 | 30,755 | 28,177 | 26,511 | 25,029 |
50 | 41,449 | 37,689 | 34,764 | 32,357 | 29,707 | 27,991 | 26,464 |
60 | 50,641 | 46,459 | 43,188 | 40,482 | 37,485 | 35,534 | 33,791 |
70 | 59,898 | 55,329 | 51,739 | 48,758 | 45,442 | 43,275 | 41,332 |
80 | 69,207 | 64,278 | 60,391 | 57,153 | 53,540 | 51,172 | 49,043 |
90 | 78,558 | 73,291 | 69,126 | 65,647 | 61,754 | 59,196 | 56,892 |
100 | 87,945 | 82,358 | 77,929 | 74,222 | 70,065 | 67,328 | 64,857 |
Nguyên tắc sắp xếp các Bảng 2a và 2b tương tự như Bảng 1. Dòng đầu tiên ghi các giá trị của `a`, cột đầu tiên ghi các giá trị của độ tự do. Như vậy mỗi cột tương ứng với một giá trị của `a`, mỗi dòng tương ứng với một giá trị của độ tự do. Như vậy cách sử dụng các Bảng 2a và 2b cũng tương tự như Bảng 1.
Thí dụ : Ta có `a=0,05` và `nu=8`. Giá trị của `chi^2` là nơi cắt nhau của dòng "8" và cột "0,05" trên Bảng 2a. Kết quả là 15,507.
Thí dụ : Ta có `a=0,95` và `nu=8`. Giá trị của `chi^2` là nơi cắt nhau của dòng "8" và cột "0,95" trên Bảng 2b. Kết quả là 2,733.
Ta sử dụng phân phối khi bình phương trong một số phương pháp kiểm định thống kê
Ta xét hai tổng thể khác nhau có phương sai cho biến `X` lần lượt là `sigma_1^2` và `sigma_2^2`. Ta lấy ngẫu nhiên hai mẫu có kích thước là tương ứng `n_1` và `n_2` . Các mẫu này có phương sai là `s_1^2` và `s_2^2`. Người ta chứng minh được rằng biến số:
`F=(s_1^2/sigma_1^2)/(s_2^2/sigma_2^2)` | (32) |
thay đổi theo quy luật xác định được gọi là phân phối Fisher. Hàm mật độ của phân phối này có công thức:
`f(F)=(Gamma((nu_1+nu_2)/2)(nu_1/nu_2)^(nu_1/2)F^(nu_1/2-1))/( Gamma(nu_1/2)Gamma(nu_2/2)(1+(nu_1F)/nu_2)^((nu_1+nu_2)/2))` | (33) |
Phân phối này có hai thông số là các độ tự do `nu_1=n_1-1` và `nu_2=n_2-1` tương ứng với hai tổng thể hay hai mẫu. Trên Hình 5 là một số đường cong biểu diễn hàm mật độ của phân phối Fisher với một số giá trị của `nu_1` và `nu_2`.
Hình 5 Đường cong hàm mật độ của phân phối Fisher
Trên Hình 5, đường cong màu xanh ứng với `nu_1=2` và `nu_2=6` ; đường cong màu đỏ ứng với `nu_1=4` và`nu_2=6` ; và đường cong màu xanh lá cây ứng với `nu_1=10` và `nu_2=6`.
Phân phối Fisher được dùng trong rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của thống kê, đặc biệt là thống kê ứng dụng như phân tích phương sai, xử lý số liệu thí nghiệm. Do đó người ta đã lập ra bảng phân vị Fisher để hỗ trợ cho các tính toán có liên quan. Bảng này cho ta giá trị của `F` khi đã biết các độ tự do `nu_1`, `nu_2` và giá trị `a` của tích phân sau:
`a=int_F^oo f(x)dx` | (34) |
trong đó `f(x)` là hàm mật độ của phân phối Student.
Giá trị `a` còn được biểu diễn trên Hình 6. Cũng như phân phối Student và khi bình phương, `a` thường có các giá trị sau trong thực tế tính toán: 0,1; 0,05; 0,025; 0,01 và 0,005.
Hình 6 Giá trị `F` và điểm phân vị của phân phối Fisher
Trong các tài liệu tra cứu, ta thường gặp một số bảng phân vị Fisher, mỗi bảng tương ứng với một giá trị `a`. Bảng 3 là phần trích trong một bảng phân vị với `a=0,05`.
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 161,4 | 199,5 | 215,7 | 224,6 | 230,2 | 234,0 | 236,8 | 238,9 | 240,5 | 241,9 |
2 | 18,51 | 19,00 | 19,16 | 19,25 | 19,30 | 19,33 | 19,35 | 19,37 | 19,38 | 19,40 |
3 | 10,13 | 9,552 | 9,277 | 9,117 | 9,013 | 8,941 | 8,887 | 8,845 | 8,812 | 8,786 |
4 | 7,709 | 6,944 | 6,591 | 6,388 | 6,256 | 6,163 | 6,094 | 6,041 | 5,999 | 5,964 |
5 | 6,608 | 5,786 | 5,409 | 5,192 | 5,050 | 4,950 | 4,876 | 4,818 | 4,772 | 4,735 |
6 | 5,987 | 5,143 | 4,757 | 4,534 | 4,387 | 4,284 | 4,207 | 4,147 | 4,099 | 4,060 |
7 | 5,591 | 4,737 | 4,347 | 4,120 | 3,972 | 3,866 | 3,787 | 3,726 | 3,677 | 3,637 |
8 | 5,318 | 4,459 | 4,066 | 3,838 | 3,687 | 3,581 | 3,500 | 3,438 | 3,388 | 3,347 |
9 | 5,117 | 4,256 | 3,863 | 3,633 | 3,482 | 3,374 | 3,293 | 3,230 | 3,179 | 3,137 |
10 | 4,965 | 4,103 | 3,708 | 3,478 | 3,326 | 3,217 | 3,135 | 3,072 | 3,020 | 2,978 |
11 | 4,844 | 3,982 | 3,587 | 3,357 | 3,204 | 3,095 | 3,012 | 2,948 | 2,896 | 2,854 |
12 | 4,747 | 3,885 | 3,490 | 3,259 | 3,106 | 2,996 | 2,913 | 2,849 | 2,796 | 2,753 |
13 | 4,667 | 3,806 | 3,411 | 3,179 | 3,025 | 2,915 | 2,832 | 2,767 | 2,714 | 2,671 |
14 | 4,600 | 3,739 | 3,344 | 3,112 | 2,958 | 2,848 | 2,764 | 2,699 | 2,646 | 2,602 |
15 | 4,543 | 3,682 | 3,287 | 3,056 | 2,901 | 2,790 | 2,707 | 2,641 | 2,588 | 2,544 |
16 | 4,494 | 3,634 | 3,239 | 3,007 | 2,852 | 2,741 | 2,657 | 2,591 | 2,538 | 2,494 |
17 | 4,451 | 3,592 | 3,197 | 2,965 | 2,810 | 2,699 | 2,614 | 2,548 | 2,494 | 2,450 |
18 | 4,414 | 3,555 | 3,160 | 2,928 | 2,773 | 2,661 | 2,577 | 2,510 | 2,456 | 2,412 |
19 | 4,381 | 3,522 | 3,127 | 2,895 | 2,740 | 2,628 | 2,544 | 2,477 | 2,423 | 2,378 |
20 | 4,351 | 3,493 | 3,098 | 2,866 | 2,711 | 2,599 | 2,514 | 2,447 | 2,393 | 2,348 |
Bảng 3 giúp ta xác định điểm phân vị `F` khi đã biết độ tự do `nu_1` và `nu_2` tương ứng với giá trị `a=0,05`. Nguyên tắc sắp xếp của bảng này như sau: dòng đầu tiên ghi các giá trị của `nu_1`, cột đầu tiên ghi các giá trị của `nu_2`. Như vậy mỗi cột tương ứng với một giá trị của `nu_1`, mỗi dòng tương ứng với một giá trị của `nu_2`.
Thí dụ : Ta có `a=0,05` ; `nu_1=8` ; `nu_2=10`. Vì `a=0,05` nên ta có thể dùng Bảng 3. Giá trị của `F` là nơi cắt nhau của cột "8" và dòng "10" trên Bảng 3. Kết quả là 3,072.
Tuy nhiên ta cũng lưu ý rằng đại đa số các bảng tra cứu phân vị Fisher chỉ tương ứng với các giá trị thấp của `a` như 0,1 hay 0,05. Trong trường hợp `a` có giá trị lớn như 0,95 chẳng hạn, ta cũng sử dụng các bảng trên kết hợp với công thức sau:
`F_(1-alpha,\ nu_1,\ nu_2)=1/F_(alpha,\ nu_1,\ nu_2)` | (35) |
Trang web này được cập nhật lần cuối ngày 27/11/2018
Thống kê
Các chuyên đề
Xử lý dữ liệu
Ma trận
R