İstatistikler boyunca kullanılan birçok olasılık dağılımı vardır. Örneğin, standart normal dağılım veya çan eğrisi , muhtemelen en yaygın olarak tanınanıdır. Normal dağılımlar yalnızca bir dağıtım türüdür. Nüfus varyanslarını incelemek için çok faydalı bir olasılık dağılımına F dağılımı denir. Bu tür dağıtımın birkaç özelliğini inceleyeceğiz.
Temel özellikler
F dağılımı için olasılık yoğunluğu formülü oldukça karmaşıktır. Pratikte bu formülle ilgilenmemize gerek yok. Bununla birlikte, F dağılımıyla ilgili özelliklerin bazı ayrıntılarını bilmek oldukça yararlı olabilir. Bu dağıtımın daha önemli özelliklerinden birkaçı aşağıda listelenmiştir:
- F dağılımı bir dağıtım ailesidir. Bu, sonsuz sayıda farklı F dağılımı olduğu anlamına gelir. Bir uygulama için kullandığımız belirli F dağılımı, örneğimizin sahip olduğu serbestlik derecesi sayısına bağlıdır . F dağılımının bu özelliği hem t dağılımına hem de ki-kare dağılımına benzer.
- F dağılımı sıfır veya pozitiftir, bu nedenle F için negatif değer yoktur . F dağılımının bu özelliği ki-kare dağılımına benzer.
- F dağılımı sağa doğru eğiktir . Dolayısıyla bu olasılık dağılımı simetrik değildir. F dağılımının bu özelliği ki-kare dağılımına benzer.
Bunlar daha önemli ve kolayca tanımlanabilen özelliklerden bazılarıdır. Serbestlik derecelerine daha yakından bakacağız.
Özgürlük derecesi
Ki-kare dağılımları, t-dağılımları ve F-dağılımları tarafından paylaşılan bir özellik, bu dağılımların her birinin gerçekten sonsuz bir ailesi olmasıdır. Belirli bir dağılım, serbestlik derecelerinin sayısı bilinerek belirlenir. Bir t dağılımı için, serbestlik derecesi sayısı örneklem büyüklüğümüzden bir azdır. Bir F dağılımı için serbestlik derecesi sayısı, bir t-dağılımı veya hatta ki-kare dağılımından farklı bir şekilde belirlenir.
Aşağıda bir F dağılımının tam olarak nasıl ortaya çıktığını göreceğiz. Şimdilik, sadece serbestlik derecelerinin sayısını belirlemeye yetecek kadar düşüneceğiz. F dağılımı, iki popülasyonu içeren bir orandan elde edilir. Bu popülasyonların her birinden bir örnek vardır ve bu nedenle bu örneklerin her ikisi için de serbestlik dereceleri vardır. Aslında, iki serbestlik derecemizi belirlemek için her iki örnek boyutundan bir tane çıkarıyoruz.
Bu popülasyonlardan elde edilen istatistikler, F-istatistiği için bir kesirde birleştirilir. Hem pay hem de payda serbestlik derecelerine sahiptir. Bu iki sayıyı başka bir sayı ile birleştirmek yerine, ikisini de saklarız. Bu nedenle, bir F dağılım tablosunun herhangi bir kullanımı, iki farklı serbestlik derecesine bakmamızı gerektirir.
F Dağıtımının Kullanımları
F dağılımı, popülasyon varyanslarıyla ilgili çıkarımsal istatistiklerden ortaya çıkar . Daha spesifik olarak, normal dağılmış iki popülasyonun varyanslarının oranını incelerken bir F dağılımı kullanırız.
F dağılımı yalnızca güven aralıklarını oluşturmak ve popülasyon varyansları hakkında hipotezleri test etmek için kullanılmaz. Bu tür bir dağılım aynı zamanda tek faktörlü varyans analizinde (ANOVA) kullanılır . ANOVA, birkaç grup arasındaki varyasyonu ve her grup içindeki varyasyonu karşılaştırmakla ilgilenir. Bunu başarmak için bir varyans oranı kullanıyoruz. Bu varyans oranı F dağılımına sahiptir. Biraz karmaşık bir formül, test istatistiği olarak bir F istatistiğini hesaplamamıza izin verir.