Рассмотрим Распределение Стьюдента (t-распределение). С помощью функции MS EXCEL СТЬЮДЕНТ.РАСП() построим графики функции распределения и плотности вероятности, поясним применение этого распределения для целей математической статистики.
Распределение Стьюдента (также называется t -распределением ) применяется в различных методах математической статистики:
Определение : Если случайная величина Z распределена по стандартному нормальному закону N(0;1) и случайная величина U имеет распределение ХИ-квадрат с ν степенями свободы, то случайная величина T=Z/√(U/v) имеет t-распределение .
Плотность распределения Стьюдента выражается формулой:
при −∞ < t < ∞
СОВЕТ : Подробнее о Функции распределения и Плотности вероятности см. статью Функция распределения и плотность вероятности в MS EXCEL .
Распределение Стьюдента (англ. Student ’ s t - distribution ) зависит от одного параметра, который называется степенью свободы ( df , degrees of freedom ). Например, при построении доверительного интервала для среднего число степеней свободы равно df=n-1, где n – размер выборки . При увеличении числа степеней свободы это распределение стремится к стандартному нормальному распределению . В центральной части распределения (около 0) при df=25, относительная разница со стандартным нормальным распределением составляет порядка 1%, а при df=100 разница составляет 0,25%.
По аналогии со стандартным нормальным распределением , t -распределение часто называется «стандартизированным», т.к. у него нет параметра отвечающего за положение ( среднее всегда равно 0).
Дисперсию t -распределения можно вычислить по формуле =df/(df-2)
В файле примера на листе График приведены графики плотности распределения вероятности и интегральной функции распределения .
График плотности распределения Стьюдента , как и стандартного нормального распределения , является симметричным и колоколообразным, но с более тяжелыми хвостами.
Ниже для сравнения приведены графики плотности стандартного нормального распределения и распределения Стьюдента.
Примечание : Для построения функции распределения и плотности вероятности можно использовать диаграмму типа График или Точечная (со сглаженными линиями и без точек). Подробнее о построении диаграмм читайте статью Основные типы диаграмм .
В MS EXCEL, начиная с версии 2010, для t-распределения имеется функция СТЬЮДЕНТ.РАСП() , английское название - T.DIST(), которая позволяет вычислить плотность вероятности (см. формулу выше) и интегральную функцию распределения (вероятность, что случайная величина Х, имеющая распределение Стьюдента , примет значение меньше или равное х, P(X <= x)).
Примечание : В файле примера на листе Функции приведены основные функции MS EXCEL, связанные с этим распределением.
Кроме этой функции в MS EXCEL имеется еще довольно много других функций, относящихся к данному распределению, но по большому счету их функционал покрывается функцией СТЬЮДЕНТ.РАСП() .
Кроме того, СТЬЮДЕНТ.РАСП() является единственной функцией, которая возвращает плотность вероятности (третий аргумент должен быть равным ЛОЖЬ). Остальные функции возвращают интегральную функцию распределения , т.е. вероятность того, что случайная величина примет значение из указанного диапазона: P(X <= x), P(X > x) или даже P(|X| > x).
Очевидно, что справедливо равенство
=СТЬЮДЕНТ.РАСП.ПХ(x;n)+СТЬЮДЕНТ.РАСП(x;n;ИСТИНА)=1 т.к. первое слагаемое вычисляет вероятность P(X > x), а второе P(X <= x).
До MS EXCEL 2010 в EXCEL была только функция СТЬЮДРАСП() , которая позволяет вычислить функцию распределения (точнее - правостороннюю вероятность, т.е. P(X>x)) и объединяет возможности нескольких новых функций MS EXCEL 2010: СТЬЮДЕНТ.РАСП(x; n; ЛОЖЬ) , СТЬЮДЕНТ.РАСП.ПХ() , СТЬЮДЕНТ.РАСП.2Х() . Функция СТЬЮДРАСП() оставлена в MS EXCEL 2010 для совместимости.
Найдем вероятность, что случайная величина Х примет значение меньше или равное заданного x : P(X <= x ). Это можно сделать несколькими функциями:
Аналогичные вычисления для P(X > x) и P(|X| > x) приведены в файле примера на листе Функции , в том числе и для x<0.
Обратная функция используется для вычисления альфа - квантилей , т.е. для вычисления значений x при заданной вероятности альфа , причем х должен удовлетворять выражению P{X<=x}= альфа .
Функция СТЬЮДЕНТ.ОБР() используется для вычисления как двухсторонних, так и односторонних доверительных интервалов . А функции СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х() и СТЬЮДРАСПОБР() созданы специально для вычисления квантилей , необходимых для расчета двусторонних доверительных интервалов: в качестве аргумента нужно указывать уровень значимости альфа , а не альфа/2 , как для СТЬЮДЕНТ.ОБР() .
Вышеуказанные функции можно взаимозаменять, т.к. нижеуказанные формулы возвращают одинаковый результат: =СТЬЮДЕНТ.ОБР(альфа;n) =-СТЬЮДРАСПОБР(альфа*2;n) =-СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х(альфа*2;n)
Некоторые примеры расчетов приведены в файле примера на листе Функции .
Примечание : Ниже приведено соответствие русских и английских названий функций: СТЬЮДЕНТ.РАСП.ПХ() - англ. название T.DIST.RT, т.е. T-DISTribution Right Tail, the right-tailed Student's t-distribution СТЬЮДЕНТ.РАСП.2Х() - англ. название T.DIST.2T, т.е. T-DISTribution 2 Tails СТЬЮДЕНТ.ОБР() - англ. название T.INV, т.е. T-distribution INVerse СТЬЮДРАСП() - англ. название TDIST, т.е. T-DISTribution СТЬЮДРАСПОБР() - англ. название TINV, т.е. T-distribution INVerse (the right-tailed inverse of the Student's t-distribution) СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х() - англ. название T.INV.2T
Как было сказано выше, при построении доверительных интервалов используется функция ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ() - англ. название CONFIDENCE.T.
Например, формула =ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ(альфа;СТАНДОТКЛОН.В(B20:B79); СЧЁТ(B20:B79)) эквивалентна классической формуле для вычисления доверительного интервала =СТЬЮДЕНТ.ОБР(1-альфа/2; СЧЁТ(B20:B79)-1)* СТАНДОТКЛОН.В(B20:B79)/КОРЕНЬ(СЧЁТ(B20:B79))
где предполагается, что выборка находится в диапазоне B20:B79 .
Как видим, особых преимуществ в использовании ДОВЕРИТ.СТЬЮДЕНТ() нет.
Другая функция - СТЬЮДЕНТ.ТЕСТ() - англ. название T.TEST, используется для оценки различия двух выборочных средних .
Т.к. обычно t-распределение используется для целей математической статистики (вычисление доверительных интервалов, проверки гипотез и др.), и практически никогда для построения моделей реальных величин, то для этого распределения обсуждение оценки параметров распределения здесь не производится.
СОВЕТ : О других распределениях MS EXCEL можно прочитать в статье Распределения случайной величины в MS EXCEL .
© Copyright 2013 - 2024 Excel2.ru. All Rights Reserved
Комментарии