机器学习之T与F分布

T分布

T分布:数学期望为mu=0,方差: σ 2 = n n − 2 ( n > 2 ) \sigma^2=\frac{n}{n-2} \quad (n>2) σ2=n2n(n>2)。相同自由度情况下,|t|越大,概率P越小;

X~N(0,1)Y~χ2(n),并且X和Y独立,则称随机变量 t = X Y n t=\frac{X}{\sqrt{\frac{Y}{n}}} t=nY X 服从自由度为n的t分布,记为t~t(n),t(n)分布的概率密度函数为:
h ( t ) = Γ [ n + 1 2 ] n π Γ ( n 2 ) ( 1 + t 2 n ) − n + 1 2 − ∞ < t < + ∞ h(t)=\frac{\Gamma[\frac{n+1}{2}]}{\sqrt{n\pi}\Gamma(\frac{n}{2})}\bigg(1+\frac{t^2}{n}\bigg)^{-\frac{n+1}{2}} \quad -\infty<t<+\infty h(t)=

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