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公式

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  1. Cumulative Probability (CDF)

    Cumulative Probability (CDF): F分布計算ツール

    Lower-tail probability via the regularized incomplete beta function I; argument z = v1 x / (v1 x + v2).

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結果

確率密度 f(x)
0.19245
点xにおけるF分布の確率密度の値
Lower cumulative probability P(X ≤ x) 0.42265
Upper cumulative probability P(X > x) 0.57735

F分布計算ツールとは?

このツールは、パーセント点xと2つの自由度パラメータ(分子の自由度v1・分母の自由度v2)を指定して、F分布(フィッシャー・スネデカー分布)の値を求めます。出力されるのは、確率密度f(x)、下側累積確率P(X ≤ x)、上側(裾側)確率P(X > x)の3つです。F分布は統計学全般で用いられる普遍的な分布で、国や地域による前提の違いはなく、どこで使っても同じ結果が得られます。

さまざまな自由度に対するF分布の確率密度曲線の一群
F分布の密度曲線は右に歪んでおり、自由度d1とd2によって形が変わります。

使い方

パーセント点x(0以上)、分子の自由度v1(0より大きい値)、分母の自由度v2(0より大きい値)を入力してください。自由度は整数でなくてもかまいません。計算結果として確率密度と2つの累積確率が表示され、これらは常に「下側+上側=1」の関係を満たします。

計算式の解説

確率密度は次の式で表されます。$$f(x) = \frac{\sqrt{\dfrac{(v_1\,x)^{v_1}\,v_2^{\,v_2}}{(v_1\,x + v_2)^{v_1+v_2}}}}{x \cdot B\!\left(\dfrac{v_1}{2},\dfrac{v_2}{2}\right)}$$ここでBはベータ関数、\(d_1 = v_1\)、\(d_2 = v_2\)です。累積分布には正則化不完全ベータ関数を用い、$$P(X \le x) = I_{z}\!\left(\dfrac{v_1}{2},\,\dfrac{v_2}{2}\right),\qquad z = \dfrac{v_1\,x}{v_1\,x + v_2}$$となります。本ツールでは対数ガンマ関数をランチョス近似で、不完全ベータ関数を連分数(レンツ法)でそれぞれ計算しています。

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値xで分割した下側と上側の裾の領域を網掛けしたF分布曲線
下側累積確率はxより左側の面積で、上側累積確率は右側の面積です。

計算例

\(x = 1\)、\(v_1 = 2\)、\(v_2 = 1\)の場合:\(B(1, 0.5) = 2\)なので、$$f(1) = \frac{2^1 \cdot 1^0 \cdot 3^{-1.5}}{2} = 3^{-1.5} \approx 0.19245$$となります。累積分布については、\(z = 2/3\)より、$$I_{2/3}(1, 0.5) = 1 - (1/3)^{0.5} \approx 0.42265$$となり、上側確率は\(P(X > 1) \approx 0.57735\)です。

よくある質問

自由度に小数を指定できますか? はい、できます。F分布は任意の正の実数の自由度に対して定義されています。

x = 0のときはどうなりますか? 下側確率は0、上側確率は1になります。確率密度は、\(v_1 < 2\)のとき+無限大、\(v_1 = 2\)のとき1、\(v_1 > 2\)のとき0となります。

上側累積確率は何に使うのですか? F検定のp値にあたります。すなわち、帰無仮説のもとでF統計量がx以上の値をとる確率を表します。

最終更新: