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2008-07-27

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  • chi2分布、t分布和F分布的近似计算——论坛.doc


摘要:当自由度很大时,三大抽样分布的P值无表可查,而且如果编程计算P值时,需要计算一个无穷区间上的广义积分,还会面临数值溢出的问题,解决这些问题需要较高的计算机编程技巧,这些不利于开发实用程序,限制了它们的实际应用。本文利用χ2分布、一元t分布和一元F分布的一致渐进正态性、标准正态分布的分布函数近似计算公式和软件Mathematica5.0,通过计算机仿真,指出当自由度较大时,可以用正态分布进行近似计算,避免了数值溢出和无穷区间的积分问题,为使用常用开发语言编程解决实际问题提供了一种可行方案,具有一定的应用价值。

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2008-7-27 15:15:00
有没有可能一般的书籍并不给出自由度较大时的三大抽样分布的p值表的一个重要的原因,就是从理论上早已经证明在自由度较大时它们都与正态分布很好地拟合?
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2008-7-27 19:39:00
是的,他们都与郑态分布拟合
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2008-7-27 22:03:00
自由度很大对应着大样本情况,所以可以使用正态近似了。
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2008-7-28 13:28:00
对呀,理论上都证明了的东西还用Mathematica5.0验证一下?
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2008-7-30 15:36:00

虽然理论上给与了证明,但是都是n趋于无穷的极限结果。并没有指出n多大时,逼近的效果如何。所以用计算机仿真一下,感觉感觉还是有一定用途的。

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