Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur Graph Search.
Concept
Loi de Fisher
Résumé
En théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Fisher ou encore loi de Fisher-Snedecor ou encore loi F de Snedecor est une loi de probabilité continue. Elle tire son nom des statisticiens Ronald Aylmer Fisher et George Snedecor.
La loi de Fisher survient très fréquemment en tant que loi de la statistique de test lorsque l'hypothèse nulle est vraie, dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les tests de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de la variance (ANOVA) via le test de Fisher.
Une variable aléatoire réelle distribuée selon la loi de Fisher peut être construite comme le quotient de deux variables aléatoires indépendantes, et , distribuées chacune selon une loi du χ2 et ajustées pour leurs nombres de degrés de liberté, respectivement et :
La densité de probabilité d'une loi de Fisher, , est donnée par
pour tout réel , où et sont des entiers positifs et est la fonction bêta.
La fonction de répartition associée est :
où est la fonction bêta incomplète régularisée.
La loi binomiale est liée à la loi de Fisher par la propriété suivante:
si X suit une loi binomiale de paramètres n et p, et si k est un entier compris entre 0 et n, alors où F suit une loi de Fischer de paramètres avec
L'espérance, la variance valent respectivement
pour et
Une généralisation de la loi de Fisher est la .
Si alors est distribuée selon une loi du χ2 ;
La loi est équivalente à la loi T de Hotelling ;
Si alors la loi inverse est aussi une loi de Fisher ;
Si est distribuée selon une loi de Student alors ;
Si est distribuée selon une loi normale alors ;
Si et alors est distribuée selon une loi bêta;
Si est le quantile d'ordre pour et que est le quantile d'ordre pour alors .
thumb|Définition du centile d'une loi de Fisher-Snedecor.Le tableau suivant fournit les valeurs de certains quantiles de la loi de Fisher pour différents paramètres ν1 et ν2. Pour chaque paramètre, le quantile donné est tel que la probabilité pour qu'une variable suivant une loi de Fisher lui soit inférieur est de .
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Proximité ontologique