Распределение Фишера (Распределение Снедекора)
Плотность вероятности
Функция распределения
Обозначение	${\displaystyle F(d_{1},d_{2})}$
Параметры	${\displaystyle d_{1}>0,\ d_{2}>0}$ - числа степеней свободы
Носитель	${\displaystyle x\in [0;+\infty )}$
Плотность вероятности	${\displaystyle {\frac {\sqrt {\frac {(d_{1}\,x)^{d_{1}}\,\,d_{2}^{d_{2}}}{(d_{1}\,x+d_{2})^{d_{1}+d_{2}}}}}{x\,\mathrm {B} \!\left({\frac {d_{1}}{2}},{\frac {d_{2}}{2}}\right)}}}$
Функция распределения	${\displaystyle I_{\frac {d_{1}x}{d_{1}x+d_{2}}}(d_{1}/2,d_{2}/2)}$
Математическое ожидание	${\displaystyle {\frac {d_{2}}{d_{2}-2}}}$, если ${\displaystyle d_{2}>2}$
Мода	${\displaystyle {\frac {d_{1}-2}{d_{1}}}\;{\frac {d_{2}}{d_{2}+2}}}$, если ${\displaystyle d_{1}>2}$
Дисперсия	${\displaystyle {\frac {2\,d_{2}^{2}\,(d_{1}+d_{2}-2)}{d_{1}(d_{2}-2)^{2}(d_{2}-4)}},}$ если ${\displaystyle d_{2}>4}$
Коэффициент асимметрии	${\displaystyle {\frac {(2d_{1}+d_{2}-2){\sqrt {8(d_{2}-4)}}}{(d_{2}-6){\sqrt {d_{1}(d_{1}+d_{2}-2)}}}},}$ если ${\displaystyle d_{2}>6}$
Производящая функция моментов	не существует[1]

Распределе́ние Фи́шера в теории вероятностей — это двухпараметрическое семейство абсолютно непрерывных распределений.

Пусть ${\displaystyle Y_{1},Y_{2}}$ — две независимые случайные величины, имеющие распределение хи-квадрат: ${\displaystyle Y_{i}\sim \chi ^{2}(d_{i})}$, где ${\displaystyle d_{i}\in \mathbb {N} ,\;i=1,2}$. Тогда распределение случайной величины

${\displaystyle F={\frac {Y_{1}/d_{1}}{Y_{2}/d_{2}}}}$ называется распределением Фишера (распределением Снедекора) со степенями свободы ${\displaystyle d_{1}}$ и ${\displaystyle d_{2}}$. Пишут ${\displaystyle F\sim \mathrm {F} (d_{1},d_{2})}$.

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, имеющей распределение Фишера, имеют вид:

${\displaystyle \mathbb {M} [F]={\frac {d_{2}}{d_{2}-2}}}$, если ${\displaystyle d_{2}>2}$,

${\displaystyle \mathrm {D} [F]={\frac {2\,d_{2}^{2}\,(d_{1}+d_{2}-2)}{d_{1}(d_{2}-2)^{2}(d_{2}-4)}}}$, если ${\displaystyle d_{2}>4}$.

• Если ${\displaystyle F\sim \mathrm {F} (d_{1},d_{2})}$, то ${\displaystyle {\frac {1}{F}}\sim \mathrm {F} (d_{2},d_{1})}$.
• Распределение Фишера сходится к единице. Доказательство:
  если ${\displaystyle F_{d_{1},d_{2}}\sim \mathrm {F} (d_{1},d_{2})}$, то ${\displaystyle F_{d_{1},d_{2}}\to \delta (x-1)}$ по распределению при ${\displaystyle d_{1},d_{2}\to \infty }$, где ${\displaystyle \delta (x-1)}$ — дельта-функция в единице, то есть распределение случайной величины-константы ${\displaystyle X\equiv 1}$.

• Если ${\displaystyle F_{d_{1},d_{2}}\sim \mathrm {F} (d_{1},d_{2})}$, то случайные величины ${\displaystyle d_{1}F_{d_{1},d_{2}}}$ сходятся по распределению к ${\displaystyle \chi ^{2}(d_{1})}$ при ${\displaystyle d_{2}\to \infty }$.

• Table of critical values of the F-distribution
• Earliest Uses of Some of the Words of Mathematics: entry on F-distribution contains a brief history
• Free calculator for F-testing

В статье не хватает ссылок на источники (см. рекомендации по поиску). Информация должна быть проверяема, иначе она может быть удалена. Вы можете отредактировать статью, добавив ссылки на авторитетные источники в виде сносок. (20 октября 2024)