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Hi Ringo, laut Wolfram Research ist die F-Distribution der Quotient der Chi-Quadrat-Verteilung zweier Observablen: http://mathworld.wolfram.com/F-Distribution.html Unten in dem Artikel gibts einen Link, der weiter hilft, nämlich der auf die Numerical Recipes. In Kapitel 6 Abschnitt 2 der "Numerical Recipes in C" steht dann noch ein bisschen mehr dazu: Die F-Verteilung trifft eine Aussage darüber, ob Observable 1 oder 2 eine größere Varianz haben. Danach ist Q(F|v1,v2) ein Maß für die Signifikanz, mit der die Aussage "1 hat eine kleinere Varianz als 2" zurück gewiesen werden kann. Dieser Q-Faktor kann aus der unvollständigen Beta-Funktion I_x((a,b) berechnet werden. Wichtiger ist der in Kapitel 14, Abschnitt 2, da wird der sog. F-Test für den Vergleich der beiden Varianzen definiert. Dazu gibts dann auch ein kleines C-Programm, welches u.a. die betai() Funktion benutzt. Ich kann dir also kommentierte C Quellen für den F-Test liefern, aber nicht für die zu Grunde liegende F-Verteilung selbst. Die müßte man sich nach dem Wolfram-Text aus Gamma- und Betafunktion, Varianz, Mittelwert, Skewness und Kurtosis zusammenpfriemeln ;) HTH, Volker Göbbels -- Arachnion GmbH & Co. KG Dr. Volker Göbbels Business Communication volker.goebbels at arachnion.biz Sandkaulbach 4 Tel. +49 (0) 241-55911-06 52062 Aachen Fax +49 (0) 241-55911-07
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