Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수의 기본 형식은 다음과 같습니다.
F(x; df1, df2, nonc) = P(F > x | df1, df2, nonc)
여기서 df1, df2는 자유도(non-centrality parameter)이고 nonc는 non-centrality parameter입니다.
만약 자유도와 non-centrality parameter가 같은 경우, Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수는 다음과 같이 계산됩니다.
F(x; df, df, nonc) = P(F > x | df, df, nonc) = 1 - F(x; df, df, nonc)
여기서 F(x; df, df, nonc)는 중심 F 분포 Cumulative 분포 함수입니다.
Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수의 그래프를 그릴 때, 자유도와 non-centrality parameter가 다른 경우에는 다음과 같은 패턴을 보입니다.
- 자유도가 증가하면 Cumulative 분포 함수가 왼쪽으로 이동합니다.
- non-centrality parameter가 증가하면 Cumulative 분포 함수가 오른쪽으로 이동합니다.
이러한 패턴은 Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수의 자유도와 non-centrality parameter의 관계를 나타냅니다.
다음은 R을 사용하여 Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수를 계산하고 그래프를 그리는 예제입니다.
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# Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수 계산
df1 <- 10
df2 <- 10
nonc <- 5
x <- seq(0, 10, by = 0.1)
F <- pF(df1, df2, nonc, x, lower.tail = FALSE)
# Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수 그래프
plot(x, F, type = "l", main = "Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수")
이 예제에서는 R의 pF 함수를 사용하여 Non중심 F 분포 Cumulative 분포 함수를 계산하고 그래프를 그립니다.
2025-05-28 21:57