... i dlaczego ?
Zakładając , że , są niezależnymi zmiennymi losowymi o wartości odpowiednio i wariancji . Moja podstawowa książka statystyk mówi mi, że dystrybucja ma następujące właściwości:X 2 μ 1 , μ 2 σ 2 1 , σ 2 2 X 1 - X 2
Powiedzmy teraz, że , są rozkładami z , stopniami swobody. Jaka jest dystrybucja ?
To pytanie zostało zredagowane: pierwotne pytanie brzmiało: „Jakie są stopnie swobody różnicy między dwoma rozkładami t?”. . mpiktas wskazał już, że nie ma to sensu, ponieważ nie jest rozkładem t, bez względu na to, jak w przybliżeniu może być normalny (tj. wysoki df).
Odpowiedzi:
Suma dwóch niezależnych zmiennych losowych o rozkładzie t nie jest rozkładem t. Dlatego nie można mówić o stopniach swobody tego rozkładu, ponieważ wynikowy rozkład nie ma żadnych stopni swobody w sensie, jaki ma rozkład t.
źródło
Zgadzam się z powyższymi odpowiedziami, różnica dwóch niezależnych zmiennych losowych o rozkładzie t nie jest rozkładana. Ale chcę dodać kilka sposobów na obliczenie tego.
Najłatwiejszym sposobem obliczenia tego jest użycie metody Monte Carlo. Na przykład w R losowo próbkujesz 100 000 liczb z pierwszego rozkładu t, a następnie losowo próbujesz kolejne 100 000 liczb z drugiego rozkładu t. Zezwalasz na pierwszy zestaw 100 000 liczb minus drugi zestaw 100 000 liczb. Uzyskane 100 000 nowych liczb to losowe próbki z rozkładu różnicy między dwoma rozkładami. Możesz obliczyć średnią i wariancję, po prostu używając
mean()
ivar()
.Nazywa się to rozkładem Behrensa – Fishera. Możesz odnieść się do strony Wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Behrens%E2%80%93Fisher_distribution . CI podane przez ten rozkład nazywa się „interwałem odniesienia”, nie jest to CI .
Integracja numeryczna może działać. Jest to kontynuowane jako punktator 2. Możesz odnieść się do Sekcji 2.5.2 Inferencji Bayesowskiej w analizie statystycznej według Boxa, George'a EP, Tiao, George'a C. Zawiera ona szczegółowe etapy integracji i sposób, w jaki jest to przybliżone rozkład Behrensa – Fishera.
źródło