Подскажите, уважаемые, алгоритм рассчета коэффициентов Стьюдента для произвольно выбранной вероятности и степени свободы. К сожалению, книги и Интернет полны только "школьной" формулой нахождения экспериментального значения коеффициента. После чего весело говориться "а теперь сравните полученное значение с табличным"   А как получить табличное!?..  

Честно рыл статистические книги и т.п. (и этот сайт тоже). Все что нарыл - уравнения, описыващие распределение Стьюдента. Можно, конечно, положить несколько дней и сконструировать на их основе свой алгоритм.    Только что-то я уверен в уродливости такого моего велосипедоизобретания.

ЗЫ: Пишу сейчас на Яве, но языков знаю десяток - так что, наверное, разберусь в чем ни дадите.

Спасибo!

Не понял. Если есть формула, то в чём проблема

(А есть она, например, тут http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%...BD%D1%82%D0%B0)

убитая ссылка.

"если есть формула то в чем проблема"

Как в чем? Не все формулы вычислимы, и не все вычислимые формулы лекго вычислимы.

Смотри тут, даже есть программы с коментариями:
http://alglib.sources.ru/specialfunctions/...ons/student.php

Посоветую посмотреть, например, такой документ (нашла по яндексу, так что все в ваших руках)
http://www.exponenta.ru/educat/referat/XIk...nt5/tabt-st.pdf

А вообще есть предчувствие, что такие таблицы (в тех или иных интервалах и количестве знаков после запятой) должны встречаться в учебниках по статистике (в приложениях, а не в тексте или даже издаваться отдельно (надо спрашивать в библиотеке).

Табличное не получают, его ищут в специальных таблицах (все уже посчитано до нас), которые прилагаются к многим учебникам по статистике.

Вот здесь разные таблицы критических значений статистических критериев:
http://chemstat.com.ru/tables/index.html

К ссылке приклеилась скобка в конце 

Вот ещё раз: http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%...%BD%D1%82%D0%B0


Там справа внизу есть формула. Отдельно надо искать, как посчитать "гамма" функцию. Для неё должны быть ряды.

Мне приходилось использовать такую аппроксимацию:



Здесь v - количество степеней свободы, а u - квантиль нормального распределения, соответствующий заданной вероятности alpha. Его можно вычислять по формуле:

 

Прошу прощения - не сразу отвечаю. Никак не успеваю довести до конца этот алгоритм. Так что этот ответ - просто чтобы вы не считали что писали зря. Я вам очень благодарен. По ходу же дела:
 Разрешите пожать Вашу руку, а также руки все остальных, кто так считает  
 Видимо это именно то, что нужно. Проблема в том, что кода много и перевести на Яву пока не успел. Но буду стараться  


Скопировал в Яву (в этом случае это просто)

Пока не работает  Выдает отрицательное число.  С этими исходными (взятыми для тестирования) это t=-2.6932476886073093

Поборюсь еще. Сообщу о результатах.


Это сообщение отредактировал(а) _Y_ - 9.12.2006, 20:31

Дело в том, что аппроксимация квантиля нормального распределения используется при alpha < 0.47. Еще один вариант:

Кажется понял:  В Вашем алгоритме берется не вероятность вхождения в интервал, а вероятность выхода из него.

Теперь результаты положительные, но, все равно значительно отличаются от табличных. Например для alpha = 0.05;  v = 4; таблица дает 2.78, а Ваша программа 2.1148169356975965 (старая) или 2.1139172317561585 (новая). 

Возникло подозрение: в липких глубинах моего серого вешества таится воспоминание о том, что t-коэффициент может быть посчитан как для одной ветки кривой распределения, так и для всего "колокола", т.е. во втором случае он дает вероятность попадания в интервал с центром соответствуюшим максимуму на кривой. Не может быть так, что Вы описываете первый случай, а я смотрю таблицы для второго?