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<refentry xmlns="http://docbook.org/ns/docbook" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:db="http://docbook.org/ns/docbook" version="5.0-subset Scilab" xml:lang="fr" xml:id="cdff">
<info>
<pubdate>$LastChangedDate$</pubdate>
</info>
<refnamediv>
<refname>cdff</refname>
<refpurpose> fonction de répartition de la distribution de Fisher </refpurpose>
</refnamediv>
<refsynopsisdiv>
<title>Séquence d'appel</title>
<synopsis>[P,Q]=cdff("PQ",F,Dfn,Dfd)
[F]=cdff("F",Dfn,Dfd,P,Q);
[Dfn]=cdff("Dfn",Dfd,P,Q,F);
[Dfd]=cdff("Dfd",P,Q,F,Dfn)</synopsis>
</refsynopsisdiv>
<refsection>
<title>Paramètres</title>
<variablelist>
<varlistentry>
<term>P,Q,F,Dfn,Dfd </term>
<listitem>
<para>5 vecteurs réels de même taille.
</para>
</listitem>
</varlistentry>
<varlistentry>
<term>P,Q (Q=1-P) </term>
<listitem>
<para> Intégrale de 0 à F de la densité En entrée : [0,1].
</para>
</listitem>
</varlistentry>
<varlistentry>
<term>F </term>
<listitem>
<para>Borne supérieure d'intégration En entrée : [0, +infini). En recherche : [0,1E300]
</para>
</listitem>
</varlistentry>
<varlistentry>
<term>Dfn </term>
<listitem>
<para>Degrés de liberté de la somme des carrés au numérateur En entrée : (0, +infini). En recherche : [ 1E-300, 1E300]
</para>
</listitem>
</varlistentry>
<varlistentry>
<term>Dfd </term>
<listitem>
<para>Degrés de liberté de la somme des carrés au dénominateur En entrée : (0, +infini). En recherche : [ 1E-300, 1E300]
</para>
</listitem>
</varlistentry>
</variablelist>
</refsection>
<refsection>
<title>Description</title>
<para>
Étant donnés les autres, calcule un paramètre de la distribution de Fisher.
</para>
<para>
La formule 26.6.2 de Abramowitz et Stegun, Handbook of
Mathematical Functions (1966) est utilisée pour réduire le calcul de la fonction de répartition de la distribution à celle d'une loi beta incomplète.
</para>
<para>
Le calcul des autres paramètres implique une recherche d'une valeur conduisant à la valeur désirée pour P. La recherche dépend de la monotonicité de P par rapport aux autres paramètres.
</para>
<para>
La valeur de la fonction de répartition de la distribution de Fisher n'est pas monotone.
Il peut y avoir deux valeurs du paramètre donnant une valeur de donnée de la fonction de répartition.
Cette fonction suppose qu'elle est monotone et renvoie arbitrairement une des deux valeurs.
</para>
<para>
Tiré de la bibliothèque DCDFLIB: Library of Fortran Routines for Cumulative Distribution
Functions, Inverses, and Other Parameters (February, 1994)
Barry W. Brown, James Lovato and Kathy Russell. The University of
Texas.
</para>
</refsection>
</refentry>
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