La fonction de répartition (CDF) calcule la probabilité cumulée d'une valeur de x donnée. Utilisez la CDF pour déterminer la probabilité qu'une observation aléatoire extraite de la population soit inférieure ou égale à une certaine valeur. Vous pouvez également utiliser cette fonction pour déterminer la probabilité qu'une observation soit supérieure à une certaine valeur, ou comprise entre deux valeurs.
Par exemple, le poids de remplissage de canettes de soda suit une loi normale indiquant une moyenne de 12 onces (354,36 g) et un écart type de 0,25 onces (7,09 g). La fonction de densité de probabilité (PDF) décrit la probabilité des valeurs de poids de remplissage possibles. La CDF fournit quant à elle la probabilité cumulée pour chaque valeur de x.
Vous pouvez utiliser la fonction de répartition pour déterminer la probabilité selon laquelle le poids de remplissage d'une canette de soda prise au hasard sera de 11,5 onces (326,01 g), supérieur à 12,5 onces (354,36 g) ou compris entre 11,5 et 12,5 onces (326,01 et 354,36 g).
Pour calculer une valeur de p pour un test F, vous devez d'abord calculer la fonction de répartition (CDF). La valeur de p est égale à 1 - CDF.
Supposons que vous effectuez une analyse de régression linéaire multiple avec les degrés de liberté suivants : DL (régression) = 3 ; DL (erreur) = 25 et Statistique F = 2,44.
L'exemple suivant s'applique à une loi F, mais vous pouvez utiliser une méthode similaire pour d'autres lois.