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Nachschlagewerk MQL5StandardbibliothekMathematikStatistikNichtzentrale F-VerteilungMathCumulativeDistributionNoncentralF 

MathCumulativeDistributionNoncentralF

Berechnet den Wert der Wahrscheinlichkeitsverteilung der nichtzentralen F-Verteilung von Fisher mit den Parametern nu1, nu2 und sigma für die Zufallsvariable x. Im Fehlerfall retourniert sie NaN.

double  MathCumulativeDistributionNoncentralF(
   const double  x,             // Wert der Zufallsvariablen
   const double  nu1,           // Der erste Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade)
   const double  nu2,           // Der zweite Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade)
   const double  sigma,         // Parameter der Nichtzentralität
   const double  tail,          // Flag der Berechnung, wenn true, wird die Wahrscheinlichkeit einer Zufallsvariablen, die nicht größer als x ist, berechnet
   const bool    log_mode,      // Flag der Logarithmusberechnung, wenn log_mode=true, wird der natürliche Logarithmus der Wahrscheinlichkeit berechnet
   int&          error_code     // Variable für den Fehlercode
   );

Berechnet den Wert der Wahrscheinlichkeitsverteilung der nichtzentralen F-Verteilung von Fisher mit den Parametern nu1, nu2 und sigma für die Zufallsvariable x. Im Fehlerfall retourniert sie NaN.

double  MathCumulativeDistributionNoncentralF(
   const double  x,             // Wert der Zufallsvariablen
   const double  nu1,           // Der erste Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade)
   const double  nu2,           // Der zweite Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade)
   const double  sigma,         // Parameter der Nichtzentralität
   int&          error_code     // Variable für den Fehlercode
   );

Berechnet die Wahrscheinlichkeitsverteilung von Fisher mit debn Parametern nu1, nu2 und sigma für das Array der Zufallsvariablen x[]. Im Fehlerfall retourniert false. Analog zu pf() in R.

bool  MathCumulativeDistributionNoncentralF(
   const double& x[],            // Array mit den Werten der Zufallsvariablen
   const double  nu1,            // Der erste Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade)
   const double  nu2,            // Der zweite Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade)
   const double  sigma,          // Parameter der Nichtzentralität
   const double  tail,           // Flag der Berechnung, wenn true, wird die Wahrscheinlichkeit einer Zufallsvariablen, die nicht größer als x ist, berechnet
   const bool    log_mode,       // Parameter der Logarithmusberechnung, wenn log_mode=true, wird der natürliche Logarithmus der Wahrscheinlichkeit berechnet
#   double&       result[]        // Array für die Werte der Wahrscheinlichkeitsfunktion
   );

Berechnet die Wahrscheinlichkeitsverteilung der nichtzentralen Verteilung von Fisher mit den Parametern nu1, nu2 und sigma für das Array der Zuifallsvariablen x[]. Im Fehlerfall retourniert false.

bool  MathCumulativeDistributionNoncentralF(
   const double& x[],            // Array mit den Werten der Zufallsvariablen
   const double  nu1,            // Der erste Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade)
   const double  nu2,            // Der zweite Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade)
   const double  sigma,          // Parameter der Nichtzentralität
#   double&       result[]        // Array für die Werte der Wahrscheinlichkeitsfunktion
   );

Parameter

x

[in]  Wert der Zufallsvariablen.

x[]

[in]  Array mit den Werten der Zufallsvariablen.

nu1

[in]  Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade).

nu2

[in]  Parameter der Verteilung (Anzahl der Freiheitsgrade).

sigma

[in]  Parameter der Nichtzentralität.

tail

[in]  Flag der Berechnung, Wenn true, wird die Wahrscheinlichkeit einer Zufallsvariablen, die nicht größer als x ist, berechnet.

log_mode

[in]  Flag der Logarithmusberechnung, Wenn log_mode=true, dann wird der natürliche Logarithmus der Wahrscheinlichkeit zurückgegeben.

error_code

[out]  Variable für den Fehlercode.

result[]

[out]  Array für die Werte der Wahrscheinlichkeitsfunktion.