Inverzní distribuční funkce

Inverzní distribuční funkce (také kvantilová funkce) se v teorii pravděpodobnosti týká vždy určitého rozdělení pravděpodobnosti a jedná se o inverzní funkci k distribuční funkci.

Zatímco distribuční funkce y = F ( x ) {\displaystyle y=F(x)} náhodné veličiny X {\displaystyle X} nabývá hodnot 0 y 1 {\displaystyle 0\leq y\leq 1} a udává, s jakou pravděpodobností bude hodnota náhodného pokusu menší nebo rovna x {\displaystyle x} , inverzní distribuční funkce x = F 1 ( y ) {\displaystyle x=F^{-1}(y)} udává, pro jaké x {\displaystyle x} bude výsledek náhodného pokusu s požadovanou pravděpodobností y {\displaystyle y} menší nebo roven x {\displaystyle x} .

Inverzní distribuční funkce je zvláštním případem kvantilů, kdy na rozdíl od obecnějších kvantilů inverzní distribuční funkce vyžaduje, aby původní distribuční funkce byla rostoucí, jinak by k ní inverzní funkce nemohla existovat.

Inverzní distribuční funkce se používá například pro stanovení intervalů spolehlivosti.

Související články

  • Kvantil
  • Odhad (statistika)