怎样用EXCEL中关于卡方分布函数等相关函数的命令以及利用EXCEL怎么绘制卡方分布函数图? 怎样用EXCEL中关于指数分布函数等相关函数的命令以及利用E...

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Microsoft Excel \u63d0\u4f9b\u4e86\u4e00\u7ec4\u6570\u636e\u5206\u6790\u5de5\u5177\uff0c\u79f0\u4e3a\u201c\u5206\u6790\u5de5\u5177\u5e93\u201d\uff0c\u5728\u5efa\u7acb\u590d\u6742\u7edf\u8ba1\u6216\u5de5\u7a0b\u5206\u6790\u65f6\u53ef\u8282\u7701\u6b65\u9aa4\u3002\u53ea\u9700\u4e3a\u6bcf\u4e00\u4e2a\u5206\u6790\u5de5\u5177\u63d0\u4f9b\u5fc5\u8981\u7684\u6570\u636e\u548c\u53c2\u6570\uff0c\u8be5\u5de5\u5177\u5c31\u4f1a\u4f7f\u7528\u9002\u5f53\u7684\u7edf\u8ba1\u6216\u5de5\u7a0b\u5b8f\u51fd\u6570\uff0c\u5728\u8f93\u51fa\u8868\u683c\u4e2d\u663e\u793a\u76f8\u5e94\u7684\u7ed3\u679c\u3002\u5176\u4e2d\u6709\u4e9b\u5de5\u5177\u5728\u751f\u6210\u8f93\u51fa\u8868\u683c\u65f6\u8fd8\u80fd\u540c\u65f6\u751f\u6210\u56fe\u8868\u3002

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第1步 在Excel单元格中输入自变量,直接借用上一步输入完毕的A列的这些数据,作为随机变量χ的取值。

第2步 在单元格C2中输入计算t分布的积累的概率密度函数的公式。

自变量χ就是单元格A2的值,所以按Excel相对引用的规则,χ由A2代入即可,于是单元格C2内容是=GAMMA.DIST(A2,11/2,2, TRUE)。

第3步 复制公式

按住单元格C2右下角的填充控制点,向下一直拖曳到C102,将C2的公式填充复制到C列的相应的单元格。

第4步 作卡方分布概率密度函数图表

由于图形右端与,y=1渐近,变化极细微,故只选择选择A1:A72和C2:C72单元格区域,选“插入”-“图表”-“散点图”-“带平滑线的散点图”,输入标题,调整字号、线型等格式,完成卡方分布积累的概率密度函数图,如图-4所示:

图-4

 如将上图的图表类型换成二维面积图,则如图-5-1(2003版)和图-5-2(2010版)所示: 

图-5-1(2003版)


图-5-2(2010版)


如将上图的图表类型换成三维面积图,则如图-6-1(2003版)和图-6-2(2010版)所示:

 

图-6-1(2003版)

 

图-6-2(2010版)



excel 函数是
CHIINV 函数
全部显示全部隐藏返回 χ2 分布单尾概率的反函数值。如果 probability = CHIDIST(x,...),则 CHIINV(probability,...) = x。使用此函数可比较观测结果和期望值,可确定初始假设是否有效。

语法

CHIINV(probability,degrees_freedom)

Probability 为与 χ2 分布相关的概率。

Degrees_freedom 为自由度的数值。

注解

如果任一参数为非数字型,则函数 CHIINV 返回错误值 #VALUE!。
如果 probability < 0 或 probability > 1,则函数 CHIINV 返回错误值 #NUM!。
如果 degrees_freedom 不是整数,将被截尾取整。
如果 degrees_freedom < 1 或 degrees_freedom > 10^10,则 CHIINV 返回错误值 #NUM!。
如果已给定概率值,则 CHIINV 使用 CHIDIST(x, degrees_freedom) = probability 求解数值 x。因此,CHIINV 的精度取决于 CHIDIST 的精度。CHIINV 使用迭代搜索技术。如果搜索在 100 次迭代之后没有收敛,则函数返回错误值 #N/A。
a2=0.050001 与 χ2 分布相关的概率
a3=10 自由度

公式 说明(结果)
=CHIINV(A2,A3) χ2 分布的单尾概率的反函数值 (18.3069735)
```````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````

模型参数的验证方法主要使用卡方拟合度检验( Chi-square Goodness-of-fit Test )结合最大似然估计( Maximum Likelihood Estimation ),并且使用QQ图(Quantile-Quantile Plot)证明验证结果。
具体的说,就是先假定采集的样本数据符合某一分布,通过最大似然估计方法估计出该分布的参数,然后
代入并用卡方检验计算相对于该分布的偏差。实践中我们对于一组样本数据,计算所有常见分布的偏差值,
选取偏差最小的分布做为该样本的拟合结果。另外,从QQ图直观上看,该分布做为拟合结果描绘出的曲线必须近似为接近参考线的直线,否则我们就将数据拆分为多个部分进行分段的拟合(如对终端请求包大小的拟合)。

具体看下这个网站对你有没有用
http://hi.baidu.com/icmm/blog/item/bad118fabc8fe01da8d3118f.htm

返回伽玛分布。可以使用此函数来研究具有偏态分布的变量。伽玛分布通常用于排队分析。

语法

GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)

X 为用来计算伽玛分布的数值。

Alpha 分布参数。

Beta 分布参数。如果 beta = 1,函数 GAMMADIST 返回标准伽玛分布。

Cumulative 为一逻辑值,决定函数的形式。如果 cumulative 为 TRUE,函数 GAMMADIST 返回累积分布函数;如果为 FALSE,则返回概率密度函数。

说明

如果 x、alpha 或 beta 为非数值型,函数 GAMMADIST 返回错误值 #VALUE!。
如果 x < 0,函数 GAMMADIST 返回错误值 #NUM!。
如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0,函数 GAMMADIST 返回错误值 #NUM!。
伽玛概率密度函数的计算公式如下:

标准伽玛概率密度函数为:

当 alpha = 1 时,函数 GAMMADIST 返回如下的指数分布:

对于正整数 n,当 alpha = n/2,beta = 2 且 cumulative = TRUE 时,函数 GAMMADIST 以自由度 n 返回 (1-CHIDIST(X))。
当 alpha 为正整数时,函数 GAMMADIST 也称为爱尔朗 (Erlang) 分布。
示例

如果您将示例复制到空白工作表中,可能会更易于理解该示例。
数据 说明
10 用来计算伽玛分布的数值
9 Alpha 分布参数
2 Beta 分布参数
公式 说明(结果)
=GAMMADIST(A2,A3,A4,FALSE) 在上述条件下的概率伽玛分布 (0.032639)
=GAMMADIST(A2,A3,A4,TRUE) 在上述条件下的累积伽玛分布 (0.068094)

看下附件的数据可否帮到你。



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