使用Excel绘制F分布概率密度函数图表

利用Excel绘制t分布的概率密度函数的相同方式,可以绘制F分布的概率密度函数图表。

  F分布的概率密度函数如下图所示:


  其中:μ为分子自由度,ν为分母自由度

  Γ为伽马函数的的符号

  由于Excel没有求F分布的概率密度函数可用,但是F分布中涉及到GAMMALN()函数,而excel是提供GAMMALN()函数的,所以我们可以使用excel中的GAMMALN()函数的运算来计算得到F分布的概率密度函数。(可参见【附录】)

  经转换后上述公式为:

F(X,df1,df2)=EXP(GAMMALN((DF1+DF2)/2))*(DF1^(DF1/2))*(DF2^(DF2/2))*(X^(DF1/2-1))/EXP(GAMMALN(DF1/2))/EXP(GAMMALN(DF2/2))/((DF2+DF1*X)^((DF1+DF2)/2))

……………………………………………………………公式(1)

  现以分子自由度μ=20,分母自由度ν=20为例,求F分布的图表,可由以下几步进行:

  第1步 在Excel单元格中输入自变量

  在A列中,在单元格A2中输入0,在单元格A3中输入0.1,递增0.1,选中单元格A2与A3,按住右下角的填充控制点一直拖到单元格A46是4.4为止,A列的这些数据就作为随机变量t的取值。

  第2步 在单元格B2中输入计算t分布的概率密度函数的公式

  对于公式(1),由于自由度μ=20 ,ν=20则由DF1=20,DF2=20代入;自变量X就是单元格A2的值,所以按Excel相对引用的规则,X由A2代入即可,于是单元格B2内容是

=EXP(GAMMALN((20+20)/2))/(EXP(GAMMALN(20/2))*EXP(GAMMALN(20/2)))*(20/20)^(20/2)*A2^(20/2-1)*(1+20/20*A2)^(-1/2*(20+20))

  第3步 复制公式

  按住单元格B2右下角的填充控制点,向下一直拖曳到B46,将B2的公式填充复制到B列的相应的单元格。

  第4步 作F分布概率密度函数图表

  选择A1:B46,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t分布概率密度函数图,如图-1所示:

图-1

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

图-2-1
图-2-2

  如将上图的图表类型换成三维面积图,则如图-3-1(2003版)和图-3-2(2010版)所示:

图-3-1
图-3-2

  为 了方便调整不同的自由度参数值观察图形变化,在Excel数据表中可在第一行的某几个单元格如I1、I2;J1、J2;K1、K2;L1、L2;M1、 M2输入不同参数,然后在公式引用这几个参数时使用不同的方式:列数据为相对引用,而行数据为绝对引用,如I$1、I$2;J$1、J$2;K$1、 K$2;L$1、L$2;M$1、M$2。而A列自变量值则使用:列数据为绝对引用,而行数据为相对引用,如$A4、$A5、$A6等。

  例:B4单元格的公式则为:

=EXP(GAMMALN((I$1+I$2)/2))*(I$1^(I$1/2))*(I$2^(I$2/2))*($A4^(I$1/2-1))/EXP(GAMMALN(I$1/2))/EXP(GAMMALN(I$2/2))/((I$2+I$1*$A4)^((I$1+I$2)/2))

  这样引用的公式可以直接拖曳复制B4:F48。

  数据表输入截图如图-4:

  在公式输入后,选择单元格区间A3:F48,在同一图表作出五种不同自由度的平滑曲线的散点图,如图-5所示:

图-5

  【附录:关于GAMMALN()函数和EXP()函数】

  函数 GAMMALN 的计算公式如下:

  伽马函数Γ(x)是个定积分,无法直接计算,可由GAMMALN()函数和EXP()函数,并利用对数恒等式:

  间接求得,下面对以上内容使用Excel中的相关文字加以说明。

GAMMALN函数的作用: 返回伽玛函数Γ(x)的自然对数。

  语法: 

  GAMMALN(x)

   X为需要计算函数 GAMMALN 的数值。

   GAMMALN(x)=LN(Γ(x))

  说明: 

  如果 x 为非数值型,函数 GAMMALN 返回错误值 #VALUE!。

  如果 x ≤ 0,函数 GAMMAIN 返回错误值 #NUM!。

  数字 e 的 GAMMALN(i) 次幂等于 (i-1)!,其中 i 为整数,常数 e 等于 2.71828182845904,是自然对数的底数。

  GAMMALN(8)=8.525161

  EXP(GAMMALN(8))=5040=(8-1)!=FACT(7)

  FACT(N)为返回N-1的阶乘(N-1)!=1×2×3×4×…×(N-2)×(N-1)的函数(其中N为自然数)

  关于EXP()函数:

  EXP()返回 e 的 n 次幂。常数 e 等于 2.71828182845904,是自然对数的底数。

  语法

  EXP(number)

  Number 为底数 e 的指数。

  说明

  若要计算以其他常数为底的幂,请使用指数操作符 (^)。

  EXP 函数是计算自然对数的 LN 函数的反函数。

  EXP(1)=2.718282(e的近似值)

  EXP(2)=7.389056

  EXP(1)=20.08554

  EXP(LN(3))=3

  于是为求伽马函数Γ(x)首先要回忆一个最基本的恒等式:


  即可得:


  把该恒等式用于伽马函数的取得,可以由以下两步进行:

  先用GAMMALN(x),取得自然对数;http://www.cda.cn/view/18454.html

  再用EXP(GAMMALN(x)),取得伽马函数的值。

使用Excel绘制F分布概率密度函数图表的更多相关文章

  1. rvs产生服从指定分布的随机数 pdf概率密度函数 cdf累计分布函数 ppf 分位点函数

    统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.r ...

  2. t分布, 卡方x分布,F分布

    T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://c ...

  3. LOJ2267 SDOI2017 龙与地下城 FFT、概率密度函数、Simpson

    传送门 概率论神仙题-- 首先一个暴力做法是设\(f_{i,j}\)表示前\(i\)个骰子摇出点数和为\(j\)的概率,不难发现DP的过程是一个多项式快速幂,FFT优化可以做到\(O(XYlog(XY ...

  4. PDF的来源——概率密度函数

    //首发于简书,详见原文:https://www.jianshu.com/p/6493edd20d61 你不会还真的以为这是一篇讲怎么做pdf文件,怎么编辑.保存.美化的文章吧? 咳咳,很遗憾告诉你不 ...

  5. 数理统计11:区间估计,t分布,F分布

    在之前的十篇文章中,我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识,现在来稍作回顾. 首先,我们讨论了正态分布两个参数--均值.方差的点估计,给出了它们的分布信息,并指出它们是相互独立的:然后,我们讨论 ...

  6. 统计学中z分布、t分布、F分布及χ^2分布

    Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以(一个X^2分布除以它的自由度然后开根号),F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除 比如X是一个Z分布,Y(n)=X ...

  7. 高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function)

    高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function) 对应于numpy中: numpy.random.normal(loc= ...

  8. 抽样分布(3) F分布

    定义 设U~χ2(n1), V~χ2(n2),且U,V相互独立,则称随机变量 服从自由度为(n1,n2)的F分布,记为F~F(n1,n2),其中n1叫做第一自由度,n2叫做第二自由度. F分布的概率密 ...

  9. 函数的光滑化或正则化 卷积 应用 两个统计独立变量X与Y的和的概率密度函数是X与Y的概率密度函数的卷积

    http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution is an operation on t ...

随机推荐

  1. python的tesseract库几个重要的命令

    在调用tesseract时,最重要的三个参数是 -l, -oem 和 -psm -l 参数控制识别文本的语言.可以通过命令 tesseract --list-langs  查看已经安装的字库. 支持中 ...

  2. seaborn教程1——风格选择

    原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000014915873 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风 ...

  3. Windows程序设计--(五)绘图基础

    5.1 GDI的结构 图形设备接口(GDI:Graphics Device Interface)是Windows的子系统,它负责在视讯显示器和打印机上显示图形. 5.2 设备环境 5.2.1 获取设备 ...

  4. Windows程序设计--(三)窗口与消息

    3.1 窗口的创建 3.1.1 系统结构概述 所谓「Windows给程序发送消息」,是指Windows呼叫程序中的一个函数,该函数的参数描述了这个特定消息.这种位于Windows程序中的函数称为「窗口 ...

  5. windows与linux安装Python虚拟环境

    我这里觉得还是一步到位用virtualenvwrapper  工具,不再讲述virtualenv了,有了工具很好用 windows : 首先安装工具 pip install virtualenvwra ...

  6. swiper插件在ie浏览器无反应,解决办法

    在写pc端页面时,用swiper插件发现在ie中用不了,百度下说是swiper从3以后向手机端发展,所以在pc端无响应.后来了解到,swiper3是专门针对移动端写的.如果想兼容IE8的话,应该引入s ...

  7. CSS样式表能否控制文字禁止选择,复制, 焦点

    div中禁止文字被选择 在做div的点击计数事件时,遇到一个小问题. 因为div里面有文字,所以当点击多次时,特别是鼠标点的比较快的时候,文字会被选中. 查了下,用css和javascript可以实现 ...

  8. GeneXus笔记本——部分环境属性设置项

    这些属性的设置是我们在做项目的过程中都会设置的属性 当然也因项目而异 这里也只是单纯的记录一下 知识库 属性设置“Maximun numeric length" 效果:设置数值型最大值 版本 ...

  9. Java 集合遍历

    在集合中使用Lambda表达式 Map集合中 forEach and Map 常规遍历-> 两种遍历: Map map = new HashMap(); map.put(102, "张 ...

  10. weblogic启动脚本01

    DATE=`date +%Y%m%d%H%M%S` user=`whoami` logDir=/app/logs/sguap_admin #启动日志存放路径sguap是例子系统简称# logDestd ...