F分布上侧临界值表和双侧临界值表的区别

poissinv(0.7211,5)ans = 6Critical Values of Distribution functions. betainv - Beta inverse cumulative distribution function. binoinv - Binomial inverse cumulative distribution function. chi2inv - Chi square inverse cumulative distribution function. evinv - Extreme value inverse cumulative distribution function. expinv - Exponential inverse cumulative distribution function. finv - F inverse cumulative distribution function. gaminv - Gamma inverse cumulative distribution function. geoinv - Geometric inverse cumulative distribution function. gevinv - Generalized extreme value inverse cumulative distribution function. gpinv - Generalized Pareto inverse cumulative distribution function. hygeinv - Hypergeometric inverse cumulative distribution function. icdf - Specified inverse cumulative distribution function. logninv - Lognormal inverse cumulative distribution function. nbininv - Negative binomial inverse distribution function. ncfinv - Noncentral F inverse cumulative distribution function. nctinv - Noncentral t inverse cumulative distribution function. ncx2inv - Noncentral Chi-square inverse distribution function. norminv - Normal (Gaussian) inverse cumulative distribution function. poissinv - Poisson inverse cumulative distribution function.

t分布的使用 使用分布表的时候要有置信度和自由度两个数据,t分布给出的α是由100%减去给定的置信度后得到的.如果在90%的置信度下作出一个估计,那么就要查t分布表中,α=0.10那一栏（100%-90%=0.10）. 例如,在90%的置信度下,对容量为14的样本作出一个估计.那么就要从α=0.10那一栏下找到自由度为13（n-1=14-1=13）那一行相交的数字为1.771

这三个分布都是基于正态分布变形得到的,在实际中只能用来做假设检验.比如,已知样本X都是服从正态分布的样本,而且方差未知,那么,检验X的均知就会用到t分布,其他的情况也类似,可以看看数理统计相关内容

正态分布是正态分布,跟F分布,t分布,x^2分布是不相干的概念.
F分布,t分布,x^2分布这几种分布在概率论与数理统计应该都有说吧,统计的第一章就介绍这几种分布,楼主你可以查下书,结合题目你就了解用于什么情况.（我就不照着书打了.）
如果你要为在实际中有什么用处.
1,计算概率的大小,如果是符合上述分布的,就可以用他们的密度函数来算概率.
2.求置信区间.
3.用于假设检验问题.
4.用于线性回归中,
具体的都可以看下统计学的书,还有应用线性回归的书.

N1...Nn是相互独立的N(0,1)分布
x²(n)=N1+N2+...Nn
t(n-1)= X均值/((X1²+...Xn²)/根号n)
f(m,n)=(x²(m)/m)/(x²(n)/n)

不对,答案有问题,b才不服从.
因为F的定义是上下各一个卡方除以自己的自由度.
B上面没除自由度2.

书下有注释希望对你有所帮助,如果满意请采纳!很高兴为你解答!

你的问题很奇怪 f分布是以t分布为基础衍生过来的 你指的概率论定义是什么?F分布服从累积为1 且 每处概率都是小于1大于0的 只是 它是一个二维的概率分布 而非我们平时接触的 柏松分布 0-1分布等一维分布罢了.

不知道. 密度函数都没有,分布函数也难求,给了结果也没啥用.

一种概率分布.正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续
　　型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 ).服从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小；σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散.正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称,在μ处达到最大值,在正（负）无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点.它的形状是中间高两边低 ,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线.当μ＝0,σ2 ＝1时,称为标准正态分布,记为N（0,1）.μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布.多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布.
　　正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.
　　生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述.例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量,等等.一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）.从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等.　　正态分布应用最广泛的连续概率分布,其特征是“钟”形曲线

你简化的不对,你说已知分位数,那是多少啊
4=F下标分位数（1,1）?
你想说0.25吧
查表 1/648

设F服从自由度为n2,n1的F分布,则由分位数的定义,
a=P(F>F_a(n2,n1))
故1-a=P(F= 1/[F_a(n2,n1)]}
因为1/F服从自由度为n1,n2的F分布,所以
1-a=P{1/F>= F_(1-a)(n1,n2)}
故
1/[F_a(n2,n1)]=F_(1-a)(n1,n2)

MATLAB
还是C.C的话很麻烦了.但你可以考虑求反函数.MATLAB可以直接产生.

一种概率分布.正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续
　　型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 ). 服从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小；σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散.正态分布的密度函数的特点是：关于μ对称,在μ处达到最大值,在正（负）无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点.它的形状是中间高两边低 ,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线.当μ＝0,σ2 ＝1时,称为标准正态分布,记为N（0,1）.μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布.多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布.
　　正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质.
　　生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述.例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标；同一种生物体的身长、体重等指标；同一种种子的重量；测量同一物体的误差；弹着点沿某一方向的偏差；某个地区的年降水量；以及理想气体分子的速度分量,等等.一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布（见中心极限定理）.从理论上看,正态分布具有很多良好的性质 ,许多概率分布可以用它来近似；还有一些常用的概率分布是由它直接导出的,例如对数正态分布、t分布、F分布等.　　正态分布应用最广泛的连续概率分布,其特征是“钟”形曲线

以t0,025（6）=2.4469为例,0.025表示概率,6当然是表示t分布的参数了,整个式子表示当x=2.4469的时候,参数为6的t分布的累积概率密度为0.025,即P（x≤2.4469）=0.025
这里的z表示的是正态分布,也就是高斯分布.至于查表,你知道了这些参数的意义,想查表就不难了,有点类似于以前的三角函数查表或者是对数查表

0—1分布与F分布没有关系,它们一个是离散型,一个是连续型

k方分布与F分布都是用于对方差的估计,这里,前者是针对给定方差的估计,后者是对两个未定方差比值的估计；而t分布用于在标准差不直接给定情况下的对均值的估计.这些分布在数理统计中都有着极为重要的应用,它们之间也有着极为密切的联系.至于应用举例,教科书上的例子还不够典型不够多吗?

z分布就是标准正态分布N（0,1）,
χ^2分布的理论是：若一个随机变量X~N（0,1）,则X^2~参数为1的卡方分布.
t分布和F分布都是基于标准正态分布和卡方分布得来,你找一本统计教程的书看一下,具体的例子都有.

横坐标指连续随即变量的取值,纵坐标是概率密度.

用0.975的倒数表来查,方法类似的.
希望可以帮到你,不明白可以追问,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,谢谢.

按定义一比较,一说就行了

以X^2分布为例子吧
x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则
x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布
相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...
是新的统计量!
而t分布,F分布也都是新统计量的分布
只不过他们都是正态总体中的抽样x1,x2,x3...组成的函数
就好象你知道x,y独立,且其分布你也知道,让你求x^2+y^2的分布一个道理,只不过抽样都是独立同分布而已

卡方分布主要是主要是列联分析,F分布主要是方差分析,T分布主要是小样本分析.

会考,李永乐的数三复习全书上有这块的知识,但考得不会太难.
最可靠的还是建议看一下去年的数三考研大纲（14年的还没出来）,查证一下.

一般来讲,正态分布和t分布用的是双侧分位点,因为他们的图像是对称的,统计推断时原假设的拒绝域应该看作对称地存在于密度函数的两侧,即：统计量（严格上应该是枢轴量）不能偏高,也不能偏低,落在中央才能接受.
而卡方分布和F分布的图像不是对称的,同时满足这两个分布的统计量往往是“过分地偏大”,所以一般使用密度函数右侧的分位点即上分位点.

F分布,及t分布的读法 和 英文F,t一样
X2分布 读 作 ka（一声） fang（一声） 分布

是的,F(1,1)分布,也是t(1)分布的平方

这三个分布都是基于正态分布变形得到的,在实际中只能用来做假设检验.比如,已知样本X都是服从正态分布的样本,而且方差未知,那么,检验X的均知就会用到t分布,其他的情况也类似,可以看看数理统计相关内容例题：以X^2分布为例子吧
x1,x2..xn都遵守N(0,1)的正态分布,则
x1^2+x2^2+...遵守X^2(n)分布
相当于形成了一个新统计量Y=x1^2+x2^2+...
是新的统计量!而t分布,F分布也都是新统计量的分布,只不过他们都是正态总体中的抽样x1,x2,x3...组成的函数就好象你知道x,y独立,且其分布你也知道,让你求x^2+y^2的分布一个道理,只不过抽样都是独立同分布而已!

当然不是了.
频数分布分为对称分布和偏态分布,正态分布即为对称分布,偏态分布包括左右偏态分布.所以左右偏态分布不是近似正态分布.
偏态分布只有满足一定的条件（如样本例数够大等）才可以看做近似正态分布.