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田間試驗數(shù)據(jù)的計算機分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787030335234
- 條形碼：9787030335234 ; 978-7-03-033523-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
田間試驗數(shù)據(jù)的計算機分析 內(nèi)容簡介
本書共13章，包括統(tǒng)計軟件應(yīng)用基礎(chǔ)，試驗資料的整理與描述分析，概率分布，統(tǒng)計假設(shè)測驗，次數(shù)資料的卡方測驗，單因素試驗資料的統(tǒng)計分析，多因素試驗的方差分析，直線相關(guān)和回歸分析，非線性回歸，多元線性回歸與相關(guān)分析，正交和混雜設(shè)計資料的統(tǒng)計分析，正交回歸設(shè)計。
田間試驗數(shù)據(jù)的計算機分析 目錄
目錄
前言
**章 統(tǒng)計軟件使用基礎(chǔ) 1
**節(jié) SAS編程基礎(chǔ) 1
一、SAS的界面操作 1
二、SAS的基礎(chǔ)知識 2
三、SAS的數(shù)據(jù)步 3
四、過程步 7
五、程序的修改與調(diào)試 22
第二節(jié) SAS/Analyst模塊操作基礎(chǔ) 22
一、SAS/Analvst模塊概述 22
二、SAS/Analyst模塊的數(shù)據(jù)管理 22
三、SAS/Analyst模塊的統(tǒng)計分析 25
第三節(jié) Excel軟件統(tǒng)計基礎(chǔ) 25
一、Excel的常用基本概念 25
二、Exccl公式的輸入 26
三、Excel分析工具庫的使用 28
四、Exccl統(tǒng)計分析函數(shù) 29
第二章 試驗資料的整理與描述分析 32
**節(jié) 樣本的次數(shù)分布 32
一、連續(xù)型數(shù)據(jù)資料的次數(shù)分布表 32
二、間斷型數(shù)據(jù)資料的次數(shù)分布表 32
第二節(jié) 描述性分析 37
一、單個變量的描述性分析 38
二、多個變量的描述性分析 41
第三節(jié) 次數(shù)分布圖繪制 44
一、連續(xù)型數(shù)據(jù)的次數(shù)分布圖 44
二、間斷型數(shù)據(jù)的次數(shù)分布圖 46
習(xí)題 48
第三章 概率分布 49
**節(jié) 二項分布概率計算 49
第二節(jié) 正態(tài)分布概率計算 50
習(xí)題 51
第四章 統(tǒng)計假設(shè)測驗 52
**節(jié) 單個樣本平均數(shù)的假設(shè)測驗 52
第二節(jié) 兩個樣本平均數(shù)相比較的假設(shè)測驗 53
一、成組數(shù)據(jù) 54
二、成對數(shù)據(jù) 58
習(xí)題 60
第五章 x2測驗 61
**節(jié) 適合性測驗 61
第二節(jié) 獨立性測驗 62
一、2×2表的獨立性測驗 63
二、rXc表的獨立性測驗 65
第三節(jié) 方差同質(zhì)性測驗 67
習(xí)題 69
第六章 單因素試驗資料的統(tǒng)計分析 70
**節(jié) 單因素完全隨機試驗的統(tǒng)計分析 70
一、重復(fù)數(shù)相等 70
二、幣復(fù)數(shù)不等 75
第二節(jié) 單因素隨機區(qū)組試驗的統(tǒng)計分析 79
第三節(jié) 拉丁方試驗的統(tǒng)計 84
習(xí)題 87
第七章 多因素試驗的方差分析 89
**節(jié) 二因素完全隨機試驗的方差分析 89
一、單個觀察值的二因素交叉分組試驗資料的方差分析 89
二、有重復(fù)觀察值的二因素交叉分組試驗資料的有差分析 92
第二節(jié) 二因素隨機區(qū)組試驗的方差分析 99
第三節(jié) 裂區(qū)設(shè)計試驗資料的方差分析 104
習(xí)題 109
第八章 品種區(qū)域試驗資料的方差分析 111
**節(jié) 一年多點隨機區(qū)組試驗資料的方差分析 111
第二節(jié) 多年多點區(qū)域試驗資料的方差分析 116
習(xí)題 123
第九章 正交設(shè)計資料的統(tǒng)計分析 124
**節(jié) 正交試驗設(shè)計資料直觀分析 124
一、無交互效應(yīng)的直觀分析 124
二、混合水平正交試驗資料的直觀分析 127
三、有交互效應(yīng)的直觀分析 130
第二節(jié) 正交試驗設(shè)計資料方差分析 133
一、無重復(fù)正交試驗資料的方差分析 133
二、有重復(fù)正交試驗資料的方差分析 137
三、混合水平正交試驗資料的方差分析 139
四、因素問有交互效應(yīng)正交試驗資料的方差分析 141
習(xí)題 143
第十章 直線相關(guān)和回歸分析 145
**節(jié) 直線相關(guān)分析 145
第二節(jié) 直線回歸分析 148
習(xí)題 154
第十一章 多元線性回歸與相關(guān)分析 156
**節(jié) 多元線性回歸分析 156
第二節(jié) 通徑分析 162
第三節(jié) 偏相關(guān)分析 166
習(xí)題 168
第十二章 非線性回歸 170
**節(jié) 可線性化的非線性回歸 170
一、指數(shù)曲線回歸 170
二、冪函數(shù)曲線回歸 171
三、對稱S形曲線回歸 172
四、概率單位對數(shù)曲線回歸 174
五、Logistic曲線回歸 176
第二節(jié) 多項式曲線回歸分析 179
一、二次多項式曲線回歸分析 179
二、高次多項式曲線回歸分析 180
第三節(jié) 作物密度與產(chǎn)量關(guān)系的回歸分析 181
一、等差型密度產(chǎn)量回歸分析 181
二、等比型密度產(chǎn)量回歸分析 183
三、混合型密度產(chǎn)量回歸分析 184
四、拋物線型密度產(chǎn)量回歸分析 186
習(xí)題 188
第十三章 正交回歸設(shè)計 189
**節(jié) 一次回歸正交設(shè)計試驗資料的統(tǒng)計分析 189
第二節(jié) 二次回歸組合設(shè)計試驗資料的統(tǒng)計分析 193
習(xí)題 196
參考文獻(xiàn) 197
前言
**章 統(tǒng)計軟件使用基礎(chǔ) 1
**節(jié) SAS編程基礎(chǔ) 1
一、SAS的界面操作 1
二、SAS的基礎(chǔ)知識 2
三、SAS的數(shù)據(jù)步 3
四、過程步 7
五、程序的修改與調(diào)試 22
第二節(jié) SAS/Analyst模塊操作基礎(chǔ) 22
一、SAS/Analvst模塊概述 22
二、SAS/Analyst模塊的數(shù)據(jù)管理 22
三、SAS/Analyst模塊的統(tǒng)計分析 25
第三節(jié) Excel軟件統(tǒng)計基礎(chǔ) 25
一、Excel的常用基本概念 25
二、Exccl公式的輸入 26
三、Excel分析工具庫的使用 28
四、Exccl統(tǒng)計分析函數(shù) 29
第二章 試驗資料的整理與描述分析 32
**節(jié) 樣本的次數(shù)分布 32
一、連續(xù)型數(shù)據(jù)資料的次數(shù)分布表 32
二、間斷型數(shù)據(jù)資料的次數(shù)分布表 32
第二節(jié) 描述性分析 37
一、單個變量的描述性分析 38
二、多個變量的描述性分析 41
第三節(jié) 次數(shù)分布圖繪制 44
一、連續(xù)型數(shù)據(jù)的次數(shù)分布圖 44
二、間斷型數(shù)據(jù)的次數(shù)分布圖 46
習(xí)題 48
第三章 概率分布 49
**節(jié) 二項分布概率計算 49
第二節(jié) 正態(tài)分布概率計算 50
習(xí)題 51
第四章 統(tǒng)計假設(shè)測驗 52
**節(jié) 單個樣本平均數(shù)的假設(shè)測驗 52
第二節(jié) 兩個樣本平均數(shù)相比較的假設(shè)測驗 53
一、成組數(shù)據(jù) 54
二、成對數(shù)據(jù) 58
習(xí)題 60
第五章 x2測驗 61
**節(jié) 適合性測驗 61
第二節(jié) 獨立性測驗 62
一、2×2表的獨立性測驗 63
二、rXc表的獨立性測驗 65
第三節(jié) 方差同質(zhì)性測驗 67
習(xí)題 69
第六章 單因素試驗資料的統(tǒng)計分析 70
**節(jié) 單因素完全隨機試驗的統(tǒng)計分析 70
一、重復(fù)數(shù)相等 70
二、幣復(fù)數(shù)不等 75
第二節(jié) 單因素隨機區(qū)組試驗的統(tǒng)計分析 79
第三節(jié) 拉丁方試驗的統(tǒng)計 84
習(xí)題 87
第七章 多因素試驗的方差分析 89
**節(jié) 二因素完全隨機試驗的方差分析 89
一、單個觀察值的二因素交叉分組試驗資料的方差分析 89
二、有重復(fù)觀察值的二因素交叉分組試驗資料的有差分析 92
第二節(jié) 二因素隨機區(qū)組試驗的方差分析 99
第三節(jié) 裂區(qū)設(shè)計試驗資料的方差分析 104
習(xí)題 109
第八章 品種區(qū)域試驗資料的方差分析 111
**節(jié) 一年多點隨機區(qū)組試驗資料的方差分析 111
第二節(jié) 多年多點區(qū)域試驗資料的方差分析 116
習(xí)題 123
第九章 正交設(shè)計資料的統(tǒng)計分析 124
**節(jié) 正交試驗設(shè)計資料直觀分析 124
一、無交互效應(yīng)的直觀分析 124
二、混合水平正交試驗資料的直觀分析 127
三、有交互效應(yīng)的直觀分析 130
第二節(jié) 正交試驗設(shè)計資料方差分析 133
一、無重復(fù)正交試驗資料的方差分析 133
二、有重復(fù)正交試驗資料的方差分析 137
三、混合水平正交試驗資料的方差分析 139
四、因素問有交互效應(yīng)正交試驗資料的方差分析 141
習(xí)題 143
第十章 直線相關(guān)和回歸分析 145
**節(jié) 直線相關(guān)分析 145
第二節(jié) 直線回歸分析 148
習(xí)題 154
第十一章 多元線性回歸與相關(guān)分析 156
**節(jié) 多元線性回歸分析 156
第二節(jié) 通徑分析 162
第三節(jié) 偏相關(guān)分析 166
習(xí)題 168
第十二章 非線性回歸 170
**節(jié) 可線性化的非線性回歸 170
一、指數(shù)曲線回歸 170
二、冪函數(shù)曲線回歸 171
三、對稱S形曲線回歸 172
四、概率單位對數(shù)曲線回歸 174
五、Logistic曲線回歸 176
第二節(jié) 多項式曲線回歸分析 179
一、二次多項式曲線回歸分析 179
二、高次多項式曲線回歸分析 180
第三節(jié) 作物密度與產(chǎn)量關(guān)系的回歸分析 181
一、等差型密度產(chǎn)量回歸分析 181
二、等比型密度產(chǎn)量回歸分析 183
三、混合型密度產(chǎn)量回歸分析 184
四、拋物線型密度產(chǎn)量回歸分析 186
習(xí)題 188
第十三章 正交回歸設(shè)計 189
**節(jié) 一次回歸正交設(shè)計試驗資料的統(tǒng)計分析 189
第二節(jié) 二次回歸組合設(shè)計試驗資料的統(tǒng)計分析 193
習(xí)題 196
參考文獻(xiàn) 197
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田間試驗數(shù)據(jù)的計算機分析 節(jié)選
**章 統(tǒng)計軟件使用基礎(chǔ) SAS是國際著名的統(tǒng)計分析軟件，不但具有數(shù)據(jù)管理、計算和分析的高級語言編程功能，還有基于菜單系統(tǒng)的SAS/Analyst(分析家)模塊。Excel是電子表格軟件，在管理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過編輯公式、分析工具庫和函數(shù)數(shù)據(jù)，也具有部分常用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能。本章簡單介紹SAS軟件的編程基礎(chǔ)和SAS/Analyst（分析家）模塊操作，Excel軟件公式編輯、分析工具庫和函數(shù)數(shù)據(jù)操作的基礎(chǔ)知識，為通過SAS軟件和Excel軟件實現(xiàn)試驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析奠定基礎(chǔ)。 **節(jié) SAS編程基礎(chǔ) SAS是“統(tǒng)計分析系統(tǒng)(Statistical Analvsis Svstem)的英文縮寫。該系統(tǒng)是由北卡羅來納州立大學(xué)統(tǒng)計系的兩位教授A．J．Barr和J．H. Goodnight于20世紀(jì)60年代末開發(fā)的。*初是以統(tǒng)計分析和線性統(tǒng)計模型為主，至今已開發(fā)成為功能強大的集成應(yīng)用軟件系統(tǒng)。本軟件包括30多個工具模塊，廣泛應(yīng)用于實用統(tǒng)計、運籌學(xué)、質(zhì)量控制、大型矩陣計算等，是國際上公認(rèn)的統(tǒng)計軟件。目前*新版本為SAS 9.3。 本書以Windows XP操作系統(tǒng)下的SAS 9.0為主，介紹SAS統(tǒng)計功能的具體使用方法。本韋所做的介紹僅供讀者對SAS有一些膚淺的了解，能夠使用SAS軟件處理本書中的各種統(tǒng)計方法。若要對SAS統(tǒng)計功能有深入了解，請參考書后所引用的相關(guān)書籍。 一、SAS的界面操作 單擊“開始菜單“程序項，光標(biāo)移到“SAS程序項處，選擇“The SAS Svstem for Win-dows 9.0（簡體中文），單擊即啟動SAS。 SAS啟動后在屏幕上出現(xiàn)的是顯示管理系統(tǒng)(display manager)（圖I-I）。 圖1-1 顯示管理系統(tǒng)窗口：編輯器窗口，日志窗口，輸出窗口 顯示管理系統(tǒng)主要有三個窗口，一個是編輯器( PROGRAM EDITOR)窗口，一個是日志(I。()G)窗口，一個是輸出( OUTPUT)窗口（圖1-2）。其中編輯器和日志兩個窗口在啟動后可直接看到，屏幕的左上角是命令框。 圖1-2 顯示管理系統(tǒng)的輸出窗口 上述三個窗口的主要功能如下：①編輯器窗口：輸入SAS程序和數(shù)據(jù)；②日志窗口：顯示執(zhí)行程序過程中的有關(guān)信息；③輸出窗口：顯示程序執(zhí)行的結(jié)果。 二、SAS的基礎(chǔ)知識 （一）SAS語句 SAS語言的基本單位是語句。每個SAS語句一般由一個關(guān)鍵詞(如DATA，PROC，IN-PUT，CARDS，BY)開頭，包含SAS名字、特殊字符、運算符等，以分號“；結(jié)束。SAS關(guān)鍵詞是用于SAS語句開頭的特殊單詞，SAS語句除了賦值、累加、注釋、空語句以外都以關(guān)鍵詞開頭。SAS名字在SAS程序中標(biāo)識各種SAS成分，如變量、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)庫等。SAS名字由1到8個字母、數(shù)字、下劃線組成，**個字符必須是字母或下劃線。SAS關(guān)鍵詞和SAS名字都不分大小寫。 （二）SAS程序語法規(guī)則 SAS語句不需要單獨占一行，一個語句可以寫到多行（不需任何續(xù)行標(biāo)志），也可似在一行連續(xù)寫幾個語句。SAS語言中只要允許用一個空格的地方就可以加入任意多個空白（空格、制表符、回車），允許用空格的地方是名字周圍和運算符周圍。如程序 和 是等效的。 SAS關(guān)鍵詞和名字不分大小寫，但字符型數(shù)據(jù)值要區(qū)分大小寫，如“Beijing和“BEI-JING被認(rèn)為是不同的數(shù)據(jù)值。 在SAS程序中可以加入注釋，用／和-／在兩端界定注釋，這種注釋可以出現(xiàn)在任何允許加入空格的位置，可以占多行。我們一般只把注釋單獨占一行或若干行，不把注釋與程序代碼放在同一行。注釋的另一個作用是把某些代碼暫時屏蔽使其不能運行。下面是一個注釋的例子： （三）SAS語句的賦值 在SAS中用賦值語句計算一個值并存放到變量中。格式為“變量名—表達(dá)式。例如： 其中，**個賦值語句用一個公式計算平均分?jǐn)?shù)；第二個生成一個取值為0或1的變量，花色為紫時為1，否則為0；第三個使用了正弦函數(shù)和乘方運算；第四個給變量賦了缺失值。 注意：想試驗上述語句要把它們放人數(shù)據(jù)步中，并且等號右邊的表達(dá)式中的各變量應(yīng)該是存在的，否則會得到缺失值結(jié)果。 三、SAS的數(shù)據(jù)步 SAS程序包括數(shù)據(jù)步和過程步兩種結(jié)構(gòu)，每一個步是一段相對完整的可以單獨運行的程序。SAS語言的編程計算能力主要由SAS數(shù)據(jù)步提供。數(shù)據(jù)步用來生成、整理數(shù)據(jù)和自編程計算，過程步調(diào)用SAS已編好的處理過程對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。應(yīng)用SAS編程序進(jìn)行計算主要在數(shù)據(jù)步中進(jìn)行。 （一）數(shù)據(jù)步的基本結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)步中可以使用INPUT、DATALINES(CARDS)、INFILE、SET、MERGE等語句指定數(shù)據(jù)來源輸入數(shù)據(jù)，也可以用賦值、分支、循環(huán)等編程結(jié)構(gòu)直接生成數(shù)據(jù)或?qū)斎氲臄?shù)據(jù)進(jìn)行修改。 1．DATA語句 DATA語句以關(guān)鍵詞DATA開頭，后面給出一個數(shù)據(jù)集名，這是本數(shù)據(jù)步要生成的數(shù)據(jù)集的名字。例如： 也可以省略數(shù)據(jù)集名，這時SAS自動生成一個臨時數(shù)據(jù)集名。 2．INPUT語句 指定讀人數(shù)據(jù)的格式以及為讀入的數(shù)據(jù)指定變量名及格式，其語法如下所示。 INPUT； 在數(shù)據(jù)步中輸入數(shù)據(jù)可以從原始數(shù)據(jù)輸入，也可以從已有數(shù)據(jù)集輸入。從原始數(shù)據(jù)輸入要使用INPUT語句來指定輸入的變量和格式。 *簡單的INPUT語句使用自由格式：按順序列出每個觀測的各個變量名，中間用空格分開。變量如果是字符型的需要在變量名后面加一個S符號，S符與變量名可以直接相連也可以隔一個空格。 3．CARDS/DATALINES語句 用于在SAS系統(tǒng)中直接輸入數(shù)據(jù)，表明所列數(shù)據(jù)的開始。數(shù)據(jù)行寫在CARDS語句（或 DATALINES語句）和一個只有一個頂頭的分號的行之間。 DATA語句、INPUT語句、CARDS語句的使用可見下例。 注意：這個例子的數(shù)據(jù)有11個觀測，5個變量，每行數(shù)據(jù)的各變量之間用空格分隔。為輸入這些數(shù)據(jù)，INPUT語句中依次列出了5個變量名，并在字符型變量name后加了S符。要生成一個數(shù)據(jù)集這是*簡單的寫法。 （二）循環(huán)結(jié)構(gòu) SAS數(shù)據(jù)步可以使用循環(huán)結(jié)構(gòu)讀入數(shù)據(jù)，循環(huán)結(jié)構(gòu)包括計數(shù)DO循環(huán)，當(dāng)型循環(huán)和直到型循環(huán)，應(yīng)用*多的是計數(shù)DO循環(huán)。計數(shù)DO循環(huán)的寫法是： DO計數(shù)變量一起始值TO結(jié)束值； 在DO和END之間可以有多個語句。程序先把計數(shù)變量賦值為起始值，如果此值小于等于結(jié)束值則執(zhí)行循環(huán)體語句，然后把計數(shù)變量加上步長，再判斷它是否小于等于結(jié)束值，如果是則繼續(xù)執(zhí)行循環(huán)體，直到計數(shù)變量的值大于結(jié)束值為止。上述結(jié)構(gòu)中“BY步長可以省略，這時步長為1。如果步長取負(fù)值，則繼續(xù)循環(huán)的條件是計數(shù)變量大于等于結(jié)束值。 例如： （三）函數(shù) SAS提供了比一般程序設(shè)計語言多幾倍的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)可以直接用在數(shù)據(jù)步的計算中，其中包括所有語言都有的數(shù)學(xué)函數(shù)、字符串函數(shù)，還包括特有的統(tǒng)計分布函數(shù)、分位數(shù)函數(shù)、隨機數(shù)函數(shù)、日期時間函數(shù)、財政金融函數(shù)等。 SAS函數(shù)格式為函數(shù)名（，， ），“函數(shù)名（OF變量名列表），其中變量名列表可以是任何合法的變量名列表。 1．?dāng)?shù)學(xué)函數(shù) ABS(x)：求z的絕對值。 MAX( x1，x2， ，xn)：求所有自變量中的*大一個。 MIN( x1，x2， ，xn)：求所有自變量中的*小一個。 MOD(x，y)：求x除以y的余數(shù)。 SQRT(x)：求x的平方根。 ROUND(x，eps)：求x按照eps指定的精度四舍五入后的結(jié)果，如ROUND( 5654. 5654，0.01)結(jié)果為5654. 57，ROUND(5654. 5654，10)結(jié)果為5650。 LOG(x)：求x的自然對數(shù)。 LOGIO(x)：求x的常用對數(shù)。 EXP(x)：指數(shù)函數(shù)ex。 SIN(x)，COS(x)，TAN(x)：求x的正弦、余弦、正切函數(shù)。 ARSIN(y)：計算函數(shù)y=sin(x)在x取值區(qū)間為一號，號]的反函數(shù)，y取[-1，1]間值。 2．分布密度函數(shù)、分布函數(shù) 作為一個統(tǒng)計計算語言，SAS提供了多種概率分布的有關(guān)函數(shù)。分布密度、概率、累積分布函數(shù)等可以通過幾種統(tǒng)一的格式調(diào)用，格式為 分布函數(shù)值=CDF(分布’，x)； 密度值= PDF(分布’，x)； 概率值= PMF(分布’，x)； 對數(shù)密度值= LOGPDF(分布’，x)； 對數(shù)概率值= LOGPMF(分布’，x)； CDF計算由分布指定分布的分布函數(shù)，PDF計算分布密度函數(shù)，PMF計算離散分布的分布概率，LOGPDF為PDF的自然對數(shù)，LOGPMF為PMF的自然對數(shù)。函數(shù)在自變量x處計算，表示可選的參數(shù)表。 分布類型取值可以為BINOMIAL，CHISQUARED，F(xiàn)，NORMAL或GAUSSIAN，POISSON，T等。可以只寫前四個字母。 例如，PDF(lNORMAILI，1.96)計算標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布在1.96處的密度值(0. 05844)，CDF(lNORMAL，1.96)計算標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布在1.96赴的分布函數(shù)值(0.975)。PMF對連續(xù)型分布即PDF。 除了用上述統(tǒng)一的格式調(diào)用外，SAS還單獨提供了常用分布的密度和分布函數(shù)。 PROBNORM(x)：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。 PROBT(x，df：自由度為df的f分布函數(shù)。可選參數(shù)粗nc為非中心參數(shù)。 PRoBCHI(x，df：自由度為df的卡方分布函數(shù)。可選參數(shù)nc為非中心參數(shù)。 PROBF(x，ndf，ddf：自由度為ndf，ddf的F分布的分布函數(shù)。可選參數(shù)卵（’為非中心參數(shù)。 PROBBNMl(p，n，m)：設(shè)隨機變量y服從二項分布B（n，p），此函數(shù)計算P(Y≤m)。 POISSON( (lambda，n)：參數(shù)為lambda的Poisson分布y≤n的概率。 3．分位數(shù)函數(shù) 分位數(shù)函數(shù)是概率分布函數(shù)的反函數(shù)。其自變量在0到1之間取值。分位數(shù)函數(shù)計算的是分布的左側(cè)分位數(shù)。SAS提供了六種常見連續(xù)型分布的分位數(shù)函數(shù)。 PROBIT(p)：標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布左側(cè)鄉(xiāng)分位數(shù)。結(jié)果在-5到5之間。 TINV(p，df：自由度為df的f分布的左側(cè)p分位數(shù)。可選參數(shù)nc為非中心參數(shù)。 CINV(p，df：自由度為df的卡方分市的左側(cè)p分位數(shù)。可選參數(shù)nc為非中心參數(shù)。 FINV(p，ndf，ddf：F(ndf，ddf)分布的左側(cè)p分位數(shù)。可選參數(shù)卵nc為非中心參數(shù)。 GAMINV(p，a)：參數(shù)為“的伽馬分布的左側(cè)p分位數(shù)。 BETAINV(p，a，b)：參數(shù)為(“，6)的貝塔分布的左側(cè)p分位數(shù)。 4．樣本統(tǒng)計函數(shù) 樣本統(tǒng)計函數(shù)把輸入的自變量作為一組樣本，計算樣本統(tǒng)計量。其調(diào)用格式為“函數(shù)名（自變量1，自變量2， ，自變量n）
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