SPSS的反分布函数
反分布函数的一般形式为IDF.分布名(P,参数,)。其中圆点前是函数类名,圆点后是分布名称,括号内是自变量。第一个自变量 P 是这个分布的累积概率,其后的自变量是指定分布的参数。函数值是相应分布的累计概率值为P的临界值。
① IDF.CHISQ(p,df)数值型函数,产生来自卡方x 2 分布的临界值,第一个自变量为概率值 P,第二个自变量为自由度 df。例如,累积概率为 0.95,自由度为 5 的卡方分布的临界值记作IDF.CHISQ(0.95,5),其函数值IDF.CHISQ(0.95,5)=1.145。
② IDF.EXP(p,shape)数值型函数,产生一个来自指数分布的临界值,该分布具有给定行状参数shape,概率值为P。
③ IDF.F(p,dfl,df2)数值型函数,产生一个来自 F 分布的值,该分布具有自由度为dfl,df2,累计概率为 P 的临界值。例如,显著性概率在 0.05 水平上,自由度分别为 6、5的F值为IDF.F(0.95,6,5)=4.9503。
④ DF.LOGISTIC(prob,mean,scale)数值型函数,产生一个均值为mean和标度参数为scale,累计概率为P的逻辑斯蒂分布的临界值。
⑤ IDF.LNORMAL(P,a,b)数值型函数,产生具有指定参数和累计概率为 P 的对数正态分布的临界值。
⑥ IDF.NORMAL(p,mean,stddev)数值型函数,产生来自正态分布具有指定均值和标准差的累计概率。例如,显著性水平为 0.05,均值为 0,标准差为 1 的标准正态分布的临界值IDF.NORMAL(0.95,0,1)=1.645。
⑦ IDF.PARETO(prob,threshold,shape)数值型函数,产生一个来自帕累托分布,累计概率为P的值,该分布的临界值为threshold,尺度参数为scale。
⑧ IDF.T(prob,df)数值型函数,产生一个自由度为 df,累计概率为 P 的来自学生 t分布的临界值。
⑨ IDF.UNIFORM(P,min,max)数值型函数,产生一个累计概率为 P 的来自均匀分布的临界值,均匀分布的最大值为max、最小值为min。
⑩ PROBIT(P)数值型函数,产生累计概率为P的标准正态分布的临界值。