stata软件基础:概率分布和抽样分布

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1、论文数据服务www.data2plot.comStata软件基本操作和数据分析入门第三讲概率分布和抽样分布赵耐青概率分布累积函数1.标准正态分布累积函数norm(X)2.t分布右侧累积函数ttail(df,X),其中df是自由度3.χ2分布累积函数chi2(df,X),其中df是自由度4.χ2分布右侧累积函数chi2tail(df,X),其中df是自由度5.F分布累积函数F(df1,df2,X),df1为分子自由度,df2为分母自由度6.F分布右侧累积函数F(df1,df2,X),df1为分子自由度,df2为分母自由度累积函数的计算使用正态分布计算X服从N(

2、0,1),计算概率P(X<1.96).displaynorm(1.96).9750021即概率P(X<1.96)=0.9750021display可简写为di,如:dinorm(1.96),同样可以得到上述结果。X服从N(0,1),计算概率P(X>1.96),则.di1-norm(1.96).0249979即概率P(X>1.96)=0.0249979X服从N(μ,σ2),则~(0,1)XYNμσ−=,因此对其他正态分布只要在函数论文数据服务www.data2plot.com括号中插入一个上述表达式就可以得到相应概率。例如:X服从N(100,62),计算概率P

3、(X<111.76),则操作如下.dinorm((111.76-100)/6).9750021即:概率P(X<111.76)=0.9750021又如X服从N(100,62),计算概率P(X>90),操作如下.di1-norm((90-100)/6).95220965χ2分布累积概率计算设X服从自由度为1的χ2分布,计算概率P(X>3.84),则操作如下.di1-chi2(1,3.84).05004353概率P(X>3.84)=0.05004353设X服从自由度为3的χ2分布,计算概率P(X<5),则操作如下.dichi2(3,5).82820288概率P(X

4、<5)=0.82820288χ2分布右侧累积概率计算设X服从自由度为1的χ2分布,计算概率P(X>3.84),则操作如下.dichi2tail(1,3.84).05004353概率P(X>3.84)=0.05004353设X服从自由度为3的χ2分布,计算概率P(X<5),则操作如下.dichi2(3,5).82820288概率P(X<5)=0.82820288t分布右侧累积概率计算论文数据服务www.data2plot.com设t服从自由度为10的t分布,计算概率P(t>2.2),操作如下.dittail(10,2.2).02622053概率P(t>2.2)

5、=0.02622053(注意:这是右累积函数)设t服从自由度为10的t分布,计算概率P(t<-2),操作如下.di1-ttail(10,-2).03669402概率P(t<-2)=0.03669402F分布累积概率计算设F服从F(3,27),计算概率P(F<1),操作如下:.diF(3,27,1)注意这里的函数是大写F,stata软件中是区分大小写的.59208514概率P(F<1)=0.59208514设F服从F(4,40),计算概率P(F>3),操作如下:.di1-F(4,40,3).02954694概率P(F>3)=0.02954694F分布右侧累积概

6、率计算设F服从F(3,27),计算概率P(F<1),操作如下:.di1-Ftail(3,27,1)注意这里的函数是大写F,stata软件中是区分大小写的.59208514概率P(F<1)=0.59208514设F服从F(4,40),计算概率P(F>3),操作如下:.diFtail(4,40,3).02954694概率P(F>3)=0.02954694概率分布的临界值计算正态分布的临界值计算函数invnorm(P)论文数据服务www.data2plot.com例如:双侧U0.05(即:左侧累积概率为0.975),操作如下.diinvnorm(0.975)1.9

7、59964即U0.05=1.959964t分布的临界值计算函数invchi2tail(df,P)例如计算自由度为28的右侧累积概率为0.025的临界值t28,α,操作如下.diinvttail(28,0.025)2.0484071临界值t28,α=2.0484071χ2分布的临界值计算函数invchi2(df,P)或invchi2tail(df,P)例如:计算自由度为1的χ2右侧累积概率为0.05的临界值χ20.05,操作如下:.diinvchi2(1,0.95)3.8414591临界值χ20.05=3.8414591或者操作如下:.diinvchi2tai

8、l(1,0.05)3.8414591临界值χ20.0

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