02954694 概率PF>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) 例如:双侧Uas(即:左侧累积概率为0975),操作如下 di invnorm(0.97 1959964即U0s=1959964 t分布的临界值计算函数 nattai(dfP) 例如计算自由度为28的右侧累积概率为0.025的临界值tsa,操作 如下 di invttail(28, 0.025) 2.0484071 临界值ts,a=2.0484071 x2分布的临界值计算函数 invchi2(d;P)或 invchi2tail(df.,P) 例如:计算自由度为1的x2右侧累积概率为0.05的临界值x0,操 作如下: di invchi2(1, 0.95) 3.8414591 临界值x20s=38414591 或者操作如下: di invchi2tail(1, 0.05).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) 例如：双侧 U0.05(即：左侧累积概率为 0.975)，操作如下 . di invnorm(0.975) 1.959964 即 U0.05＝1.959964 t 分布的临界值计算函数 invttail(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，，操作 如下 . di invttail(28,0.025) 2.0484071 临界值 t28，=2.0484071  2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 2右侧累积概率为 0.05 的临界值 2 0.05，操 作如下： . di invchi2(1,0.95) 3.8414591 临界值 2 0.05=3.8414591 或者操作如下： . di invchi2tail(1,0.05)