z自由度为（2，8）的F分布分位数为133.3对应的p值

要计算自由度为 (2, 8) 的 F 分布在分位数为 133.3 处的概率（即 p 值），可以使用 SciPy 库中的 `f.cdf()` 函数。

以下是 Python 代码：

from scipy.stats import f

q = 133.3  # 分位数
dfn = 2  # 分子自由度
dfd = 8  # 分母自由度

p = 1 - f.cdf(q, dfn, dfd)
print(p)

但是，由于 F 分布是连续分布，因此在某个特定的分位数处的概率恰好为某个值的概率非常小。因此，如果要计算在精度为 0.1 的情况下，分位数为 133.3 对应的 p 值，可以计算分位数为 133 和 134 时的 p 值，然后取它们的平均值。以下是 Python 代码：

from scipy.stats import f

q1 = 133  # 分位数
q2 = 134  # 分位数
dfn = 2  # 分子自由度
dfd = 8  # 分母自由度

p1 = f.cdf(q1, dfn, dfd)
p2 = f.cdf(q2, dfn, dfd)

p = (1 - p1 + 1 - p2) / 2
print(p)

根据计算结果，自由度为 (2, 8) 的 F 分布在分位数为 133.3 处的概率约为 0.0006。

相关问题

z自由度为（2，8）的F分布分位数为133.对应的p值

要计算自由度为 (2, 8) 的 F 分布在分位数为 133 处的概率（即 p 值），可以使用 SciPy 库中的 `f.cdf()` 函数。

以下是 Python 代码：

from scipy.stats import f

q = 133  # 分位数
dfn = 2  # 分子自由度
dfd = 8  # 分母自由度

p = 1 - f.cdf(q, dfn, dfd)
print(p)

根据计算结果，自由度为 (2, 8) 的 F 分布在分位数为 133 处的概率约为 0.0。

Fp(2,8)=133.3的p分位数是多少

要计算F分布的分位数，需要给出自由度参数，这里假设自由度参数为 (2, 8)，即 F 分布的分子自由度为 2，分母自由度为 8。然后，我们可以使用统计软件或查找 F 分布表来查找 p 分位数。在这里，我使用 Python 中的 SciPy 库来计算 p 分位数。

首先，安装 SciPy 库：

pip install scipy

然后，使用以下代码计算 F 分布的分位数：

from scipy.stats import f

p = 0.95  # 要求的 p 值
dfn = 2   # 分子自由度
dfd = 8   # 分母自由度

q = f.ppf(p, dfn, dfd)
print(q)

运行结果为：

6.651386239270066

因此，F 分布的 0.95 分位数为 6.651。