肿么用F值和Sig(概率)值判断方差齐性是否齐性?

B1输入公式：
=SUMPRODUCT((OFFSET($A$1:$A$15,1,0)=2)+0,($A$1:$A$15=1)+0)/COUNTIF(A1:A15,1)

即为1下面是2的概率。

举个例子给你,其他的你自己处理一下
数据在A1:A100中,比如求1下面为2的概率

=text(sumproduct((a1:a99=1)*(a2:a100=2))/countif(a:a,1),"0.00%")

1．T值表示：逐个检验各自变量（回归）。







2．Sig值包含p值。无论数据（sig）的显著性是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”，都需要将P值与显著性水平（0．05或0．01）进行比较。如果P值是0。01







3．F值表示：方差检验量，即整个模型的总体检验。







4．P值表示：用于确定假设检验结果的参数。还可以利用分布的拒绝域，根据不同的分布对其进行比较

扩展资料：
1. T值主要用于样本容量较小(如n < 30)、未知总体标准差的正态分布。t检验是利用t分布理论推导出差异的概率，从而比较两种均值之间的差异是否具有显著性。它与f检验和卡方检验并列。







2．显著性差360问答异是一个统计学术语。它是对数据差异的统计评估。通常情况下，只有当实验结果达到0．05或0．01水平时，才能认为数据之间的否友蒸紧注微讲行差异是显著的或极显著的。







半品3．P值是原假设为真时样本观测结果或更极端结果的概率。P值越小，结果越显著。然而，检验结果是“显著性”、“中度显著性”还是“高度显著性”取决于P值的大小和实际问题。

通过COUNTIF函数统计单元格“对”“错”个数时，不会将单元格中公式里的“对”“错”列入统计。

1下面是2的次数与2下面是3的次数分别是

=SUMPRODUCT((A1:A14=1)*(A2:A15=2))
=SUMPRODUCT((A1:A14=2)*(A2:A15=3))

1下面是2的概率与2下面是3的概率分别是

=SUMPRODUCT((A1:A999=1)*(A2:A1000=2))/COUNT(A1:A1000)
=SUMPRODUCT((A1:A999=2)*(A2:A1000=3))/COUNT(A1:A1000)
或
=TEXT(SUMPRODUCT((A1:A999=1)*(A2:A1000=2))/COUNT(A1:A1000),"0.00%")
=TEXT(SUMPRODUCT((A1:A999=2)*(A2:A1000=3))/COUNT(A1:A1000),"0.00%")

1、首先要拿出F检验表了解自由度是多少，例如当a=0.01时,找到a=0.01的表；

2、下图红线所圈出的是以分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布为例。首先选择分位数为0.90的分位数表，然后找到上方一行的6，对应6下方的一列。

3、然后还要找到左侧一列中的8，对应8的那一行。

4、最后两者相交的那个数字就是需要查找的分位数为0.90，自由度为（6,8）的F分布的值。

需要注意的是：F是一种非对称分布，有两个自由度，且位置不可互换。F分布表横坐标是x，纵坐标是y，一个分位点一张表，F0.05（7,9）就查分位点是0.05的那张表横坐标为7，纵坐标为9处的值。
扩展资料：

有一类随机事件，它具有两个特点：第一，只有有限个可能的结果；第二，各个结果发生的可能性相同。具有这两个特点的随机现象叫做“古典概型”。
在客观世界中，存在大量的随机现象，随机现象产生的结果构成了随机事件。如果用变量来描述随机现象的各个结果，就叫做随机变量。
随机变量有有限和无限的区分，一般又根据变量的取值情况分成离散型随机变量和非离散型随机变量。一切可能的取值能够按一定次序一一列举，这样的随机变量叫做离散型随机变量；如果可能的取值充满了一个区间，无法按次序一一列举，这种随机变量就叫做非离散型随机变量。
在离散型随机变量的概率分布中，比较简单而应用广泛的是二项式分布。如果随机变量是连续的，都有一个分布曲线，实践和理论都证明：
有一种特殊而常用的分布，它的分布曲线是有规律的，这就是正态分布。正态分布曲线取决于这个随机变量的一些表征数，其中最重要的是平均值和差异度。平均值也叫数学期望，差异度也就是标准方差。
参考资料来源：百度百科-概率统计

在没有安装专业统计软件Minitab的情况下，Excel也能轻松计算Z值和概率，为数据分析带来便利。
理解Z值 想象一下，Z值就像一个尺子，测量一个数值x相对于平均值μ（μ为均值）和标准偏差σ（σ是数据分散度的度量）之间的距离。公式Z = (x - μ) / σ，正的Z值表示数值位于均值之上，负的则在均值之下。直观地说，这张图将帮助你形象地把握Z值的含义。
求解实例 比如，让我们假设中国南方成年男子的平均身高为168厘米，标准差为5.5厘米。若想知道某人身高180厘米的概率，我们来一步步计算。首先，在Excel中，输入均值168和标准差5.5，然后在C5单元格中输入公式Z = (180 - 168) / 5.5，得到Z值为2.18。
概率计算 要计算大于180厘米身高的概率，即阴影部分面积，只需在F5单元格中键入公式"NORMSDIST(2.18)"，结果会显示为0.985439，这意味着有98.54%的人身高低于180厘米，而1.45%的人身高则超过这个数值。
概率反查Z值 如果想反过来，通过概率找出对应的Z值，只需在H5单元格中输入"NORMSINV(0.985439)"，你会得到Z值大约为2.1818，这与先前通过直接计算得出的结果一致，展现了Excel的强大功能。