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图4.27 F分布基本数据表
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②在B2单元格中输入函数”=EXP（GAMMALN（（20+20）/2））/（EXP（GAMMALN（20/2））*EXP（GAMMALN（20/2）））*（20/20）^（20/2）*A3^（20/2-1）*（1+20/20*A3）^（-1/2*（20+20））”，使用自动填充柄工具复制公式至B3:B13单元格区域，即可得到根据F分布概率密度公式计算得出的概率值，计算结果如图4.28所示。
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图4.28 概率值计算结果
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Excel统计分析与应用大全 4.5.2 F分布的概率分布图的绘制
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通过示例11来介绍绘制F分布的概率分布图的相关操作。
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示例11：
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以示例10中图4.28所示的数据表作为本例的基础数据文件，绘制F分布的概率分布图的具体操作步骤如下：
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图4.29 F分布的概率分布图
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Excel统计分析与应用大全 第5章 参数估计
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在实际问题中，人们经常希望能根据一些已知的信息推断出未知的信息或对某一结论下定论。如果能够掌握总体的数据，只需要做一些简单的统计描述，就可以得到所求的总体特征。但实际情况比较复杂，涉及范围广的不可能对总体中的每个单位都进行测定。这就需要从总体中抽取一部分个体进行调查，进而利用样本提供的信息来推断总体的特征。
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比如，遇到随机变量X（总体X）的分布函数的形式已知，但它的一个或者多个参数未知的情形，此时写不出确切的概率密度函数。若通过简单随机抽样，得到总体X的一个样本观测值（x1，x2，……，xn），就可以利用这一组数据来估计这一个或多个未知参数。诸如此类利用样本去估计总体未知参数的问题，称为参数估计问题。即用所获得的样本值去估计参数取值称为参数估计。
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参数估计问题有两类，分别是点估计和区间估计。
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5.1 参数估计介绍
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5.1.1 参数估计的点估计
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点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数的函数。通常它们是总体的某个特征值。
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设x1，x2，……，xn是来自总体X的一个样本，其中θ是待估计的参数，我们用一个统计量