Texas Instruments TINSPIRE Teacher Software Guidebook - Page 591

Inverse t invt, lowBound, upBound, numerator df, denominator df

Page 591 highlights

Inverse t (invt) computes the inverse cumulative t-distribution probability function specified by Degrees of Freedom, df, for a given area under the curve. This distribution is useful in determining the probability of an occurrence of data in the area from 0 to x 0. The probability density function (pdf) is: f(x d--1-f---⁄---2---)-(1/2)df/2xdf ⁄ 2 - 1e-x/2,x ≥ 0 This distribution is useful in determining the probability of the occurrence of a given value from a population with a c2 distribution. The draw option is available when c2 Pdf is invoked from a formula cell. c2 Cdf (c2 Cdf()) computes the c2 (chi-square) distribution probability between lowBound and upBound for the specified df (degrees of freedom). You can click the Draw Shade area check box to shade the area between the lower and upper bounds. Changes to the initial lowBound and upBound automatically update the distribution. This distribution is useful in determining the probability of the occurrence of value within given boundaries of a population with a c2 distribution. F Pdf (F Pdf()) computes the probability density function (pdf) for the F distribution at a specified x value. numerator df (degrees of freedom) and denominator df must be integers > 0. The probability density function (pdf) is: f(x) = n----+-----d----)--/--2---]-Γ ( n /2 ) Γ ( d /2 ) ⎛ ⎝ n-d ⎞ ⎠ n /2 x n/2 - 1 ( 1 + nx / d )-(n + d ) /2 ,x ≥ 0 where n = numerator degrees of freedom d = denominator degrees of freedom This distribution is useful in determining the probability that two samples have the same variance. The draw option is available when F Pdf is invoked from a formula cell. Using Lists & Spreadsheet 579

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Using Lists & Spreadsheet
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Inverse t (invt)
computes the inverse cumulative t-distribution
probability function specified by Degrees of Freedom, df, for a given area
under the curve.
This distribution is useful in determining the probability of an occurrence
of data in the area from 0 to x<1. This function is used when the
population mean and/or population standard deviation is not known.
c
2
Pdf (
c
2
Pdf())
computes the probability density function (
pdf
) for
the
c
2
(chi-square) distribution at a specified
x
value.
df
(degrees of
freedom) must be an integer > 0. The probability density function (
pdf
)
is:
This distribution is useful in determining the probability of the
occurrence of a given value from a population with a
c
2
distribution. The
draw option is available when
c
2
Pdf
is invoked from a formula cell.
c
2
Cdf (
c
2
Cdf())
computes the
c
2
(chi-square) distribution probability
between
lowBound
and
upBound
for the specified
df
(degrees of freedom).
You can click the
Draw Shade area
check box to shade the area between
the lower and upper bounds. Changes to the initial
lowBound
and
upBound
automatically update the distribution.
This distribution is useful in determining the probability of the
occurrence of value within given boundaries of a population with a
c
2
distribution.
F
Pdf (
F
Pdf())
computes the probability density function (
pdf
) for the
F
distribution at a specified
x
value.
numerator df
(degrees of freedom)
and
denominator df
must be integers > 0. The probability density function
(
pdf
) is:
This distribution is useful in determining the probability that two
samples have the same variance. The draw option is available when
F
Pdf
is invoked from a formula cell.
where
n
= numerator degrees of freedom
d
= denominator degrees of freedom
fx
()
1
Γ
df
2
(
)
-------------------- 1/2
(
)
df
/2
x
df
2
1
e
x
/2
x
0
,
=
fx
()
Γ
n
d
+
(
)
/2
[
]
Γ
n
/2
(
d
/2
(
)
---------------------------------
n
d
--
n
/2
x
n
/2
1
1
nx
/
d
+
(
)
n
d
+
(
)
/2
x
0
,
=