怎样用EXCEL中关于卡方分布函数等相关函数的命令以及利用EXCEL怎么绘制卡方分布函数图？
Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。
相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。
访问数据分析工具 “分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项 （加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。
好久不学这些函数了，不知道记得还对不对，供参考。
函数是EXP（），返回 e 的 n 次幂。
绘制函数图，点击插入-图表-xy散点图-选择无数据点平滑线，然后修饰下就好了。
第1步 在Excel单元格中输入自变量，直接借用上一步输入完毕的A列的这些数据，作为随机变量χ的取值。
第2步 在单元格C2中输入计算t分布的积累的概率密度函数的公式。
自变量χ就是单元格A2的值，所以按Excel相对引用的规则，χ由A2代入即可，于是单元格C2内容是=GAMMA.DIST(A2,11/2,2, TRUE)。
第3步 复制公式
按住单元格C2右下角的填充控制点，向下一直拖曳到C102，将C2的公式填充复制到C列的相应的单元格。
第4步 作卡方分布概率密度函数图表
由于图形右端与,y=1渐近，变化极细微，故只选择选择A1：A72和C2：C72单元格区域，选“插入”-“图表”-“散点图”-“带平滑线的散点图”，输入标题，调整字号、线型等格式，完成卡方分布积累的概率密度函数图，如图-4所示：
图-4
如将上图的图表类型换成二维面积图，则如图-5-1(2003版)和图-5-2（2010版）所示：
图-5-1(2003版)
图-5-2(2010版)
如将上图的图表类型换成三维面积图，则如图-6-1（2003版）和图-6-2（2010版）所示：
图-6-1(2003版)
图-6-2（2010版）
excel 函数是
CHIINV 函数
全部显示全部隐藏返回 χ2 分布单尾概率的反函数值。如果 probability = CHIDIST(x,...)，则 CHIINV(probability,...) = x。使用此函数可比较观测结果和期望值，可确定初始假设是否有效。
语法
CHIINV(probability,degrees_freedom)
Probability 为与 χ2 分布相关的概率。
Degrees_freedom 为自由度的数值。
注解
如果任一参数为非数字型，则函数 CHIINV 返回错误值 #VALUE!。
如果 probability < 0 或 probability > 1，则函数 CHIINV 返回错误值 #NUM!。
如果 degrees_freedom 不是整数，将被截尾取整。
如果 degrees_freedom < 1 或 degrees_freedom > 10^10，则 CHIINV 返回错误值 #NUM!。
如果已给定概率值，则 CHIINV 使用 CHIDIST(x, degrees_freedom) = probability 求解数值 x。因此，CHIINV 的精度取决于 CHIDIST 的精度。CHIINV 使用迭代搜索技术。如果搜索在 100 次迭代之后没有收敛，则函数返回错误值 #N/A。
a2=0.050001 与 χ2 分布相关的概率
a3=10 自由度
公式 说明（结果）
=CHIINV(A2,A3) χ2 分布的单尾概率的反函数值 (18.3069735)
```````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````````
模型参数的验证方法主要使用卡方拟合度检验( Chi-square Goodness-of-fit Test )结合最大似然估计( Maximum Likelihood Estimation )，并且使用QQ图（Quantile-Quantile Plot）证明验证结果。
具体的说，就是先假定采集的样本数据符合某一分布，通过最大似然估计方法估计出该分布的参数，然后
代入并用卡方检验计算相对于该分布的偏差。实践中我们对于一组样本数据，计算所有常见分布的偏差值，
选取偏差最小的分布做为该样本的拟合结果。另外，从QQ图直观上看，该分布做为拟合结果描绘出的曲线必须近似为接近参考线的直线,否则我们就将数据拆分为多个部分进行分段的拟合（如对终端请求包大小的拟合）。
具体看下这个网站对你有没有用
http://hi.baidu.com/icmm/blog/item/bad118fabc8fe01da8d3118f.htm
返回伽玛分布。可以使用此函数来研究具有偏态分布的变量。伽玛分布通常用于排队分析。
语法
GAMMADIST(x,alpha,beta,cumulative)
X 为用来计算伽玛分布的数值。
Alpha 分布参数。
Beta 分布参数。如果 beta = 1，函数 GAMMADIST 返回标准伽玛分布。
Cumulative 为一逻辑值，决定函数的形式。如果 cumulative 为 TRUE，函数 GAMMADIST 返回累积分布函数；如果为 FALSE，则返回概率密度函数。
说明
如果 x、alpha 或 beta 为非数值型，函数 GAMMADIST 返回错误值 #VALUE!。
如果 x < 0，函数 GAMMADIST 返回错误值 #NUM!。
如果 alpha ≤ 0 或 beta ≤ 0，函数 GAMMADIST 返回错误值 #NUM!。
伽玛概率密度函数的计算公式如下：
标准伽玛概率密度函数为：
当 alpha = 1 时，函数 GAMMADIST 返回如下的指数分布：
对于正整数 n，当 alpha = n/2，beta = 2 且 cumulative = TRUE 时，函数 GAMMADIST 以自由度 n 返回 (1-CHIDIST(X))。
当 alpha 为正整数时，函数 GAMMADIST 也称为爱尔朗 (Erlang) 分布。
示例
如果您将示例复制到空白工作表中，可能会更易于理解该示例。
数据 说明
10 用来计算伽玛分布的数值
9 Alpha 分布参数
2 Beta 分布参数
公式 说明（结果）
=GAMMADIST(A2,A3,A4,FALSE) 在上述条件下的概率伽玛分布 (0.032639)
=GAMMADIST(A2,A3,A4,TRUE) 在上述条件下的累积伽玛分布 (0.068094)
看下附件的数据可否帮到你。
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