使用Python生成F分布表并导出为Excel文件

一、引言
二、准备工作
三、代码实现
四、运行结果
五、总结
六、参考资料

一、引言

在统计分析中， $F$ 分布是一种非常重要的连续概率分布，广泛应用于方差分析、回归分析的显著性检验等场景。为了方便查阅和使用F分布的临界值，我们可以使用Python编写一个脚本来生成F分布表，并将其导出到Excel文件中。本文将详细介绍如何完成这一任务。
在这里插入图片描述

二、准备工作

首先，我们需要确保Python环境已经安装了必要的库。本文所使用的库包括pandas用于数据处理和scipy.stats中的f函数用于计算F分布的临界值。此外，os库（虽然本文示例中未直接使用，但提供了保存文件到特定目录的方法）也是Python标准库的一部分，无需额外安装。

你可以使用以下命令来安装pandas库（如果尚未安装）：

pip install pandas

scipy库通常与numpy一起安装，但你也可以单独安装它：

pip install scipy

三、代码实现

以下是完整的Python脚本，用于生成 $F$ 分布表并导出到Excel文件：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2023-11-13 18:00
# @Author : Leuanghing Chen
# @Blog : https://blog.csdn.net/weixin_46153372?spm=1010.2135.3001.5421
# @File : F分布表.py
# @Software : PyCharmimport pandas as pd
from scipy.stats import f
import os# 置信度列表
confidence_levels = [0.1, 0.05, 0.01]
# 自由度范围
n_1_range = range(1, 31)
n_2_range = range(1, 31)# 为每个置信度生成一个F分布表
for alpha in confidence_levels:# 创建一个空的DataFrame来存储结果index = pd.MultiIndex.from_product([n_1_range, n_2_range], names=['n_1', 'n_2'])f_table = pd.DataFrame(index=index, columns=[f'F_critical'])# 填充F分布表for (n1, n2), row in f_table.iterrows():f_critical = f.ppf(1 - alpha, n1, n2)f_table.loc[(n1, n2), 'F_critical'] = f_critical# 注意：原代码中文件生成部分缩进错误，已修正如下file_name = f'F_Distribution_Table_alpha_{alpha:.2f}.xlsx'f_table.to_excel(file_name)print(f"F分布表（alpha={alpha:.2f}）已成功生成并保存到{file_name}")# （可选）确保输出目录存在并保存文件到该目录的注释代码（已修正缩进并添加说明）
# 如果需要将文件保存到特定目录，可以取消以下代码的注释，并修改'output_dir'为你的目标目录
# os.makedirs('output_dir', exist_ok=True)
# file_path = os.path.join('output_dir', file_name)  # 注意：这里的file_name是在循环中定义的，因此不能在这里直接使用
# 由于file_path需要在循环内部使用，因此上述两行代码应放入循环内部，但在本例中我们直接保存到当前目录

四、运行结果

运行上述脚本后，你将在当前目录下看到三个Excel文件，分别对应于置信度0.1、0.05和0.01的 $F$ 分布表。文件名分别为F_Distribution_Table_alpha_0.10.xlsx、F_Distribution_Table_alpha_0.05.xlsx和F_Distribution_Table_alpha_0.01.xlsx。
以置信度0.1，即F_Distribution_Table_alpha_0.10.xlsx例，整理后如下图所示：
在这里插入图片描述