Excel里计算finv和f.inv出来的结果怎么差这么多？应该选择哪个数？

　excel函数中finv的原理：
FINV(p, df1, df2) 函数是 FDIST(x, df1, df2) 的逆函数。对于任何特定 x FDIST(x, df1, df2) 返回的 F 分布随机变量 df1 和 df2 自由度是大于或等于 x 的概率。
FINV(p, df1, df2) 函数返回 x 的值，其中 FDIST(x, df1, df2) 返回 p。因此，搜索进程其中 FDIST x、 df1 df2） 是"可以接受靠近"通过 FDIST 计算 x 的各种候选值，直到它找到 x 的值返回 x 的相应值的计算 FINV 到 p。
FINV函数的作用：
返回 F 概率分布的反函数值。如果 p = FDIST(x,…)，则 FINV(p,…) = x。
在 F 检验中，可以使用 F 分布比较两个数据集的变化程度。例如，可以分析美国、加拿大的收入分布，判断两个国家/地区是否有相似的收入变化程度。
语法：
FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2)
Probability 与 F 累积分布相关的概率值。
Degrees_freedom1 分子自由度。
Degrees_freedom2 分母自由度。
说明：
如果任何参数都为非数值型，则函数 FINV 返回错误值 #VALUE!。
如果 probability < 0 或 probability > 1，函数 FINV 返回错误值 #NUM!。
如果 degrees_freedom1 或 degrees_freedom2 不是整数，将被截尾取整。
如果 degrees_freedom1 < 1 或 degrees_freedom1 ≥ 10^10，函数 FINV 返回错误值 #NUM!。
如果 degrees_freedom2 < 1 或 degrees_freedom2 ≥ 10^10，函数 FINV 返回错误值 #NUM!。
函数 FINV 可用于返回 F 分布的临界值。例如，ANOVA 计算的结果常常包括 F 统计值、F 概率和显著水平参数为 0.05 的 F 临界值等数据。若要返回 F 的临界值，可用显著水平参数作为函数 FINV 的 probability 参数。
如果已给定概率值，则 FINV 使用 FDIST(x, degrees_freedom1, degrees_freedom2) = probability 求解数值 x。因此，FINV 的精度取决于 FDIST 的精度。FINV 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 #。

　　excel函数中finv的原理：
FINV(p, df1, df2) 函数是 FDIST(x, df1, df2) 的逆函数。对于任何特定 x FDIST(x, df1, df2) 返回的 F 分布随机变量 df1 和 df2 自由度是大于或等于 x 的概率。
FINV(p, df1, df2) 函数返回 x 的值，其中 FDIST(x, df1, df2) 返回 p。因此，搜索进程其中 FDIST x、 df1 df2） 是"可以接受靠近"通过 FDIST 计算 x 的各种候选值，直到它找到 x 的值返回 x 的相应值的计算 FINV 到 p。
FINV函数的作用：
返回 F 概率分布的反函数值。如果 p = FDIST(x,…)，则 FINV(p,…) = x。
在 F 检验中，可以使用 F 分布比较两个数据集的变化程度。例如，可以分析美国、加拿大的收入分布，判断两个国家/地区是否有相似的收入变化程度。
语法：
FINV(probability,degrees_freedom1,degrees_freedom2)
Probability 与 F 累积分布相关的概率值。
Degrees_freedom1 分子自由度。
Degrees_freedom2 分母自由度。
说明：
如果任何参数都为非数值型，则函数 FINV 返回错误值 #VALUE!。
如果 probability < 0 或 probability > 1，函数 FINV 返回错误值 #NUM!。
如果 degrees_freedom1 或 degrees_freedom2 不是整数，将被截尾取整。
如果 degrees_freedom1 < 1 或 degrees_freedom1 ≥ 10^10，函数 FINV 返回错误值 #NUM!。
如果 degrees_freedom2 < 1 或 degrees_freedom2 ≥ 10^10，函数 FINV 返回错误值 #NUM!。
函数 FINV 可用于返回 F 分布的临界值。例如，ANOVA 计算的结果常常包括 F 统计值、F 概率和显著水平参数为 0.05 的 F 临界值等数据。若要返回 F 的临界值，可用显著水平参数作为函数 FINV 的 probability 参数。
如果已给定概率值，则 FINV 使用 FDIST(x, degrees_freedom1, degrees_freedom2) = probability 求解数值 x。因此，FINV 的精度取决于 FDIST 的精度。FINV 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 #。