可以在此处（和其他地方）找到更多关于 F 分布数学的详细信息。pdf 的公式在那里，p 值只是从 F 统计量到该函数无穷大的积分。它还具有 F 分布的累积分布函数，p 值将只是 1 减去 F 统计量的累积值。累积函数以不完整的 beta 分布表示（如果您需要详细信息，请提供链接）。您可以使用 Scheme 中已经存在的不完整 beta 发行版的实现（这将相当简单），如果没有其他语言的实现（这里是一个位置），您可能可以链接到您的 Scheme 程序（我对 Scheme 的了解不足以了解链接，但您应该能够找到一种方法）。

关于 Scheme 库，这里有两个您可能感兴趣的GSL绑定：

• Noel Welsh的mzgsl.
• Doug Williams的Science 合集提供了一系列用于数值计算的模块；它包括随机数分布等。

如果您使用Racket ，则可以在PLaneT上轻松获得第二个项目。

这是一个返回分布 (的值的示例：$p$$x=4.2$${\cal F}(2, 10)$$p=0.047$

(require (planet williams/science/random-distributions/f-distribution))
(- 1 (f-distribution-cdf 4.2 2 10))

与相应的 CDF

(require (planet williams/science/random-distributions/f-distribution-graphics))
(f-distribution-plot 2 10)

还有一些可用于鸡计划（发布分支 4）的统计功能。安装所需的依赖项后，例如

$ sudo chicken-install statistics

你将能够做类似的事情

(use statistics)
(f-significance 4.2 2 10 #:one-tailed? #t)

在交互式鸡壳 ( csi) 中。

正如@cardinal 所指出的，Guile-numeric绑定看起来很有希望，因为它似乎为统计计算提供了一个更加集成的框架（带有 libfft 和 lapack 支持）。我目前没有时间测试它，但值得尝试。

在每个统计程序中，计算 F 检验的 p 值都是一项非常简单的工作。例如r（r-project）。这是R中的一个例子：

pf(F, df1=dfa, df2=dfb)

其中F是统计值，dfa和dfb 是自由度。

希望这对你有帮助！