<html>
  <head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
  </head>
  <body text="#000000" bgcolor="#FFFFFF">
    <br>
    <font face="Courier New">Heinz,<br>
      <br>
      I don't know if this will serve you, but you cn always approximate
      the inverse of a function using spline interpolation. If you have
      y(k) = f(x(k)) fo a range of values of x then you can interpolate
      the data y(k) x(k) for a value yo to get an xo that approximates
      finv(yo).<br>
      <br>
      Regards<br>
      <br>
      Federico Miyara<br>
       <br>
      <br>
      <br>
    </font><br>
    <div class="moz-cite-prefix">On 17/05/2020 18:49, Heinz Nabielek
      wrote:<br>
    </div>
    <blockquote type="cite"
      cite="mid:EE9179B4-8405-4552-B654-1E593AE51423@me.com">
      <pre class="moz-quote-pre" wrap="">Dear SciLabers:

can Scilab compute the inverse of the regularized Incomplete Beta Function?

Example: in unbiased sampling in Austria with sample size N=1432, they detected n=1 infections.
Therefore, expected infected fraction = 0.000698324.

But this does not say much, because the sample size was small and the "success" was extremely small (fortunately).

The standard procedure therefore is to derive the one-sided 95% upper confidence limit:
CONF=0.95; N=1432; n=1:
One-sided 95% upper confidence limit fraction = BETA.INV(CONF, n+1, N+1-n) = 0.003306121

How would I do that in Scilab?
Heinz

_______________________________________________
users mailing list
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:users@lists.scilab.org">users@lists.scilab.org</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://lists.scilab.org/mailman/listinfo/users">http://lists.scilab.org/mailman/listinfo/users</a>

</pre>
    </blockquote>
    <br>
  </body>
</html>