使用EXCEL进行区间估计及确定样本容量
用Excel求置信区间公式案例
=(K6-1)*K5/K9
1.32665793
=(K6-1)*K5/K10
4.893473228
样本数据
41250
一、总体均值的区间估计
38970 40187 40200 43175 42550 41010 41095 39265 40680
（一）总体方差未知
指标名称 样本容量 样本均值 样本标准差 抽样平均误差 置信度 自由度
指标数值 16
41116.875 1346.842771 336.7106928
13
11 13 10 12 14 15 16 17 13 12 14 9
计算公式
计算结果
13.19047619
13.19047619
2.293884208
2.293884208
20
20
0.95
0.95
=CHIINV(0.025,K6-1)
32.85232686
=CHIINV(0.975,K6-1)
8.906516482
1000
抽样平均误差
250
置信度
0.95
自由度
15
标准正态分布的双 侧分位数
1.959963985
允许误差
489.9909961
置信下限
40626.884
置信上限
4X
n
z 2 ]
二、总体 方差的区 间估计 （μ未 知） 样本数据 计算指标
11 样本均值 13 样本方差 10 样本容量 12 置信水平 14 卡方分布下侧分位数(a=0.025) 15 卡方分布上侧分位数(a=0.975) 16 置信下限 17 置信上限
0.95 15
41872 t分布的双侧分位数 2.131449546
90%置信区间的计算公式excel
一、概述90置信区间是统计学中常用的概念，它用于对总体参数的区间估计。
计算90置信区间可以帮助我们对总体参数的范围有一个更准确的估计。
在实际应用中，经常需要使用Excel来进行90置信区间的计算。
本文将介绍如何使用Excel来计算90置信区间的公式。
二、计算公式在Excel中，计算90置信区间的公式可以通过使用STDEV.P函数和NORM.S.INV函数来实现。
我们需要计算样本数据的标准差，然后使用NORM.S.INV函数来计算标准正态分布的分位数。
根据90置信水平的要求，依据置信水平的两侧分别计算上下限值。
1. 计算样本数据的标准差在Excel中，我们可以使用STDEV.P函数来计算样本数据的标准差。
该函数的语法为：STDEV.P(number1, [number2], ...)，其中number1, number2等为样本数据。
通过该函数计算得到的标准差将作为后续计算90置信区间的基础数据。
2. 计算标准正态分布的分位数在Excel中，我们可以使用NORM.S.INV函数来计算标准正态分布的分位数。
该函数的语法为：NORM.S.INV(probability)，其中probability为所需分位数的概率值。
通过该函数计算得到的值将用于计算90置信区间的上下限。
3. 计算90置信区间的上下限值在Excel中，我们可以使用以下公式来计算90置信区间的上下限值：上限 = 样本均值 + NORM.S.INV(0.95) * 样本标准差 / SQRT(样本容量)下限 = 样本均值 - NORM.S.INV(0.95) * 样本标准差 / SQRT(样本容量)其中，样本均值为样本数据的平均值，样本标准差为样本数据的标准差，样本容量为样本数据的容量，NORM.S.INV(0.95)为90置信水平下的标准正态分布的分位数。
三、实例演示为了帮助读者更好地理解如何在Excel中计算90置信区间，下面通过一个实例演示来展示具体的计算步骤。
excel计算95%置信区间的公式
excel计算95%置信区间的公式摘要：一、引言二、置信区间的概念三、Excel 计算置信区间的公式四、如何使用Excel 计算95% 置信区间五、结论正文：一、引言在数据分析中，我们常常需要估计某个参数的真实值。
置信区间是一种度量估计值与真实值之间差距的方法，可以帮助我们更准确地了解参数的真实值。
在Excel 中，我们可以通过公式来计算置信区间，从而更方便地进行数据分析。
二、置信区间的概念置信区间是根据样本数据计算的一个范围，用以估计总体参数的真实值。
通常，置信区间具有一个置信水平，例如95%，表示在多次抽样中，有95% 的置信区间包含参数的真实值。
三、Excel 计算置信区间的公式在Excel 中，我们可以使用以下公式来计算置信区间：置信区间= 样本均值± Z 值* 标准误差其中，Z 值是标准正态分布表中的数值，根据置信水平（例如95%）查表得到。
标准误差则是样本标准差除以样本大小的平方根。
四、如何使用Excel 计算95% 置信区间1.首先，需要有一个包含样本数据的表格。
例如，我们可以有一个表格，其中列出了不同产品的尺寸（如长度、宽度等）。
2.接着，在另一个单元格中，输入以下公式来计算置信区间：`=CONFIDENCE.NORM(0.95, SUM(1/COUNTIF(数据区域，数据区域))-1)`其中，“数据区域”应替换为包含样本数据的区域。
3.按下回车键，Excel 将自动计算95% 置信区间的上下限。
五、结论通过使用Excel 的置信区间公式，我们可以快速、准确地估计总体参数的真实值。
使用EXCEL进行区间估计及确定样本容量
使用EXCEL进行区间估计及确定样本容量区间估计和确定样本容量是统计学中非常重要的概念。
在进行统计分析时，我们通常有一个总体参数需要估计，但是通常我们无法获得整个总体的数据，而只能获得样本数据。
因此，我们需要使用区间估计来估计参数的范围，并且需要确定样本容量来保证估计的准确性和可靠性。
区间估计是通过样本数据来对总体参数进行估计，并给出一个范围区间来表达不确定性。
常用的区间估计方法有置信区间和预测区间。
在Excel中，我们可以使用函数来进行区间估计。
首先，我们需要计算样本的均值和标准差。
假设有一个包含样本数据的列A，我们可以使用AVERAGE函数来计算样本均值，使用STDEV函数来计算样本标准差。
例如，我们有一个含有100个观测值的样本，可以使用以下公式计算样本均值和样本标准差：样本均值：=AVERAGE(A1:A100)样本标准差：=STDEV(A1:A100)接下来，我们可以使用Excel的统计函数来计算置信区间的上限和下限。
假设我们要计算一个95%的置信区间，我们可以使用以下公式：置信区间下限：=CONFIDENCE.NORM(0.05,STDEV(A1:A100),COUNT(A1:A100))置信区间上限：=CONFIDENCE.NORM(0.05,STDEV(A1:A100),COUNT(A1:A100))其中，0.05为置信水平，STDEV(A1:A100)为样本标准差，COUNT(A1:A100)为样本容量。
另外，我们也可以使用Excel的数据分析工具来进行区间估计。
首先，我们需要安装数据分析工具包（如果未安装），然后找到"数据"选项卡，点击"数据分析"，选择"t检验:配对两样本"或者"z检验:两样本或一个样本平均值"。
在打开的对话框中，填入相应的参数，例如选择样本数据的范围，设置置信水平等。
点击"确定"后，Excel会自动计算出区间估计的结果。
excel置信区间计算
excel置信区间计算Excel置信区间计算一、什么是置信区间？置信区间是统计学中用于估计总体参数的一种方法。
在实际应用中，我们通常无法获得总体的全部数据，只能通过对样本数据进行统计分析来推断总体的特征。
而置信区间就是在某个置信水平下，对总体参数的一个区间估计。
二、如何使用Excel计算置信区间？在Excel中，计算置信区间需要使用到两个函数：平均值函数（AVERAGE）和标准误差函数（STDEVP）。
下面以一个实例来说明如何在Excel中进行置信区间的计算。
假设我们有一组样本数据，包含10个观测值。
我们想要计算该样本数据的均值的95%置信区间。
1. 首先，在Excel的一个单元格中输入样本数据，例如A1到A10。
2. 然后，在另外一个单元格中输入平均值函数，即在B1单元格中输入=AVERAGE(A1:A10)，回车。
3. 接下来，在第三个单元格中输入标准误差函数，即在C1单元格中输入=STDEVP(A1:A10)/SQRT(COUNT(A1:A10))，回车。
4. 最后，在第四个单元格中输入置信区间的下限，即在D1单元格中输入=B1-1.96*C1，回车。
在第五个单元格中输入置信区间的上限，即在E1单元格中输入=B1+1.96*C1，回车。
5. 到此，我们就得到了该样本数据均值的95%置信区间。
三、如何解读置信区间的结果？在上述实例中，我们得到了样本数据均值的95%置信区间。
这意味着，如果我们重复抽取样本数据，并计算其均值的置信区间，有95%的概率使得该区间包含总体的真实均值。
具体解读时，我们可以说“在95%的置信水平下，样本数据的均值的置信区间为[下限，上限]”。
其中，下限和上限即为Excel计算得到的结果。
四、注意事项在使用Excel进行置信区间计算时，需要注意以下几点：1. 样本数据必须是随机抽取的，并且符合总体分布的假设。
2. 置信水平的选择需要根据实际需求进行。
常用的置信水平有90%、95%和99%。
Excel求置信区间的方法
应用Excel求置信区间一、总体均值的区间估计（一）总体方差未知例：为研究某种汽车轮胎的磨损情况，随机选取16只轮胎，每只轮胎行驶到磨坏为止。
记录所行驶的里程（以公里计）如下：假设汽车轮胎的行驶里程服从正态分布，均值、方差未知。
试求总体均值μ的置信度为的置信区间。
步骤：1.在单元格A1中输入“样本数据”，在单元格B4中输入“指标名称”，在单元格C4中输入“指标数值”，并在单元格A2：A17中输入样本数据。
2.在单元格B5中输入“样本容量”，在单元格C5中输入“16”。
3.计算样本平均行驶里程。
在单元格B6中输入“样本均值”，在单元格C6中输入公式：“=AVERAGE（A2，A17）”，回车后得到的结果为。
4.计算样本标准差。
在单元格B7中输入“样本标准差”，在单元格C7中输入公式：“＝STDEV(A2，A17)”，回车后得到的结果为。
5.计算抽样平均误差。
在单元格B8中输入“抽样平均误差”，在单元格C8中输入公式：“＝C7/SQRT(C5)” ，回车后得到的结果为。
6.在单元格B9中输入“置信度”，在单元格C9中输入“”。
7.在单元格B10中输入“自由度”，在单元格C10中输入“15”。
8.在单元格B11中输入“t分布的双侧分位数”，在单元格C11中输入公式：“ ＝TINV(1-C9，C10)”，回车后得到α＝的t分布的双侧分位数t＝。
9.计算允许误差。
在单元格B12中输入“允许误差”，在单元格C12中输入公式：“＝C11*C8”，回车后得到的结果为。
10.计算置信区间下限。
在单元格B13中输入“置信下限”，在单元格C13中输入置信区间下限公式：“＝C6－C12”，回车后得到的结果为。
11.计算置信区间上限。
在单元格B14中输入“置信上限”，在单元格C14中输入置信区间上限公式：“＝C6＋C12”，回车后得到的结果为。
（二）总体方差已知仍以上例为例，假设汽车轮胎的行驶里程服从正态总体，方差为10002，试求总体均值μ的置信度为的置信区间。
excel置信区间的计算公式
excel置信区间的计算公式Excel置信区间的计算公式是通过使用CONFIDENCE.T函数来实现的。
该函数的语法如下：CONFIDENCE.T(alpha, standard_dev, size)。
其中：alpha，表示所需的置信水平，通常取0.05或0.01，分别对应95%和99%的置信水平。
standard_dev，表示样本的标准偏差。
size，表示样本的大小。
该函数返回一个数值，表示在给定置信水平下的样本均值的置信区间的半径。
现在让我们来撰写一篇文章，以Excel置信区间的计算公式为标题。
---。
标题，Excel置信区间的计算公式。
在统计学中，置信区间是对总体参数的估计范围，它是用来表示样本估计值的不确定性的一种方法。
在Excel中，我们可以使用CONFIDENCE.T函数来计算置信区间。
CONFIDENCE.T函数的使用非常简单，只需要提供所需的置信水平、样本标准偏差和样本大小就可以了。
例如，如果我们希望计算95%置信水平下的置信区间，可以使用如下的公式：=CONFIDENCE.T(0.05, standard_dev, size)。
其中，standard_dev表示样本的标准偏差，size表示样本的大小。
这个公式将返回一个数值，表示在给定置信水平下的样本均值的置信区间的半径。
通过使用Excel的置信区间计算公式，我们可以更加准确地评估样本数据的可靠性，从而做出更加合理的决策。
这对于市场调研、产品测试以及质量控制等方面都具有重要意义。
总之，Excel的置信区间计算公式为我们提供了一个简单而强大的工具，帮助我们更好地理解和利用样本数据，为决策提供更可靠的依据。
---。
希望这篇文章对你有所帮助。
正态分布置信区间EXCEL计算公式
正态分布置信区间EXCEL计算公式1.确定样本数量、样本均值和样本标准差。
在Excel中，假设样本数量为n，样本均值为x̄，样本标准差为s。
你可以使用诸如COUNT、AVERAGE和STDEV.S等函数来计算这些值。
2.确定置信水平。
置信水平是一个概率，表示我们对总体参数的估计有多大的信心。
常用的置信水平有90%、95%和99%。
你需要将这个置信水平转换为与其对应的α值。
例如，对于95%的置信水平，α值为0.053.确定临界值。
根据样本数量和置信水平，你需要确定正态分布的临界值。
在Excel 中，可以使用函数NORM.S.INV来计算这个临界值。
公式如下：```临界值=NORM.S.INV(1-α/2,0,1)```其中，α/2表示α值的一半。
4.计算置信区间的下限值和上限值。
接下来，你可以使用以下公式来计算置信区间的下限值和上限值：```下限值=x̄-(临界值*s/√n)上限值=x̄+(临界值*s/√n)```下限值表示总体参数可能的最小值，上限值表示总体参数可能的最大值。
例如，假设样本数量为100，样本均值为50，样本标准差为10，置信水平为95%。
可以使用以下公式来计算置信区间：```临界值=NORM.S.INV(1-0.05/2,0,1)=1.96下限值=50-(1.96*10/√100)=47.04上限值=50+(1.96*10/√100)=52.96```因此，95%的置信区间为(47.04,52.96)。
以上就是在Excel中计算正态分布置信区间的公式和步骤。
使用这些公式，你可以根据样本数据和置信水平来估计总体参数的取值范围。
Excel 在统计方面的应用技巧
1512021年33期 （11月下旬）统计研究摘要：Excel 作为一款优秀的数据分析软件，其在统计方面具有明显的应用优势。
本文主要就Excel 在统计方面的应用技巧进行论述，结合具体的案例去分析其应用的显著优势，为Excel 技巧运用提供一定的指导。
关键词：Excel ；统计；应用；技巧在实际的数据处理中，往往涉及到数据的统计，数据统计时常常对应线性回归与相关性分析，当前人们也更倾向于使用相应的工具软件或编程系统进行数据的大规模高效率统计，既追求数据统计的速度，也追求统计的质量。
但无论是使用工具软件还是编程进行数据统计，不仅操作繁琐，且对操作人员技能要求较高，应用效果也不甚理想。
而Excel 作为一款优秀的数据分析软件，支持数据的统计分析与处理，因此，总结其在数据统计分析方面的应用技巧非常必要。
一、Excel 的常用统计函数介绍A VERAGE 工作表函数是返回参数的算术平均值，对应的语法格式为A V-ERAGE(n1，n2，…，n30)；CORREL 工作表函数，其对应的是返回两个数值单元格区域之间的相关关系，对应的语法格式为CORREL(array1，array2)，其中Array1和Array2参数分别表示第一和第二单元格区域；COUNTIF 工作表函数，对应的是给定区域内符合条件的单元格的数目，对应的语法格式为COUNTIF(range ，criteria)，Range 参数代表单元格区域[1]，而Criteria 是给定条件，工作表函数主要是使用最小二乘法进行最佳直线拟合，返回直线数组的描述，也有一定的语法格式为LINEST(y's ，x's ，const ，stats)，对应的参数是y's 和x's 。
MAX 、MIN 工作表函数，分别对应数据集中的最大值、最小值，对应的语法格式为MAX(n1，n2，…，n30)和MIN(n1，n2，…，n30)，RANK 工作表函数反映了数值在一组数值中的排名，对应的语法格式为RANK(number ，ref ，order)。
抽样分布于区间估计用EXCEL假设检验分析
实验五抽样分布于区间估计之用EXCEL进行假设检验一、实验目的及要求熟练使用Excel进行参数的假设检验二、实验内容本章介绍的假设检验包括一个正态总体的参数检验和两个正态总体的参数检验。
对于一个正态总体参数的检验,可利用函数工具和自己输入公式的方法计算统计量,并进行检验。
1)一个正态总体的参数检验一个正态总体均值的假设检验：方差已知【例1】假设某批矿砂10个样品中的镍含量，经测定为3.28，3.27，3.25，3.25，3.27，3.24，3.26，3.24，3.24，3.25（单位：％）。
设总体服从正态分布，且方差为，问：在下能否认为这批矿砂的平均镍含量为3.25。
解根据题意，提出检验的原假设和备择假设是：；：这是一个双侧检验问题，具体步骤如下：步骤一：输入数据。
打开Excel工作簿，将样本观测值输入到A1：A10单元格中。
步骤二：假设检验。
1. 在B2中输入“=AVERAGE(A1：A10)”，回车后得到样本平均值3.255；2. 在B3中输入总体标准差0.01；3. 在B4中输入样本容量10；4. 在B5中输入显著性水平0.01；5. 在B6中输入“”，即输入“”，回车后得标准正态分布的的双侧分位数；6.在B7中输入检验统计量的计算公式：“”，回车后得统计量的值：。
步骤三：结果分析。
由于，未落入否定域内，所以接受原假设，即这批矿砂的平均镍含量为3.25 %。
一个正态总体均值的假设检验：方差未知【例2】某一引擎生产商声称其生产的引擎的平均速度每小时高于公里。
现将生产的20台引擎装入汽车内进行速度测试，得到行驶速度（单位：公里/小时）如下：250 236 245 261 256258 242 262 249 251254 250 247 245 256256 258 254 262 263试问：样本数据在显著性水平为0.025时是否支持引擎生产商的说法。
解根据题意，提出检验的原假设和备择假设是：；：这是一个右侧检验问题，具体步骤如下：步骤一：输入数据。
Excel求置信区间的方法excel置信区间
应用Excel求置信区间一、总体均值的区间估计（一）总体方差未知例：为研究某种汽车轮胎的磨损情况，随机选取16只轮胎，每只轮胎行驶到磨坏为止。
记录所行驶的里程（以公里计）如下：4125 87 3897 41 0假设汽车轮胎的行驶里程服从正态分布，均值、方差未知。
试求总体均值μ的置信度为0.95的置信区间。
步骤：1.在单元格A1中输入“样本数据”，在单元格B4中输入“指标名称”，在单元格C4中输入“指标数值”，并在单元格A2：A17中输入样本数据。
2.在单元格B5中输入“样本容量”，在单元格C5中输入“16”。
3.计算样本平均行驶里程。
在单元格B6中输入“样本均值”，在单元格C6中输入公式：“=AVERAGE（A2，A17）”，回车后得到的结果为41116.875。
4.计算样本标准差。
在单元格B7中输入“样本标准差”，在单元格C7中输入公式：“＝STDEV(A2，A17)”，回车后得到的结果为1346.842771。
5.计算抽样平均误差。
在单元格B8中输入“抽样平均误差”，在单元格C8中输入公式：“＝C7/SQRT(C5)” ，回车后得到的结果为336.7106928。
6.在单元格B9中输入“置信度”，在单元格C9中输入“0.95”。
7.在单元格B10中输入“自由度”，在单元格C10中输入“15”。
8.在单元格B11中输入“t分布的双侧分位数”，在单元格C11中输入公式：“ ＝TINV(1-C9，C10)”，回车后得到α＝0.05的t分布的双侧分位数t＝2.1315。
9.计算允许误差。
在单元格B12中输入“允许误差”，在单元格C12中输入公式：“＝C11*C8”，回车后得到的结果为717.6822943。
10.计算置信区间下限。
在单元格B13中输入“置信下限”，在单元格C13中输入置信区间下限公式：“＝C6－C12”，回车后得到的结果为40399.19271。
11.计算置信区间上限。
在单元格B14中输入“置信上限”，在单元格C14中输入置信区间上限公式：“＝C6＋C12”，回车后得到的结果为41834.55729。
Excel求置信区间的方法
应用Excel求置信区间一、总体均值的区间估计（一）总体方差未知例：为研究某种汽车轮胎的磨损情况，随机选取16只轮胎，每只轮胎行驶到磨坏为止。
记录所行驶的里程（以公里计）如下：假设汽车轮胎的行驶里程服从正态分布，均值、方差未知。
试求总体均值μ的置信度为0.95的置信区间。
步骤：161.在单元格A1中输入“样本数据”，在单元格B4中输入“指标名称”，在单元格C4中输入“指标数值”，并在单元格A2：A17中输入样本数据。
2.在单元格B5中输入“样本容量”，在单元格C5中输入“16”。
3.计算样本平均行驶里程。
在单元格B6中输入“样本均值”，在单元格C6中输入公式：“=AVERAGE（A2，A17）”，回车后得到的结果为41116.875。
4.计算样本标准差。
在单元格B7中输入“样本标准差”，在单元格C7中输入公式：“＝STDEV(A2，A17)”，回车后得到的结果为1346.842771。
5.计算抽样平均误差。
在单元格B8中输入“抽样平均误差”，在单元格C8中输入公式：“＝C7/SQRT(C5)” ，回车后得到的结果为336.7106928。
6.在单元格B9中输入“置信度”，在单元格C9中输入“0.95”。
7.在单元格B10中输入“自由度”，在单元格C10中输入“15”。
8.在单元格B11中输入“t分布的双侧分位数”，在单元格C11中输入公式：“ ＝26TINV(1-C9，C10)”，回车后得到α＝0.05的t分布的双侧分位数t＝2.1315。
9.计算允许误差。
在单元格B12中输入“允许误差”，在单元格C12中输入公式：“＝C11*C8”，回车后得到的结果为717.6822943。
10.计算置信区间下限。
在单元格B13中输入“置信下限”，在单元格C13中输入置信区间下限公式：“＝C6－C12”，回车后得到的结果为40399.19271。
11.计算置信区间上限。
在单元格B14中输入“置信上限”，在单元格C14中输入置信区间上限公式：“＝C6＋C12”，回车后得到的结果为41834.55729。
实验三用EXCEL进行参数估计和假设检验
实验三用EXCEL进行参数估计和假设检验一、用EXCEL进行区间估计数据：某百货公司6月份各天的销售额数据如下：（单位：万元）求在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间。
参数估计数据及结果：从上面的结果我们可以知道，该月平均销售额的置信下限为270.23，置信上限为277.97。
二、用EXCEL进行假设检验例题1：假设有A、B两个品牌的电池，现分别从这两个品牌电池中随机抽取10只进行检测，获得下表数据。
它们的使用寿命方差相等为30，试问在0.1的显着性水平下，可否认为两个品牌的平均使用寿命存在显着差异？据上，提出原假设：A、B两个品牌的电池使用寿命不存在显着差异，备择假设：A、B两个品牌的电池使用寿命存在显着差异。
进行Z检验-双样本平均差检验：得如下所示结果：此次检验属于双尾检验，显着性水平0.1，所以在0.1的显着性水平下不能拒绝原假设，即可以认为两个品牌的平均使用寿命不存在显着性差异。
例题2：用某种药物治疗9例再生障碍性贫血患者，治疗前后患者血红蛋白变化的数据如下表所示。
问在0.05的显着性水平下，能否认为这种药物至少可以使血红蛋白数量增加15个单位？提出原假设：这种药物不能使患者血红蛋白至少增加15个单位；备择假设：这种药物可以使患者的血红蛋白至少增加15个单位。
由于总体平均差已知，选用t-检验：平均值的成对二样本分析：得结果如下：由于显着性水平为0.05大于P值0.00037558，因此要拒绝原假设，即可以认为这种药物至少能使血红蛋白数量增加15个单位。
例题3：某研究所试验出一批新品种，想知道新品种产量是否比老品种产量有显着提高，随机抽取新老品种产量各9个，数据如下(单位：千克)。
试问，在0.05的显着性水平下，可否认为新品种比老品种的产量有显着提高？据条件，提出原假设：新品种比老品种产量没有显着提高；备择假设：新品种比老品种产量显着提高。
得出t检验：双样本异方差分析结果如下：在显着性水平为0.05的单侧检验下，P值为0。
利用EXCEL进行区间估计
6. 选定E3单元格，输入公式“=ABS(NORMSINV(0.025))”或 “=NORMSINV(E2+(1-E2)/2)”，便可确定Z值，单元格E3中将显示1.959961。
⑦ 在E4单元格中输入公式“=E3*B4”，计算极限误差，其结果显示为0.04887。 ⑧ 在单元格E5中输入“=B3-E4”计算估计下限，在E6单元格中输入“=B3+E4”
这样，总体均值的951 %的2置.08 信5 区 5间 7为1 ： 3.15473
总体均值区间估计 结果如图所示：
置信度越高，下限 值越低，上限值越 高，置信区间越宽； 反之，置信度越低， 置信区间越小。
用Excel计算必要样本单位数
例 某快餐店想在置信度为96%的条件下估计午餐时 间每位顾客的平均支出，根据过去经验，每个顾 客平均支出的标准差不超过5元，要抽取多少样 本才能使其抽样极限误差不超过2元呢? 打开“参数估计.xls”工作簿，选择 “样本容量”工作表，如图所示：
． 当 数 据 输 入 完 例 题 的 调
人 数 ” ， 从
． 在 单 元 格
查单
数元中
据格输
．入
起 输
“ 行
二
将 列 ．
数 据 ， 拖 动 鼠
即 “ 灯 泡 平 均
． 选 择 单 元 格
标耐
将用：
其小
移时 到”，
一
表 ．
作 薄 ， 选 择 “ 均 值
． 打 开 “ 参 数 估 计
”
图所示。
选择单元格D1，在 “插入”菜单中选择 “函数”选
项，打开“粘贴函数” 对话框如图所示。
在“函数分类”列表中选择“统计”，在“函数名”列表中选 择计数函数COUNT。单击“确定”按钮，打开计数函数 对话框如图所示。
用Excel进行参数估计
用Excel进行参数估计总体均值和比例的区间估计参数估计所要解决的问题是根据样本数据对总体的参数进行点估计和区间估计。
根据样本对总体的均值、比例或方差进行点估计，就是计算样本的均值、比例或方差。
有关计算在Excel或SPSS中的实现我们前面已经讲解过了。
根据样本对总体的均值区间估计时，根据条件的不同可以选择t分布或正态分布；对总体比例进行区间估计则要求是大样本，使用的分布是正态分布。
1、利用正态分布计算均值的置信区间。
正态总体、方差已知，或者非正态总体、大样本、方差已知的情况下均值的置信区间为；大样本、方差未知时，不管总体是否为正态分布，均值的置信区间均可按以下公式计算：。
公式中的样本均值、样本方差可以由软件计算出来（或者总体标准差已知），可以根据正态分布的累积分布的反函数计算出来，因此相应得置信区间很容易计算。
[例6.1] CJW公司每个月都要进行顾客满意度调查。
最近一次调查中调查了100名顾客，顾客的平均满意度为82分。
已知总体的标准差为20，试计算顾客满意度的95%的置信区间。
在Excel单元格中输入公式“=82-NORMINV(0.975,0,1)*20/10”，可知置信下限为78.08，用公式“=82+NORMINV(0.975,0,1)*20/10”可知置信上限为85.92。
如果把公式中的0.975改为0.995，可以求出顾客满意度99%的置信区间。
注意NORMINV 的概率参数与显著性水平α的关系。
在Excel中也可以利用CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)函数来计算正态总体方差已知情况下的置信区间：该函数的返回值等于，相当于置信区间长度的一半，根据这一结果很容易计算相应的置信区间。
例如在这个例子中，“=CONFIDENCE(0.05,20,100)”的计算结果为3.919928。
2、利用t分布计算均值的置信区间。
正态总体、方差未知时均值的置信区间为。
excel95%置信区间的计算公式
excel95%置信区间的计算公式Excel95%置信区间的计算公式是一种常用的统计学方法，用于计算数据样本的置信区间。
本文将介绍该方法的原理、计算步骤以及在实际应用中的注意事项。
1.原理在统计学中，置信区间是指根据一个样本的数据，对于总体参数的一个区间估计。
置信区间的长度取决于取置信水平的大小。
如果我们希望置信水平为95%，那么我们需要找到一个范围，使得在这个范围之内的样本出现的概率为95%。
置信区间是估计总体参数的一种区间估计方法，常用于估计总体均值和总体比例等统计参数。
2.计算步骤Excel95%置信区间的计算步骤如下：（1）计算样本的平均值X̄和标准差s（2）计算样本数量n（3）计算样本的标准误差SE，公式：SE=s/√n（4）计算置信水平的t值，公式可以通过Excel函数TINV(0.05,n-1)计算得出，其中0.05表示置信水平，n-1表示自由度（5）计算置信区间，公式X̄±t（0.05，n-1）*SE以上步骤就可以得出Excel95%置信区间的计算公式：X̄±t（0.05，n-1）*SE，其中X̄为样本的平均值，t（0.05，n-1）为置信水平为95%的自由度为n-1的t值，SE为样本的标准误差。
3.应用注意事项（1）样本应该是随机的，无选择性的，一定要保证样本的代表性；（2）样本容量应该比较大，至少大于30；（3）我们需要选择恰当的置信水平，一般取95%或99%；（4）自由度的数量与样本量有关，需要正确计算n-1，以保证t值的正确性；（5）在使用Excel计算时，需要引用对应的函数和公式，正确定位样本数量和置信水平等参数。
4.实例分析通过下面一个实例来进一步了解和应用Excel95%置信区间的计算公式。
某公司进行了一个产品评价调查，有100名顾客参与了调查，其中60名顾客表示很满意。
试计算总体比例在95%置信水平下的置信区间。
（1）计算样本比例p=60/100=0.6（2）样本容量n=100（3）计算标准误差SE=sqrt(p*(1-p)/n)=sqrt(0.6*(1-0.6)/100)=0.049（4）计算t值TINV(0.05, 100-1)=1.984（5）计算置信区间，0.6±1.984*0.049，计算结果为（0.504，0.696）因此，总体比例在95%置信水平下的置信区间为（0.504，0.696）。
excel计算95%置信区间
excel计算95%置信区间现代社会，数据科学和分析的重要性日益凸显。
许多研究调查活动都会让人们收集关于一个具体问题的相关数据；随后，人们会根据自己收集的数据，使用不同的统计工具，来计算有关该问题的参数和结果。
计算95%置信区间是统计分析中用来测量参数估计值的准确性的一种技术。
它表明研究者可以确定一些统计量，如均值，中位数或总和等，落在一定的可信范围内，从而更有可能接受研究结果。
Excel是一种流行的电子表格软件，它包含了大量的计算功能，可以用来计算95%置信区间。
本文旨在介绍如何使用Excel计算95%置信区间。
首先，研究者需要准备所需的数据，并确定置信水平。
一般来说，95%的置信水平被认为是最常用的，当然，研究者可以根据自己的需要，调整置信水平。
接下来，研究者可以使用Excel来计算95%置信区间。
Excel中有两种用于计算95%置信区间的函数，分别是CONFIDENCE.NORM（）和CONFIDENCE.T（）。
CONFIDENCE.NORM（）函数的使用方式如下：=CONFIDENCE.NORM（alpha，标准差，样本量）其中alpha是研究者想要计算的置信水平，标准差是数据的标准差，样本量是数据的样本量。
CONFIDENCE.T（）函数用法如下：=CONFIDENCE.T（alpha，t值，样本量）其中alpha是研究者想要计算的置信水平，t值是斯特灵检验计算的值，而样本量是数据的样本量。
使用上述两个Excel函数，就可以计算出95%置信区间。
置信区间的计算只是统计分析中的一个元素，统计分析的其他元素包括检验假设，识别相关性和趋势，以及多重回归分析等。
Excel可以应用于大多数统计分析任务，这是因为Excel不但具有丰富的计算功能，而且还可以让人们将数据在一个表中直观地进行可视化，从而帮助研究者做出科学的决策。
总之，Excel计算95%置信区间是一项重要的统计分析技术，它可以帮助研究者更好地发现和分析数据，从而更有效地解决问题。
excel的confidence函数
excel的confidence函数Excel的CONFIDENCE函数是一种统计函数，用于计算给定样本数量和置信水平的置信区间。
置信区间是一种测量估计值（样本平均值、总体平均值等）的不确定性的方法，即表示估计值区间范围，其中有一定概率包含真实的总体参数。
CONFIDENCE函数的语法如下：CONFIDENCE(alpha, standard_dev, size)- alpha：置信水平，即置信区间的覆盖概率。
alpha的值通常在0到1之间，对应于0%到100%的置信水平。
例如，alpha=0.05表示95%的置信水平。
- standard_dev：样本数据的标准偏差，用于表示统计样本的变异程度。
如果已知总体标准偏差，则应使用总体标准偏差而不是样本标准偏差。
- size：样本数量，表示用于计算置信区间的样本数据的数量。
CONFIDENCE函数的返回值是一个浮点数，表示置信区间的范围值。
下面是一个示例，以说明如何使用CONFIDENCE函数：假设我们有一组数据，如下表所示：数据-------101214161820我们想要计算样本均值的95%置信区间。
首先，我们可以使用AVERAGE函数计算样本均值，使用STDEV函数计算样本标准偏差。
在单元格B2中输入以下公式：=AVERAGE(A1:A6)。
在单元格B3中输入以下公式：=STDEV(A1:A6)。
然后，在单元格B4中使用CONFIDENCE函数计算置信区间。
输入以下公式：=CONFIDENCE(0.05,B3,6)。
其中，0.05表示95%的置信水平，B3表示样本标准偏差，6表示样本数量。
这意味着样本均值的95%置信区间为（10.0，19.0），即我们可以以95%的置信水平认为总体均值在这个区间内。
总之，CONFIDENCE函数可以帮助我们评估样本统计数据的置信区间，以确定估计值的不确定性。
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区间估计
一、区间估计的Excel实现
1、总体方差已知，在某显著性水平下，均值区间估计。
某药材生产商需要对某仓库中的1000箱药材的平均重量进行估计。
已知药材重量的总体标准差为5千克，在随机抽取40箱样本称重后计算出每箱的平均值为52千克，求该仓库中每箱药材平均重量的区间估计（置信水平95%）
2.总体方差未知，大样本（n>=30）时的均值区间估计。
某药材生产商需要对其仓库中的1000箱药材的平均重量进行估计，药材重量的总体方差未知。
随机抽取50箱样本称重后
结果如下表所示。
求该仓库中每箱药材平均
重量在95%置信水平下的区间估计。
3.总体方差未知，小样本（n<30）下的均值区间估计。
T分布
tinv( )——求某自由度水平下，某显著性水平（注意录入的是a，而不是a/2!）下的t临界值。
某药材生产商需要对其仓库中的1000项药材的平均重量进行估计，药材重量的总体方差未知，随机抽取16箱样本称重后结果如下表所示，求该仓库中每箱药材平均重量在95%置信水平下的区间估计。
二、样本容量估计
已知样本方差、抽样误差，求样本容量。
教材55页，第5题
课堂练习：某市场调查公司接受客户委托，调查学生每月上网的时间，由于市场调查公司没做过此类调查，在正式调查前首先进行了一次预调查，抽取了20名学生进行访谈，结果如下表所示。
而客户要求偏差不超过0.5小时，试分别求在1%和5%的显著性水平下需要调查的学生的数量。
表1 20名学生每月上网时间（小时）
参考答案：a=0.01时，n=572人；a=0.05时, n=331人。