怎样用excel进行正态总体方差的区间估计?
打开一个excel表格。输入需要分析的数据。菜单点 数据–数据分析。在弹出的窗口点击如下方差分析，确定。选择输入区域，即输入的数据，以及输出区域，选择一个较大的空白以便输出。
第一个就是log转化，能把一些金额数据转化的比较正太。第二个是使用分位，把原来的数据转化为rank的排列。第三个是标准化，转化之后解释就从原始值每单位变动变为每一个标准差变动。比较神奇的还有什么cox-box转化之类的。
用excel求方差：插入—函数—统计—VAR或VARP VAR分母N减了1，估算样本方差。VARP分母N，计算样本总体的方差 由于样本受到限制，一般n不大，一般用估算样本方差。
EXCEL画置信区间
1、首先计算平均值x=AVERAGE。然后计算标准偏差s=STDEV。根据置信区间95%，自由度(9-1=8)，使用TINV函数得到t值，公式为t=TINV(0.05，8)有了上面的数据，计算置信区间： (x-t*s/√n， x+t*s/√n)。
2、在电子表格中输入要编辑的数据。选中数据区域，在工具栏找到插入-图表-柱形图。双击左侧数值，可见坐标轴选项-边界-更改最大值和最小值(依要求而定)。
3、可以显示数据标签，因为可以在柱形图上显示数字。下面以Excel 2010为例进行实例演示：根据示例数据创建柱状图，并简单设置为如下格式。选中柱形图，右击鼠标，在弹出菜单选择“添加数据标签”。最终效果如下图所示。
4、用excel求方差：插入—函数—统计—VAR或VARP VAR分母N减了1，估算样本方差。VARP分母N，计算样本总体的方差 由于样本受到限制，一般n不大，一般用估算样本方差。
5、假定该商店各营业员的日营业额是服从正态分布，试以95%的置信水平估计该商店营业员的日营业额的置信区间。
6、Excel图表样式中“添加数据标签”可以显示数据标签，因为可以在柱形图上显示数字。下面以Excel 2010为例进行实例演示：根据示例数据创建柱状图，并简单设置为如下格式。
在Excel中计算置信区间应该如何计算呢?
1、首先计算平均值x=AVERAGE。然后计算标准偏差s=STDEV。根据置信区间95%，自由度(9-1=8)，使用TINV函数得到t值，公式为t=TINV(0.05，8)有了上面的数据，计算置信区间： (x-t*s/√n， x+t*s/√n)。
2、使用Excel中CONFIDENCE．T（alpha，standard＿dev，size）函数。使用学生的t分布返回总体平均值的置信区间。alpha＝0．15，standard＿dev＝1346．84，size＝16 CONFIDENCE．T＝510．87。
3、置信区间=A+-B*96/数据数量的平方根 再细节的您看EXCEL的公式即可。
4、％置信区间为[平均数-64*SE，平均数+64*SE]，其中64为正态分布下置信度为90％时的总体平均数临界值，SE为标准误。
5、问题一：在统计学中的样本量是如何计算的，置信度是如何计算的？ 60分 置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总体真值的区间占总区间的95%。）。
6、置信区间计算公式是Pr(c1=μ=c2)=1-α。置信区间下限：a=m-n*st；置信区间上限：a=m+n*st。
如何用EXCEL计算置信区间以及临界值?
首先计算平均值x=AVERAGE。然后计算标准偏差s=STDEV。根据置信区间95%，自由度(9-1=8)，使用TINV函数得到t值，公式为t=TINV(0.05，8)有了上面的数据，计算置信区间： (x-t*s/√n， x+t*s/√n)。
使用Excel中CONFIDENCE．T（alpha，standard＿dev，size）函数。使用学生的t分布返回总体平均值的置信区间。alpha＝0．15，standard＿dev＝1346．84，size＝16 CONFIDENCE．T＝510．87。
准备需要的数据，纵向排列首先计算Y的估计值，根据回归方程计算在C2单元格里面输入“=0.48*$B2-20208”，回车计算出结果，然后向下拖动生成所有点对应的y估计值。
在excel中如何将样本在95%与99%的置信水平上,给出总体均值的置信区间…
使用Excel中CONFIDENCE．T（alpha，standard＿dev，size）函数。使用学生的t分布返回总体平均值的置信区间。alpha＝0．15，standard＿dev＝1346．84，size＝16 CONFIDENCE．T＝510．87。
首先计算平均值x=AVERAGE。然后计算标准偏差s=STDEV。根据置信区间95%，自由度(9-1=8)，使用TINV函数得到t值，公式为t=TINV(0.05，8)有了上面的数据，计算置信区间： (x-t*s/√n， x+t*s/√n)。
准备需要的数据，纵向排列首先计算Y的估计值，根据回归方程计算在C2单元格里面输入“=0.48*$B2-20208”，回车计算出结果，然后向下拖动生成所有点对应的y估计值。
对于不同的置信水平，可以通过调整 probability 参数来计算对应的分位数值。具体计算方法如下：对于 90% 的置信水平，对应的概率值为 0.9，因此将 0.9 作为 probability 参数传入 NORM.S.INV 函数中。
首先在电脑中打开Excel，建立空白工作簿，在工作表中录入需要判断中间值的一组数据。如果数据比较简单，那么，无需公式，也能判断出源数据的中间值。然后在结果单元格输入函数=MEDIAN(，包括一半括号，如下图所示。
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