利用EXCEL进行区间估计.ppt

利用Excel计算总体均值置信区间②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。
④在value1中输入数据范围。单击A列列头，或输入“A:A”，这相当于选择整个列，包括标题和所有的空单元格。单击“确定”按钮。单元格D1中会显示结果为10，即A列中数据的个数
⑤在单元格D2中输入公式“=AVERAGE(A:A)”，计算A列的均值，显示值为1321.1。
在单元格D3中输入公式“=STDEV(A:A)”，计算A列的标准差，显示值为50.38397。在单元格D4中输入公式“=D3/SQRT(D1)”，计算标准误差，即标准差除以样本容量的平方根，D4中显示15.932.81。
在单元格D5中输入置信度95%，注意加上百分号。
在单元格D6中使用TINV函数计算在95%置信度和自由度下的t值。
⑥选择单元格D6，在“插入”菜单中选择“函数”选项，打开“粘贴函数”对话框。⑦在“函数分类”列表中选择“统计”，在“函数名”列表中选择TINV函数。单击“确定”按钮，打开TINV函数对话框如图所示。⑧在“Probability”中输入“1－D5”，所显示的值是0.05。；在“Deg_freedom"中输入自由度的表达式，即“D1－1”，所显示值是9，单击“确定”按钮，单元格D6中显示值为2.262159。⑨在单元格D7中输入计算抽样极限误差t的公式，它是t值和标准误差的乘积，公式为“=D6*D4”，显示值为36.04255。
⑩在单元格D8和D9中输入计算置信区间上限和下限的公式，下限为样本均值减抽样极限误差，上限为样本均值加抽样极限误差。其公式分别为“=D2-D7”和“=D2+D7”，显示值为1285.057和1357.143。

这样，总体均值的95%的置信区间为：总体均值区间估计结果如图所示：利用Excel计算必要样本单位数②在单元格B1中输入极限误差2，在单元格B2中输入置信度0.96(或96%)。
③在单元格B4中输入标准差5。单元格B3中需要输入与B2中置信度相对应的Z值。使用NORNSINV函数，可以把左侧概率转换成Z值。④在单元格B3中输入公式“=NORMSINV(B2)”，
计算与B2的置信度相应的左侧Z值。显示对
应于96%的置信度的Z值为1.750686。
⑤在B5单元格中根据上面样本容量的计算公式，
输入公式“=(B3^2*B4^2)/B1^2”计算样本容
量，显示值为19.15564。
⑥在B6单元格输入“=CEILING(B5,2)”，显示
值为20。

案例研究：市场研究中使用区间估计操作步骤如下：

①打开“参数估计.xls“工作薄，选择“均值”工作表。
②选择单元格A1：A11，即“灯泡平均耐用小时”数据，拖动鼠标将其移到将G列。
③在单元格A1中输入“行人数”，从单元格A2起输入例题的调查数据。
④当数据输入完毕后，结果如下页图所示。

案例研究：品牌认知度置信区间
①打开“参数估计.xls”工作簿，选择“比例估计”工
作表如图所示：
②在单元格B2中输入n值为350。
③在单元格B3中键入公式“=112／350”，用Excel来计算抽样比例Pi值为0.32。
④在单元格B4中键入公式“=SQRT(B3*(1-B3)/B2)”计算比例标准误差。其显示值为0.024934。
⑤在单元格E2中键入置信度0.95。
单元格E3中的Z值是与单元格E2中的置信度所对应的标准正态分布的区间点，它是位于中间部分的临界值。正如下页图所示，中间阴影部分相当于置信水平，两边临界值用Z和-Z来表示。

使用函数NORMSINV可以确定Z值。确定与中心区域概率对应的Z值时有两种方法：一种是输入Z值左侧的“概率”，即0.25，函数将计算E2单元格中左侧部分的Z值，即返回的是-Z。这意味着在E2单元格中须用绝对值的方法将标准正态分布函数NORMSINV返回的Z值改为正数。另一种方法是把中间区域的概率与Z值左侧的概率相加，即0.95+0.25，所计算的是从左侧起一直到Z值区域的概率，通过这部分概率的计算，也可确定出Z值。
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”计算估计上限。结果分别显示为0.27113和0.36887。
问题的答案是孩子们认知新品牌的比例在0.27113到0.36887之间的置信度是95%。也就是说，品牌认知度位于27%~37%之间，这对于食品消费来讲，并