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常用分布概率计算的Excel应用.doc

上传人:xrp****65 文档编号:5869562 上传时间:2024-11-22 格式:DOC 页数:13 大小:467.50KB 下载积分:10 金币
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上机实习 常用分布概率计算的Excel应用 利用Excel中的统计函数工具,可以计算二项分布、泊松分布、正态分布等常用概率分布的概率值、累积(分布)概率等。这里我们主要介绍如何用Excel来计算二项分布的概率值与累积概率,其他常用分布的概率计算等处理与此类似。 §3.1 二项分布的概率计算 一、二项分布的(累积)概率值计算 用Excel来计算二项分布的概率值Pn(k)、累积概率Fn(k),需要用BINOMDIST函数,其格式为: BINOMDIST (number_s,trials, probability_s, cumulative) 其中 number_s: 试验成功的次数k; trials: 独立试验的总次数n; probability_s: 一次试验中成功的概率p; cumulative: 为一逻辑值,若取0或FALSE时,计算概率值Pn(k);若取1或TRUE时,则计算累积概率Fn(k),。 即对二项分布B(n,p)的概率值Pn(k)和累积概率Fn(k),有 Pn(k)=BINOMDIST(k,n,p,0); Fn(k)= BINOMDIST(k,n,p,1) 现结合下列机床维修问题的概率计算来稀疏现象(小概率事件)发生次数说明计算二项分布概率的具体步骤。 例3.1 某车间有各自独立运行的机床若干台,设每台机床发生故障的概率为0.01,每台机床的故障需要一名维修工来排除,试求在下列两种情形下机床发生故障而得不到及时维修的概率 : (1)一人负责15台机床的维修; (2)3人共同负责80台机床的维修。 原解:(1)依题意,维修人员是否能及时维修机床,取决于同一时刻发生故障的机床数。 设X表示15台机床中同一时刻发生故障的台数,则X服从n=15,p=0.01的二项分布: X~B(15,0.01), 而 P(X= k)= C15k(0.01)k(0.99)15-k ,k = 0, 1, … , 15 故所求概率为 P(X≥2)=1-P(X≤1)=1-P(X=0)-P(X=1) =1-(0.99)15-15×0.01×(0.99)14 =1-0.8600-0.1303=0.0097 (2)当3人共同负责80台机床的维修时,设Y表示80台机床中同一时刻发生故障的台数,则Y服从n=80、p=0.01的二项分布,即 Y~B(80,0.01) 此时因为 n=80≥30, p=0.01≤0.2 所以可以利用泊松近似公式: 当n很大,p较小时(一般只要n≥30,p≤0.2时),对任一确定的k,有(其中l=np) 来计算。 由l=np=80×0.01=0.8, 利用泊松分布表,所求概率为 P(Y≥4)=≈=0.0091 我们发现,虽然第二种情况平均每人需维修27台,比第一种情况增加了80%的工作量,但是其管理质量反而提高了。 Excel求解:已知15台机床中同一时刻发生故障的台数X~B(n,p), 其中n=15, p=0.01,则所求概率为 P(X≥2)=1-P(X≤1)=1-P(X=0)-P(X=1)=1- P15(0)-P15(1) 利用Excel计算概率值P15(1)的步骤为: (一)函数法: 在单元格中或工作表上方编辑栏中输入“= BINOMDIST(1,15,0.01,0)” 后回车,选定单元格即出现P15(1)的概率为0.130312(图3-1)。 图3-1 直接输入函数公式的结果(函数法) (二)菜单法: 1. 点击图标“fx” 或选择“插入”下拉菜单的“函数”子菜单,即进入“函数”对话框(图3-2); 2. 在函数对话框中,“函数分类”中选择“统计”,“函数名字”中选定“BINOMDIST”,再单击“确定”;(图3-2) 图3-2 “插入”下的“函数”对话框 2. 进入“BINOMDIST”对话框(图3-3),对选项输入适当的值: 在Number_s窗口输入:1(试验成功的次数k); 在Trials窗口输入:15(独立试验的总次数n); 在Probability_s窗口输入:0.01(一次试验中成功的概率p); 在Cumulative窗口输入:0(或FALSE,表明选定概率值Pn(k)); 图3-3 “BINOMDIST”对话框 4.最后单击“确定”,相应单元格中就出现P15(1)的概率0.130312。 类似地若要求P15(0)的概率值,只需直接输入“= BINOMDIST(0,15,0.01,0)”或利用菜单法,在其第3步选项Number_s窗口输入0,即可得概率值0.860058,则 P(X≥2)= 1- P15(0)-P15(1)=1-0.860058-0.130312=0.00963。 另外,P(X≥2)=1-P(X≤1)=1-F15(1),即也可以通过先求累积概率F15(1)来求解。而要求出F15(1)的值,只需在单元格上直接输入“= BINOMDIST(1,15,0.01,1)”回车即可;或利用上述菜单法步骤,在第3步的选项Cumulative窗口输入:1,即得到累积概率F15(1)的值0.99037,故有 P(X≥2)=1-P(X≤1)=1- F15(1)=1-0.99037=0.00963。 对于例3.1,Y表示80台机床中同一时刻发生故障的台数,则Y服从n=80、p=0.01的二项分布,即Y~B(80,0.01)。 所求概率为 P(Y≥4)=1- P(Y≤3)=1- F80(3) 利用Excel,在单元格上直接输入“= BINOMDIST(3,80,0.01,1)”回车或与上述菜单法类似操作可得累积概率F80(3)=0.991341,故所求概率的精确值为 P(Y≥4)=1- P(Y≤3)=1- F80(3)=1-0.991341=0.00866。 (注意:例3.1原解中的结果是泊松近似值) 对于泊松分布、正态分布、指数分布等的概率计算步骤与上述二项分布的概率计算过程类似,只需利用函数法正确输入相应分布的函数表达式即得结果;或在菜单法的第2步选择POISSON、NORMDIST、EXPONDIST等函数名,根据第3步对话框的指导输入相应的值即可。下面我们列出这些常用分布的统计函数及其应用。 §3.2 泊松分布的概率计算 一、泊松分布的(累积)概率值计算 在Excel中,我们用POISSON 函数去计算泊松分布的概率值和累积概率值。其格式为: POISSON(x,mean,cumulative) 其中 x: 事件数; Mean: 期望值即参数l。 Cumulative: 为逻辑值,若取值为1或 TRUE,则计算累积概率值P(X≤x),若取值为0或 FALSE,则计算随机事件发生的次数恰为 x的概率值P(X=x)。 即对服从参数为l的泊松分布的概率值P(X=k)和累积概率值P(X≤k),有 P(X=k)=POISSON(k,l,0);P(X≤k)= POISSON(k,l,1)。 例如,在例3.1(2)的原解的泊松近似计算中,Y近似服从l=np=80×0.01=0.8的泊松分布P(l),需求P(Y≥4)。则在Excel中,利用函数POISSON(3,0.8,1)就可得到累积概率分布P(Y≤3)的值0.99092,则所求概率为 P(Y≥4)=1- P(Y≤3)=1-0.99092=0.00908。 §3.3 正态分布的概率计算 一、NORMDIST函数计算正态分布N(m,s2)的分布函数值F(x)和密度值f(x) 在Excel中,用函数NORMDIST计算给定均值m和标准差s的正态分布N(m,s2)的分布函数值F(x)=P(X≤x)和概率密度函数值f(x)。其格式为: NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative) 其中 x: 为需要计算其分布的数值; Mean: 正态分布的均值m; standard_dev: 正态分布的标准差s; cumulative: 为一逻辑值,指明函数的形式。如果取为1或TRUE,则计算分布函数F(x)=P(X≤x);如果取为0或FALSE,计算密度函数f(x)。 即对正态分布N(m,s2)的分布函数值F(x)和密度函数值f(x),有 F(x)=NORMDIST(x,m,s,1);f(x)=NORMDIST(x,m,s,0) 说明:如果 mean=0且standard_dev=1,函数 NORMDIST将计算标准正态分布N(0,1)的分布函数F(x)和密度j(x)。 Excel求解例3.2 (1):对零件直径X~N(135,52),应求概率 P(130≤X≤150)= F(150)-F(130) 在Excel中,输入 “=NORMDIST(150,135,5,1)” 即可得到(累积)分布函数F(150)的值“0.998650”,或用菜单法进入函数“NORMDIST”对话框,输入相应的值(见图3-4)即可得同样结果。 图3-4 “NORMDIST”对话框 再输入“=NORMDIST(130,135,5,1)”(或菜单法)得到F(130)的值“ 0.158655”,故 P(130≤X≤150)= F(150)-F(130)= 0.998650-0.158655=0.839995。 二、NORMSDIST函数计算标准正态分布N(0,1)的分布函数值F(x) 函数NORMSDIST是用于计算标准正态分布N(0,1)的(累积)分布函数F(x)的值,该分布的均值为 0,标准差为 1,该函数计算可代替书后附表所附的标准正态分布表。其格式为 NORMSDIST(z) 其中 z:为需要计算其分布的数值。 即对标准正态分布N(0,1)的分布函数F(x),有 F(x)= NORMSDIST(x)。 例3.3 设Z~N(0,1), 试求P(-2≤Z≤2)。 则输入“= NORMSDIST(2)” 可得F(2)的值“ 0.97724994”,输入“= NORMSDIST(-2)” 可得F(-2) 的值“0.02275006”,故 P(-2≤Z≤2)=F(2)-F(-2)=0.97724994-0.02275006=0.95449988。 三、NORMSINV函数计算标准正态分布N(0,1)的分位数 函数NORMSINV用于计算标准正态分布N(0,1)的(累积)分布函数的逆函数F-1(p)。即已知概率值F(x)=p,由NORMSINV(p)就可以得到x(=F-1(p))的值,该x就是对应于p=1-a的标准正态分布N(0,1)分位数Z1-a。函数NORMSINV的格式为 NORMSINV(probability) 其中 probability: 标准正态分布的概率值p。 则对标准正态分布N(0,1)的分位数Za,有 Za= NORMSINV(1-a)。 Excel求解例3.2(2):在例3.2(2)原解的计算中,已求得 , 则由Excel中,NORMSINV(0.9)= 1.281551,得 , 故 s = 5/1.281551=3.901522。 §3.4 指数分布的概率计算 一、指数分布分布函数值和密度值的计算 在Excel中,函数EXPONDIST用于计算指数分布的(累积)分布函数值F(x)和概率密度函数值f(x)。其格式为: EXPONDIST(x,lambda,cumulative) 其中 x: 为需要计算其分布的数值; Lambda : 指数分布的参数值l。 Cumulative: 为逻辑值,指定函数形式。若取 1或TRUE,将计算分布函数F(x);若 取0或 FALSE,则计算密度函数f(x)。 即对指数分布的分布函数值F(x)和密度函数值f(x),有 F(x)= EXPONDIST(x,l,1);f(x)= EXPONDIST(x,l,0) Excel求解例3.4:因X服从l=1/1000=0.001的指数分布,由 EXPONDIST(1000,0.001,1) 可得分布函数F(1000)=P(X≤1000)的概率值0.632121,故所求的概率为 P(X>1000)=1- P(X≤1000)=1- F(1000)=1-0.632121=0.367879。 §3.5 c2分布的概率计算 一、CHIDIST函数计算c2分布的概率值 在Excel中CHIDIST函数用于计算c2分布的单侧概率值a= P(c2>x)。其格式为 CHIDIST(x, deg_freedom) 其中: x   用来计算c2分布单侧(尾)概率的数值。 Deg_freedom   c2分布的自由度n。 说明:如果参数deg_freedom 不是整数,将被截尾取整。 即对c2(n)分布单侧概率值P(c2>x),有 P(c2(n)>x)= CHIDIST(x,n)。 例如 已知c2~c2(15),要计算P(c2>20)的概率值,则只要在Excel中,输入函数“=CHIDIST(20,15)”即可得到所求值0.1719327。即 P(c2>20)= 0.1719327。 二、CHIINV函数计算c2分布的上侧a分位数 CHIINV函数用于计算c2分布的上侧a分位数c2a(n), 也就是计算单侧概率的CHIDIST函数的逆函数,即如果a=CHIDIST(x,n),则 CHIINV(a,n)=x。该函数的计算可代替概率统计书后所附的c2分布表。其格式为 CHIINV(a ,deg_freedom) 其中 a   为c2分布的单侧概率a。 Deg_freedom   c2分布的自由度n。 说明: 如果参数deg_freedom 不是整数,将被截尾取整。 即对c2分布的上侧a分位数c2a(n),有 c2a(n)= CHIINV(a,n)。 例如,对a=0.05,n=10时, 要求上侧a分位数c20.05(10)的值,只要在Excel中输入“=CHIINV(0.05,50)”即可得到“18.307029”,即c20.05(10)= 18.307029。 §3.6 t分布的概率计算 一、TDIST函数计算t分布的概率值 在Excel中TDIST函数用于计算t分布的单侧概率值 a=P(t>x) 和双侧概率值 a=P(|t|>x)。 其格式为 TDIST(x, deg_freedom, tails) 其中 x   为需要计算t分布的数字。 deg_freedom  t分布的自由度n。 tails   指明计算的概率值是单侧还是双侧的。若 tails=1计算单侧概率值a=P(t>x);若 tails=2,则计算双侧概率值a=P(|t|>x)。 说明 参数 deg_freedom 和 tails不是整数时将被截尾取整。 即对t(n)分布的单侧概率值P(t>x)和双侧概率值P(|t|>x),有 P(t(n)>x)= TDIST(x,n,1);P(|t(n)|>x)= TDIST(x,n,2)。 例如:要计算P(|t(60)|>2)的概率值,用“TDIST(2,60,2)”即得 0.050033。 即 P(|t(60)|>2)= 0.050033。 二、TINV函数计算t分布双侧a分位数 TINV函数用于计算t分布的满足 P(|t|> ta/2(n))= a (即 P(t>ta/2(n)) =a/2) 的双侧a分位数ta/2(n), 也就是计算双侧概率值函数TDIST(a,n,2)的逆函数,即如果a=TDIST(x,n,2),则TINV(a,n)=x。该函数的计算可代替书后t分布表(附表6)。其格式为 TINV(a, deg_freedom) 其中 a   为对应于t分布的双侧概率值; Deg_freedom   为t分布的自由度n。 说明:如果 deg_freedom 不为整数时将被截尾取整。 注意,函数 TINV(a,n)的值是ta/2(n),如果需要计算t分布的上侧a分位数ta(n),应由“=TINV(2*a,n)”得到,即 ta(n)=TINV(2a,n) 例如,对n=10时, t0.025(10)可由“=TINV(0.05,10)”得,其值为2.228139; 而 t0.05(10)应由“=TINV(0.05*2,10)”得,其值为1.812462。 对a=0.05,n=50时, t0.05(50) 由“=TINV(0.05*2,50)”得,其值为1.675905。 而 TINV(0.05,50)=2.00856,是t0.025(50)(≈Z0.025=1.96)的值。 §3.7 F分布的概率计算 一、FDIST函数计算F分布的概率值 在Excel中FDIST函数用于计算F分布的单侧概率值 a=P(F>x)。 其格式为 FDIST(x,deg_freedom1,deg_freedom2) 其中: x   用来计算F分布单侧概率的数值; Deg_freedom1   F分布的第一(分子)自由度n1; Deg_freedom2   F分布的第二(分母)自由度n2。 说明:如果参数deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整数,将被截尾取整。 即对F(n1,n2)分布的单侧概率值P{F(n1,n2)>x},有 P{F(n1,n2)>x}=FDIST(x,n1,n2)。 例如,对F~F(10,5),需求概率值P(F>0.3),则在Excel中由“= FDIST(0.3,10,5)得0.950303,故 P(F(10,5)>0.3)= 0.950303。 二、FINV函数计算F分布的上侧a分位数 FINV函数用于计算F分布的上侧a分位数Fa(n1,n2), 也就是计算单侧概率的FDIST函数的逆函数,即如果a=FDIST(x,n1,n2),则 FINV(a,n1,n2)=x。FINV函数的计算可代替书后所附的F分布表。其格式为 FINV(a,deg_freedom1,deg_freedom2) 其中 a     对应于F分布的单侧概率值; Deg_freedom1   F分布的第一(分子)自由度n1; Deg_freedom2   F分布的第二(分母)自由度n2。 说明:如果 deg_freedom1 或 deg_freedom2 不是整数,将被截尾取整。 即对F分布的上侧a分位数Fa(n1,n2),有 Fa(n1,n2)= FINV(a,n1,n2)。 例如,对a=0.05,F0.05(10,5)可由“=FINV(0.05,10,5)”得,其值为4.735057; 而 F0.05(5,10)则由“=FINV(0.05,5,10)”得,其值为3.325837。 另外,F0.95(10,5)可由“=FINV(0.95,10,5)”直接求得,其值为0.300677。 最后我们给出Excel中常用连续型分布统计函数的简明意义对照表,供查阅。 分 布 Excel统计函数 对应概率值 Excel统计函数 对应分位数 正态分布N(m,s2) NORMDIST(x,m,s,0) NORMDIST(x,m,s,1) 正态密度f(x) P(X≤x)=F(x) NORMINV(p,m,s) X1-p=F-1(p) 标准正态分布N(0,1) NORMSDIST(x) P{Z≤x}=F(x) NORMSINV(p) Z1-p(=F-1(p)) c2分布c2(n) CHIDIST(x,n) P{c2(n)>x} CHIINV(a,n) c2a(n) T分布t(n) TDIST(x,n,1) TDIST(x,n,2) P{t(n)>x} P{|t(n)|>x} TINV(a,n) TINV(a*2,n) ta/2(n) ta(n) F分布F(n1,n2) FDIST(x,n1,n2) P{F(n1,n2)>x} FINV(a,n1,n2) Fa(n1,n2) 上机训练题三 1. 一电子仪器由200个元件构成,每一元件在一年的工作期内发生故障的概率为0.001。设各元件是否发生故障是相互独立的,且只要有一元件发生故障,仪器就不能正常工作。利用Excel中的统计函数来求:(1)仪器正常工作一年以上的概率;(2)一年内有2个以上(≥2)元件发生故障的概率。 2. 已知X服从l=4的泊松分布P(l),试用Excel求P(X<6)。 3. 已知X~Ν(1.5, 22),试用Excel中的统计函数来求: (1) P(2<ξ≤2.5);(2) P(ξ<5);(3) P(|X-1.5|>2)。 4.利用Excel中的统计函数来计算下列各值 (1)c20.99(10),c20.90(12),c20.01(60),c20.05(16); (2)t0.90(4),t0.01(10),t0.05(12),t0.025(60); (3)F0.01(10, 9),F0.05(10, 9),F0.90(28, 2),F0.95(10, 8)。 5.用Excel求以下各分布的概率值 (1)P (c2(21)>10); P (c2(21)<15); (2)P(t(4)>3); P(|t(4)| <1.5); (3)P (F(4,12) <5); P(F(4,12)>3)。 上机实习四 用Excel求正态总体参数的置信区间 首先我们列出求解单个总体常用参数的置信区间简要结果表,可供查阅。 表4-1 单个总体参数的100(1-a)%置信区间 总 体 参 数 条 件 100(1-a)%置信区间 正 态 分 布 均 值 m s2已知 s2未知 s2未知(大样本n≥30) 方 差 s2 m未知 标准差 s m未知 m未知(大样本n≥30) 下面讨论用Excel软件来求正态总体的总体均值和方差的常用置信区间问题。 §4.1 用Excel求s2已知时总体均值的置信区间 总体方差s2已知时,求总体均值m的100(1-a)%的置信区间公式为: 即 。 例4.1 设某药厂生产的某种药片直径X是一随机变量,服从方差为0.82的正态分布。现从某日生产的药片中随机抽取9片,测得其直径分别为(单位:mm) 14.1,14.7,14.7,14.4,14.6,14.5,14.5,14.8,14.2, 试求该药片直径的均值m的95%置信区间。 解:对药片直径X,已知X服从N(m, 0.82)。 对于1-a=0.95,则a=0.05,查标准正态分布分位数表得临界值 Za/2 =Z0.025=1.96, 又已知s=0.8,n=9, 故 所以,该药片直径的均值m的95%置信区间为(13.98,15.02)。 在Excel中,利用样本均值函数AVERAGE和置信区域函数CONFIDENCE就可以分别得到和的值,由此即可得到置信区间的上、下限。 其中统计函数AVERAGE和CONFIDENCE的格式分别为: AVERAGE(number1,number2, ...) 返回参数平均值(算术平均值)。 其中 Number1, number2, ... 要计算平均值的 1~30 个参数。参数可以是具体数字,或者是涉及数字的名称、数据范围或引用。 CONFIDENCE(alpha, st_dev, size),返回总体均值的置信区域,即样本均值任意一侧的区域大小。 其中 alpha   显著水平a,对应的置信度等于100*(1-a)%, 亦即,如果 alpha 为 0.05,则置信度为 95%。 st_dev   数据区域的总体标准差s,假设为已知。 size   样本容量n。 现以例4.1的求解来说明已知方差s2时,用Excel构造总体均值的置信区间的具体步骤。 Excel求解例4.1:为构造例4.1所求的置信区间,我们在工作表中输入下列内容: A列输入例4.1的样本数据;C列输入指标名称;D列输入计算公式 即可得到所需估计的95%置信区间上、下限(见图4-1)。 由图4-1中计算结果知,所求药片直径均值m的95%置信区间为(13.98,15.02)。 图4-1 说明:(1)在图4-1中,F列为D列的计算显示结果,当输入完公式后,回车即显示出F列结果,这里只是为了看清公式,才给出了D列的公式形式。 (2)对于不同的样本数据,只要输入新的样本数据,再对D列公式中的样本数据区域相应修改,置信区间就会自动给出。如果需要不同的置信水平,只需改变置信区域函数CONFIDENCE的相应数值即可。 §4.2 用Excel求s2未知时总体均值的置信区间 总体方差s2未知时,求总体均值m的100(1-a)%的置信区间公式为: 即 。 例4.2 设有一组共12例儿童的每100ml血所含钙的实测数据为(单位:微克): 54.8,72.3,53.6,64.7,43.6,58.3,63.0,49.6,66.2,52.5,61.2,69.9, 已知该含钙量服从正态分布,试求该组儿童的每100ml血平均含钙量的90%置信区间。 解:由实测数据的计算可得到: =59.14, S2==74.15 ,8.61 又对于 1﹣a=0.90,a=0.1,而自由度n-1=11, 查t分布表得临界值 ta/2(n-1) = t0.05(11)=1.796 则 故所求平均含钙量的90%置信区间为(54.68,63.6)。 在Excel中,利用“数据分析”菜单的“描述统计”计算结果中“平均”和“置信度”,就可分别得到和的值,由此即可得到所求置信区间。 Excel求解例4.1:现以例4.1的求解来说明求置信区间的具体操作步骤: 1. 输入数据:将例4.1样本数据输入到工作表中的A1:A12(见图4-3); 2.在菜单中选取“工具→数据分析→描述统计”,点击“确定”; 3.当出现“描述统计”对话框后,指定参数:(图4-2) 在“输入区域”方框内键入A1:A12; 在“分组方式”圆点内选择逐列; 在“输出选项”中选择“输出区域”为C1; 选定“汇总统计”; 选定“平均数置信度”,并将置信度改为“90”%; 6.点击“确定”。如下列图4-2所示 图4-2 由此即可得到样本数据的描述性统计量的结果,如图4-3所示 图4-3 根据描述统计量计算结果中样本均值(平均)=59.142和置信区间半径(置信度)=4.464,就可得所求平均含钙量的90%置信区间为(59.142-4.464,59.142+4.464)即(54.677,63.606)。 §4.3 用Excel求正态总体方差s2的置信区间 根据样本数据,求正态总体方差s2的100(1-a)%置信区间公式为 其中S2是样本方差,c2a/2、c21-a/2是c2(n-1)分布的双侧临界值。 例4.3 设某生物寿命服从正态分布,今观察其一组样本寿命,得数据为:(小时) 1050,1100,1080,1120,1200,1250,1040,1130,1300,1200,1270,1300 试估计该生物寿命的总体方差的90%置信区间。 解:由样本数据计算得 S2=9127.27, 而n=12, 对于1-a=0.90,则a=0.10,n-1=11,查c2分布表,得临界值 c2a/2(n-1)= c20.05(11)=19.675; c21-a/2(n-1)= c20.95(11)=4.575, 则 = 故总体方差s2的90%置信区间是(5102.92,21945.34)。 Excel求解:下面我们通过对该例的求解来说明用Excel构造方差s2置信区间的过程。 在 在Excel中,为构造例4.3所求方差s2置信区间工作表,我们在工作表中输入下列内容: A列输入例4.8的样本数据;C列输入指标名称;D列输入计算公式 即可得到所需估计的方差s2的90%置信区间上、下限(见图4-4)。 因1-a=0.90,则a=0.10,两个临界值为 c2a/2(11)= c20.05(11)和c21-a/2(11)= c20.95(11), 可分别由CHIINV(0.05,11)和CHIINV(0.95,11)计算得到。 图4-4 因此,所求总体方差s2的90%置信区间是(5102.88,21946.27)。结果见图4-4。 注意:在图4-4中,F列为D列所显示公式的计算结果,当在D列输入完公式后,回车在D列即显示出F列的计算结果,这里只是为了看清公式,才在D列给出具体的公式形式。 上机训练题四 1.已知来自正态总体的样本值为7.0,8.0,7.8,9.2,6.4,求(1)s=1.2时,总体均值m的90%置信区间;(2)s未知时总体均值m的90%置信区间。 2. 测得9个蓄电池的电容量(单位:A·h)如下: 138,139,140,143,141,142,142,137,139, 设电容量服从正态分布N(m,s2),求(1)总体方差s2对应的95%置信区间;(2)总体均值m的95%置信区间。 3.对某地区随机调查180名20岁男青年的身高,得均值167.10cm,标准差4.90cm,求该地区20岁男青年平均身高的95%置信区间。 4.在一指定地区的选民中,随机挑选300名选民进行民意测验,结果有182人对某个指定的候选人是满意的,求在所有选民中,对该候选人满意率的95%置信区间。
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