怎么用excel做置信区间估计？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。那么，怎么用excel做置信区间估计？一起来了解一下吧。
1、首先计算平均值x=AVERAGE。
2、然后计算标准偏差s=STDEV。
3、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)。
Microsoft Excel是微软公司的办公Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作的电脑而编写和运行的一款试算表。Excel 是微软办公套装的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
里面有一个置信函数。
我看文献时发现有些文献是用95％和5％分位数来表示置信度的上下限，所以我在对径流进行不确定性分析时采用Excel中的Percentile函数计算出径流、产沙的95％和5％分位数，用它们来表示90％置信度的上下限（这里称它为方法1）。
友人建议我用下面的公式来计算不确定性（这里称它为方法2）：
90％置信区间为[平均数-1.64*SE，平均数+1.64*SE]，其中1.64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。
我一直以为这两种方法结果应该是一致的，但是后来我比较了一下这两种方法的计算结果后发现方法2的不确定性分析结果与方法1的结果相差很大，所以我现在搞不清楚为何这两种方法相差结果如此之大？哪种方法是正确的呢？不知各位对这个问题有什么看法？请赐教！
附件中我给出了一个计算实例，分别用这两种方法进行了不确定性的计算。另外，还有一个方法3，它是根据excel中自带的confidence函数计算的结果，方法3与方法2的结果基本一致。
1、要算出方差（即无偏、点估计标准差的平方，公式中n-1的）
方差6.931818182n=12
2、假定几率水平求置信区间
0.95水平
α=0.025df=11卡方=21.92
α=0.975df=11卡方=3.816
再计算（df*S2n-1）/对应的df与α的X2值
3.479
19.982
0.95置信3.479<α2（2是平方）〈19.982
0.99置信区
α=0.00526.757
α=0.9952.603
2.85
29.293
0.99置信区：2.85<α2（2是平方）〈29.293
3、结论
对实验样本，总体方差0.95的置信区间为3.479-----19.982，作出这样的推论，正确的概率为0.95，错误的概率为0.05。
（或者）对实验样本，总体方差0.99的置信取区为2.85-----29.293，作出这样的推论，正确的概率为0.99，错误的概率为0.01。
1、要算出方差（即无偏、点估计标准差的平方，公式中n-1的）方差6.931818182 n=12 2、假定几率水平求置信区间 0.95水平α=0.025 df=11卡方= 21.
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。
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。
平均值＝41116．88
置信区间＝41116．88±510．87
扩展资料
举例：
总体不服从正态分布,且已知总体标准差为500,样本容量为35,平均值为8900,置信水平为95%。总体不服从正态分布、方差未知的情况,通常是以样本方差S^2估计总体方差。
然后计算总体平均值的置信区间,这时所构造的统计量不服从标准正态分布。而是服从自由度为n-1的t分布,所以你的答案应该是8900±1.69*500/√35。
以上就是怎么用excel做置信区间估计的全部内容，1、首先计算平均值x=AVERAGE。2、然后计算标准偏差s=STDEV。3、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)。
