2022-11-25 12:58来源：m.sf1369.com作者：宇宇
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.
结果看置信区间啊。 EXCEL的预测无非还是在给定置信区间下对总体值的估计而已。这是常用的统计学方法。大多数情况下，样本越多越好。 预期用EXCEL 不如老老实实把样本数据做统计分析，一步一步做下来
1、第一步仍然是准备好我们需要的数据，纵向排列首先计算Y的估计值，我们根据回归方程计算在C2单元格里面输入“=0.48*$B2-2021.08”，回车计算出结果，然后向下拖动生成所有点对应的y估计值。
2、接着我们需要计算残差e，在D2单元格里面输入“=$C2-$A2”还是向下拖动生成残差列。
3、然后计算残差的平方，在E2单元格里面输入“=D2^2”做右侧空白区域选择一个单元格，比如M2，在单元格里面输入“=SUM(E2:E20)”计算残差的平方和。
4、接下来我们计算x的平方，在F2单元格里面输入“=B2^2”向下拖动生成x的平方值列同样在右侧找一个单元格，如M3，输入“=SUM(F2:F20)”回车。
5、接下来我们计算估计误差先在K2单元格计算出x的均值。
6、我们需要分别计算预测区间的上限和下限在J9单元格里面输入=$M$5-TINV(0.05,17)*$K$5”回车，作为下限值在K9单元格里面输入“=$M$5+TINV(0.05,17)*$K$5”回车，作为上限值
7、接下来如果我们需要更换X的值，只需要在K3单元格里面重新输入X新的数值，然后回车，在J3和K3单元格就会计算出Y的预测区间的下限和上限。
1打开excel软件，打开相应的数据文件。
2选择需要进行数据分析的多列数据。
3点击【数据】功能，进入相应的功能框。
4选择【预测】功能，点击【预测工作表】功能，数据模拟分析有效完成。此时设置成功。
5点击确定后，调出【创建预测工作表】，显示预测页面。
6选择【更多选项】，并调整【置信区间】水平，会出现相应的置信区间范围走势。
7点击确定后，置信区间数据及图表添加成功。
按照公式进行计算，关键看是分布中的那个参数。 例如：对于正态分布的α/2分位数可以通过NORMSINV（1-α）得到。 然后套入公式。
抽样极限误差等于分位点数值乘于抽样平均误差。
极限误差计算公式为极限误差=临界值*抽样平均误差，极限误差是指抽样推断中依一定概率保证下的误差的最大范围，所以也称为允许误差。估计量加上允许误差形成置信区间的上限，估计量减去允许误差形成置信区间的下限。极限误差表现为某置信度的临界值，或称概率度乘以抽样平均误差。
即极限误差=临界值*抽样平均误差。、
置信概率（confidence probability）是用来衡量统计推断可靠程度的概率。 其意义是指在进行统计推断时.被估参数包含在某一范围内的概率。 拓展资料： 对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积 ，Ζα/2即为对应的标准分数。 计算公式： 对于一组给定的数据，定义为观测对象，W为所有可能的观测结果，X为实际上的观测值，那么X实际上是一个定义在上，值域在W 上的随机变量。 这时，置信区间的定义是一对函数u(.) 以及v(.) ，也就是说，对于某个观测值X=x，其置信区间为。实际上，若真实值为w，那么置信水平就是概率c： 3.其中U=u(X)和 V=v(X)都是统计量（即可观测的随机变量），而置信区间因此也是一个随机区间：(U,V)。
你这道题可以用二项分布的正态近似公式进行计算，你按照我的方法用Excel进行计算，不用查任何统计学表格：
平均电脑拥有率=788/100=0.788
平均电脑拥有率98%置信区间的下限=0.788-NORMSINV(1-(1-0.98)/2)*SQRT(0.788*(1-0.788)/1000)=0.7579
平均电脑拥有率98%置信区间的上限=0.788+NORMSINV(1-(1-0.98)/2)*SQRT(0.788*(1-0.788)/1000)=0.8181
你把我的公式黏贴到Excel中就可以得出计算结果；NORMSINV(1-(1-0.98)/2)为标准正态分布98%置信区间的双侧临界值（2.3263），你也可以通过查找统计学表格得到这个数值；SQRT为开平方函数。
95%置信区间是用来 估计参数的取值范围 的方法。比如：在我们用样本去估计 整体均值 的实验过程中。假设我们做了100组统计均值实验后，算出95%的置信区间后，其中有95个置信区间包含整体均值，5个不包含。
