excel 在推断统计中的应用1

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1、一、二项分布工具(一)简介:在Excel中想要计算二项分布的概率分布、累积概率,需要利用Excel的工作表函数BINOMDIST。函数BINOMDIST适用于固定次数的独立实验,实验的结果只包含成功或失败二种情况,且每次实验成功的概率固定不变。例如,已知次品概率的情况下,函数BINOMDIST可以计算10个产品中发现2个次品的概率。以下例子说明如何在Excel中计算二项分布的概率,以及如何建立二项分布图表。(二)操作步骤:例子如下所示,一个推销员打了六个电话,推销成功的概率是0.3,那么可以按以下步

2、骤建立推销成功次数的概率分布图表。1.如图附-8所示,先在Excel之下建立好概率分布表格的框架。              图附-82.如图附-9所示,先在B7至F7单元格分别输入概率计算公式。                  图附-93.公式的拷贝。选取B7至F7单元格,拖动“填充柄”至F13单元格即可完成公式的拷贝操作。结果图附-10所示。                图附-104.下面开始创建二项分布图表。选取B7至B13单元格,选取“插入”菜单的“图表”子菜单。5.选择“柱状图”,然后

3、单击“下一步”。6.单击“系列”标签,单击“分类(X)轴标志”框,并用鼠标选取A7至A13单元格为图表X轴的轴标,然后单击“下一步”。7.分别键入图表名称“二项分布图”,X轴名称“成功次数”,Y轴名称“成功概率”,单击“完成”按扭即可生成二项分布图表。(三)结果说明:如图附-10所示,利用Excel的BINOMDIST的函数可以计算出二项分布的概率以及累积概率。BINOMDIST函数可以带四个参数,各参数的含义分别是:实验成功的次数,实验的总次数,每次实验中成功的概率,是否计算累积概率。第四个参数是

4、一个逻辑值,如果为TRUE,函数BINOMDIST返回累积分布函数,如果为FALSE,返回概率密度函数。二、其它分布的函数(一)函数CRITBINOM:1.说明:函数CRITBINOM可称为BINOMDIST的逆向函数,它返回使累积二项式分布概率P(X<=x)大于等于临界概率值的最小值。2.语法:CRITBINOM(trials,probability_s,alpha)Trials:贝努利实验次数。Probability_s:一次试验中成功的概率。Alpha:临界概率。3.举例:CRITBINOM(

5、6,0.5,0.75)等于4,表明如果每次试验成功的概率为0.5,那么6次试验中成功的次数小于等于4的概率恰好超过或等于0.75。(二)函数HYPGEOMDIST:1.说明:函数HYPGEOMDIST返回超几何分布。给定样本容量、总体容量和样本总体中成功的次数,函数HYPGEOMDIST返回样本取得给定成功次数的概率。使用函数HYPGEOMDIST可以解决有限总体的问题,其中每个观察值或者为成功或者为失败,且给定样本区间的所有子集有相等的发生概率。2.语法:HYPGEOMDIST(sample_s,

6、number_sample,population_s,number_population)Sample_s:样本中成功的次数。Number_sample:样本容量。Population_s:样本总体中成功的次数。Number_population:样本总体的容量。3.举例:容器里有20块巧克力,8块是焦糖的,其余12块是果仁的。如果从中随机选出4块,下面函数计算式计算出只有一块是焦糖巧克力的概率:HYPGEOMDIST(1,4,8,20)=0.363261。(三)函数NEGBINOMDIST:1.说

7、明:函数NEGBINOMDIST返回负二项式分布。当每次试验成功概率固时,函数NEGBINOMDIST返回在到达指定次数成功之前,出现n次失败的概率。此函数与二项式分布相似,只是它的成功次数固定,试验总数为变量。与二项分布类似的是,试验次数被假设为自变量。2.语法:NEGBINOMDIST(number_f,number_s,probability_s)Number_f:失败次数。Number_s:成功的临界次数。Probability_s:成功的概率。3.举例:例如,如果要找出5个反应敏捷的人,且

8、已知具有这种特征的候选人的概率为0.3。以下公式将计算出在找到5个合格候选人之前,需要面试10个候选人的概率:NEGBINOMDIST(10,5,0.3)=0.06871(四)函数POISSON:1.说明:函数POISSON返回泊松分布。泊松分布通常用于预测一段时间内事件发生指定次数的概率,比如一分钟内通过收费站的轿车的数量为n的概率。2.语法:POISSON(x,mean,cumulative)X:事件数。Mean:期望值。Cumulative:为一逻辑值,确定所返

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