实验三 用EXCEL进行参数估计和假设检验
实验三用EXCEL进行参数估计和假设检验
一、用EXCEL进行区间估计
数据：某百货公司6月份各天的销售额数据如下：（单位：万元）
求在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间。
参数估计数据及结果：
从上面的结果我们可以知道，该月平均销售额的置信下限为270. 23,置信上限为277. 97。
二、用EXCEL进行假设检验
例题L假设有A、B两个品牌的电池，现分别从这两个品牌电池中随机抽取10只进行检测，获得下表数据。它们的使用寿命方差相等为30,试问在0.1的显着性水平下，可否认为两个品牌的平均使用寿命存在显着差异？
据上，提出原假设：A、B两个品牌的电池使用寿命不存在显着差异，备择假设：A、B两个品牌的电池使用寿命存在显着差异。
进行z检验-双样本平均差检验：
得如下所示结果：
此次检验属于双尾检验，显着性水平0.1,所以在0. 1的显着性水平下不能
拒绝原假设，即可以认为两个品牌的平均使用寿命不存在显着性差异。
例题2：用某种药物治疗9例再生障碍性贫血患者，治疗前后患者血红蛋白
变化的数据如下表所示。问在0.05的显着性水平下，能否认为这种药物至
少可以使血红蛋白数量增加15个单位?
提出原假设：这种药物不能使患者血红蛋白至少增加15个单位;
备择假设：这种药物可以使患者的血红蛋白至少增加15个单位。
由于总体平均差已知，选用L检验：平均值的成对二样本分析：
得结果如下：
由于显着性水平为0.05大于P值0.00037558,因此要拒绝原假设，即可以
认为这种药物至少能使血红蛋白数量增加15个单位。
例题3：某研究所试验出一批新品种，想知道新品种产量是否比老品种产量有显着提高，随机抽取新老品种产量各9个，数据如下（单位：千克）。试问,
在0. 05的显着性水平下，可否认为新品种比老品种的产量有显着提高？据条件，提出原假设：新品种比老品种产量没有显着提高；
备择假设：新品种比老品种产量显着提高。
得出t检验：双样本异方差分析结果如下：
在显着性水平为0.05的单侧检验下，P值为0
实验三参数估计及假设检验
实验三参数估计与假设检验 实验四(1) CONFIDENCE函数求置信区间公式： CONFIDENCE（显著水平Alpha，数据区域的总体标准偏差假设为已知Standard_dev，样本容量size ） 实验内容及步骤 1．利用“描述统计”分析工具，可以计算正态分布下方差未知的样本均值极限误差，从而实现单个正态总体均值的区 间估计。 2．直接调用函数CONFIDENCE，输入参数值计算置信区间。3．在Excel中直接输入命令CONFIDENCE和相应参数计算置信区间。 实验四(2) 总体方差已知均值的假设检验 实验目的及要求 掌握利用Excel 的正态分布函数NORMSDIST、判断函数IF 等，构造一张能够实现在总体方差已知情况下进行总体均值假设检验的Excel工作表。 实验内容及步骤 例1-6：利用Excel 的正态分布函数NORMSDIST、判断函数IF 等，构造一张能够实现在总体方差已知情况下进行总体均值假设检
验的Excel 工作表。 操作步骤： STEP1：构造工作表。如图1-16 所示，首先在各个单元格输入以下的内容，其中左边是变量名，右边是相应的计算公式。STEP2：为表格右边的公式计算结果定义左边的变量名。选定A3:B4,A6:B8，A10:A11,A13:A15 和A17:B19 单元格，选择“插入”菜单的“名称”子菜单的“指定”选项，用鼠标点击“最左列”选项,然后点击“确定”按扭即可。 图1-16 STEP3：输入样本数据，以及总体标准差、总体均值假设、置信水平数据。如图1-17所示。 STEP4：为样本数据命名。选定C1:C11 单元格，选择“插入”菜单的“名称”子菜单的“指定”选项，用鼠标点击“首行”选项,然后点击“确定”按扭，得到如图1-17中所示的计算结果。
实验3 参数估计与假设检验
实验3 参数估计与假设检验 一、实验目的通过本次实验，使学生进一步熟悉EXCEL的基本操作，掌握一些基本的推断统计方法，主要包括参数区间估计和参数假设检验。理解总体均值和总体比例区间估计的具体方法，熟悉样本容量的计算，理解假设检验的原理，理解单侧和双侧检验的异同点。 二、实验要求 1、均值的区间估计 2、Z双侧、单侧检验 3、t检验 三、实验内容 1、踏步公司是一家专业生产运动鞋的企业，为了保证产品质量，该企业对多个环节进行了层层监督。最近一段时间，公司质量部门的张经理发现许多鞋子的尺码偏差比较大，如40码 （25cm）的鞋子，有时与所规定的标准差别较大。为了验证产品是否真的是产品质量出了问题，质检员小李按照简单随机抽样的方法，从一批产品中抽取了50只皮鞋，精确测量出这些皮鞋的尺码（单位：0、1mm），具体如下：2500、924 99、324 98、82501、124 99、92500、42501、624
98、624 98、92500、124 99、624 98、224 97、82500、72500、92501、22502、424 98、72501、424 97、82501、22500、72501、92501、724 98、824 97、624 98、024 99、52504、42503、124 98、724 98、724 99、52500、52502、624 98、724 97、824 99、924 98、324 98、72500、62501、32501、12502、12501、62501、82501、724 99、524 97、324
98、3试通过以上数据，在95%置信水平下，推断该批皮鞋的平均尺码的置信区间。假如该企业规定，平均尺码极限误差超过0、05mm的即为不合格品，根据计算结果，试判断该批产品是否合格。 2、港商刘先生大段在中部地区的BB市新开一家快餐经营的连锁店，将店址选择在一个人流量较大的交通路口处。刘先生派人在该市最繁华的淮河路某字路口进行了考察，计算每分钟通过该路口的行人数量，每天在11:00-14:00这个时间段随机统计一次，经过连续20天的观察，统计结果如下：4126394825433341253343272150382534374026如果刘先生认为，在该时间段每分钟通过的行人平均数量超过36人，就可以考虑新开这家快餐店。在置信水平为0、05的条件下为刘先生作出决策，考虑是否可以在该处开张一家新店。 3、久盛食品公司推出了一种新口味的巧克力，在一项新产品推广活动的跟踪调查中，在被调查的512人中有327人认同这种新口味的巧克力。在95%的置信度下，试求能认同这种新口味的人数占总体比率的估计区间。
excel2010应用统计数据案例参数估计
浙江万里学院实验报告 课程名称：2015/2016学年第一学期统计实验 实验名称： 专业班级： 姓名： 学号 实验日期： 一、实验目的: 统计学是指导我们在日常工作生活中如何进行数据资料的收集、整理和分析的一门方法论科学。对统计数据进行处理一般需要借助一定的统计分析工具来完成。因此，统计学的实验课教学非常重要。通过本课程学习可以使学生加深对统计学基本理论和方法的理解，掌握Excel 的统计分析功能，培养和提高学生理论联系实际、分析和解决问题的能力，为学生的科研素质打下坚实的统计学基础。 了解Excel 中的各种参数估计统计函数，能够运用Excel 统计函数对正态单总体参数进行区间估计。 二、实验内容: 参数估计的内容有熟悉用于参数估计的各种统计函数，正态单总体参数的区间估计，正态单总体参数的假设检验。 三、实验过程: 例 某工厂想检验一批灯泡的质量，抽取10个样本对其耐用小时进行检测，结果如下： 1326 1336 1351 1365 1209 1343 1259 1365 1308 1349 试以95%的置信度估计这批灯泡的平均耐用小时。 1.插入统计项 成绩： 教师：
2.如上图所示操作，得到均值 3.标准差，标准误差如上图操作 4.计算t值
5.一次计算极限误差，估计上下限 6.计算得出总均值的95%置信区间 1285.06 Excel高级数据分析使用回归分析和假设检验 进行数据建模 Excel是一款广泛使用的电子表格软件，除了基本的计算和数据管理功能外，它还提供了强大的数据分析功能，可以帮助用户进行高级数据分析。其中，回归分析和假设检验是两种常用的数据建模方法。本文将介绍如何在Excel中使用这两种方法进行高级数据分析。 一、回归分析 回归分析是一种统计方法，用于分析自变量和因变量之间的关系。在Excel中，可以通过内置的回归分析工具来进行数据建模。 1. 数据准备 首先，需要准备好相关的数据。假设我们有一组数据，包括自变量X和因变量Y。在Excel的电子表格中，可以将这组数据分别列在不同的列中，每个数据点占据一行。 2. 进行回归分析 在Excel中，选择“数据”选项卡，然后点击“数据分析”按钮。在弹出的对话框中，选择“回归”并点击“确定”。 接下来，将自变量X的数据范围选中，并指定因变量Y的数据范围。点击“确定”后，Excel将自动进行回归分析，并生成相应的回归结果。 通过回归结果，可以了解到自变量X对因变量Y的影响程度，以 及影响的方向。此外，还可以得到回归方程，可以用来预测未来的因 变量Y值。 二、假设检验 假设检验是一种统计方法，用于判断样本数据与总体假设之间是否 存在显著差异。在Excel中，可以使用T检验和F检验等假设检验方法。 1. 数据准备 与回归分析相同，进行假设检验也需要准备好相应的数据。假设我 们有两组数据，分别为样本组和对照组。在Excel的电子表格中，可以 将这两组数据分别列在不同的列中，每个数据点占据一行。 2. 进行假设检验 在Excel中，选择“数据”选项卡，然后点击“数据分析”按钮。在弹 出的对话框中，选择相应的假设检验方法，例如T检验或F检验，并 点击“确定”。 接下来，指定样本组和对照组的数据范围，并设置显著性水平。点 击“确定”后，Excel将自动进行假设检验，并生成相应的检验结果。 通过假设检验的结果，可以判断样本数据与总体假设之间是否存在 显著差异。如果差异显著，那么可以推断样本数据与总体存在关联关系；如果差异不显著，那么则无法推断两者之间存在关联关系。 结论 资料范本 本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载 实验三用EXCEL进行参数估计和假设检验 地点：__________________ 时间：__________________ 说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容 实验三用EXCEL进行参数估计和假设检验 一、用EXCEL进行区间估计 数据：某百货公司6月份各天的销售额数据如下：（单位：万元） 求在概率90%的保证下，顾客平均消费额的估计区间。 参数估计数据及结果： 从上面的结果我们可以知道，该月平均销售额的置信下限为270.23，置信上限为277.97。 二、用EXCEL进行假设检验 例题1：假设有A、B两个品牌的电池，现分别从这两个品牌电池中随机抽取10只进行检测，获得下表数据。它们的使用寿命方差相等为30，试问在0.1的显著性水平下，可否认为两个品牌的平均使用寿命存在显著差异？ 据上，提出原假设：A、B两个品牌的电池使用寿命不存在显著差异， 备择假设：A、B两个品牌的电池使用寿命存在显著差异。 进行Z检验-双样本平均差检验： 得如下所示结果： 此次检验属于双尾检验，P=01101282872 > 显著性水平0.1，所以在0.1的显著性水平下不能拒绝原假设，即可以认为两个品牌的平均使用寿命不存在显著性差异。 例题2：用某种药物治疗9例再生障碍性贫血患者，治疗前后患者血红蛋白变化的数据如下表所示。问在0.05的显著性水平下，能否认为这种药物至少可以使血红蛋白数量增加15个单位？ 提出原假设：这种药物不能使患者血红蛋白至少增加15个单位； 备择假设：这种药物可以使患者的血红蛋白至少增加15个单位。 由于总体平均差已知，选用t-检验：平均值的成对二样本分析： 得结果如下： 利用Excel进行统计分析和假设检验统计分析和假设检验是研究和应用统计学的重要方法，它们可以帮 助我们从数据中获取有关现象和问题的有用信息。而Excel作为一款强大的电子表格工具，提供了丰富的数据分析功能和统计函数，可以方 便快捷地进行统计分析和假设检验。本文将介绍如何利用Excel进行统计分析和假设检验的一些基本方法和步骤。 1. 数据准备 在进行统计分析和假设检验之前，首先需要准备好待分析的数据。 可以将数据录入到Excel的工作表中，确保数据的准确性和完整性。 2. 描述统计分析 描述统计分析是对数据进行整体概括和总结的方法，可以通过 Excel的常用统计函数实现。例如，可以使用平均值函数（AVERAGE）计算数据的平均值，中值函数（MEDIAN）计算数据的中位数，标准 差函数（STDEV）计算数据的标准差等。这些统计函数可以帮助我们 了解数据的集中趋势、离散程度以及分布情况。 3. 绘制图表 图表是一种直观展示数据的方式，可以帮助我们更好地理解数据的 特征和规律。Excel提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，可以根据需要选择适合的图表类型。通过在Excel中选择数据范围并使用图表功能，可以轻松创建各种类型的图表，并对图表进行进一步的 修改和优化。 4. 假设检验 假设检验是用来判断样本数据是否支持某个假设的统计方法。在Excel中，可以使用T检验、Z检验、方差分析等函数进行假设检验。以T检验为例，假设我们有两组数据，要比较它们的平均值是否存在显著性差异。在Excel中，可以使用T检验函数（T.TEST）来进行假设检验，返回的p值可以用于判断差异是否显著。 5. 数据筛选和排序 Excel提供了灵活的数据筛选和排序功能，可以帮助我们从大量数据中提取出符合特定条件的子集。通过使用数据筛选功能，可以筛选出满足条件的数据，便于进行进一步的分析和比较。同时，Excel还支持多条件的数据筛选和排序，可以灵活满足不同分析需求。 6. 数据透视表 数据透视表是Excel中一种强大的数据分析工具，可以根据需要对大量数据进行分组、汇总和统计。通过数据透视表，可以直观地展示数据的交叉分析结果，快速了解不同维度的数据分布情况。使用数据透视表功能，可以灵活生成各种数据报表，并对数据进行多层次的分析和比较。 总结： 本文介绍了如何利用Excel进行统计分析和假设检验的基本方法和步骤。通过准备好待分析的数据，利用Excel提供的统计函数、图表功能、假设检验函数等，可以方便快捷地进行数据分析和处理。同时， 利用Excel的数据分析工具进行假设检验 在数据分析领域，假设检验是一种常用的分析方法，它可以帮助研 究人员验证对某个总体特征或者关系的假设。而Excel提供了强大的数 据分析工具，可以方便地进行假设检验。本文将介绍如何利用Excel的 数据分析工具进行假设检验。 一、背景介绍 假设检验是一种统计推断方法，它基于样本数据对总体特征或者关 系提出假设，并通过统计分析来判断这些假设是否成立。在现实问题中，我们常常需要对某个特定的总体特征进行验证，比如某种新药的 疗效是否显著，某个广告宣传手段是否有效等。 二、Excel数据分析工具的介绍 Excel提供了丰富的数据分析工具，其中包括假设检验工具。这些 工具可以帮助我们快速、准确地进行假设检验，从而得出结论。下面 我们将以一个例子来说明如何利用Excel的数据分析工具进行假设检验。 例子：某电商平台欲了解某商品的平均评分是否显著高于4分。该 平台从100个订单中随机选取了一部分订单，并记录了购买者的评分。现在我们使用Excel数据分析工具进行假设检验来验证这个假设。 1. 数据收集与整理 首先，我们需要收集数据并将其整理到Excel表格中。假设我们将 选择的100个订单的评分记录保存在一列中，称为“评分”。 2. 建立假设 接下来，我们需要明确我们的原假设和备择假设。在这个例子中， 原假设（H0）是该商品的平均评分等于4分，备择假设（H1）是该商 品的平均评分大于4分。 3. 找到数据分析工具 在Excel中，找到“数据”选项卡，点击“数据分析”按钮。如果你没 有找到该按钮，可能需要先启用“数据分析工具”。 4. 选择“t检验：两个样本不等方差” 在数据分析对话框中，选择“t检验：两个样本不等方差”（如果你 的数据只有一个样本，应选择“t检验：单个样本”）。点击“确定”。 5. 填写参数 在“t检验：两个样本不等方差”对话框中，填写参数。在“变量1范围”和“变量2范围”中，选择包含评分数据的列范围。勾选“置信水平”，并设置置信水平的值（通常是0.05）。点击“确定”。 6. 得出结论 Excel将在新的工作表中生成结果。我们可以查看“平均值差异是否 显著”一栏的P值。如果P值小于设定的置信水平，我们可以拒绝原假设，认为该商品的平均评分显著高于4分。 7. 结果解读与报告 Excel高级数据分析回归分析和假设检验 Excel高级数据分析：回归分析和假设检验 Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于数据分析领域。在Excel中，回归分析和假设检验是常用的高级数据分析方法。本文将 介绍如何使用Excel进行回归分析和假设检验的步骤和注意事项。 一、回归分析 回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计分析方法。在Excel 中，可以使用内置的回归分析工具进行相关性分析和预测模型的构建。 1. 数据准备 在进行回归分析前，首先需要准备好数据。假设我们要分析销售量 与广告费用之间的关系，我们需要收集销售量和广告费用的数据。 2. 打开回归分析工具 在Excel中，打开数据分析工具包，选择回归分析工具。如果没有 看到该选项，需要先进行安装。 3. 设置回归分析参数 在回归分析对话框中，输入相关数据的范围，并选择因变量和自变量。在本例中，销售量是因变量，广告费用是自变量。 4. 进行回归分析 点击确定按钮，Excel会自动进行回归分析计算，并给出相关的统计结果。这些结果包括回归方程、相关系数、误差分析等。 二、假设检验 假设检验是一种用于验证统计推断的方法，用于确定样本数据是否支持某个假设。在Excel中，可以使用内置的假设检验工具进行统计推断的分析。 1. 数据准备 在进行假设检验前，需要准备好样本数据。假设我们要检验某种新药的疗效是否显著，我们需要收集使用该药物和未使用该药物的患者的数据。 2. 打开假设检验工具 在Excel中，打开数据分析工具包，选择假设检验工具。如果没有看到该选项，需要先进行安装。 3. 设置假设检验参数 在假设检验对话框中，输入相关数据的范围，并选择适当的假设检验方法。在本例中，可以选择配对样本t检验或独立样本t检验。 4. 进行假设检验 点击确定按钮，Excel会自动进行假设检验计算，并给出相关的统计结果。这些结果包括检验统计量、P值、置信区间等。 三、注意事项 利用Excel的数据分析工具进行假设检验在数据分析的过程中，假设检验是一种常用的统计方法，用于判断两个数据集之间的差异是否显著。当我们拥有一定的数据样本后，可以利用Excel中的数据分析工具进行假设检验，以便得出可靠的结论。本文将介绍如何使用Excel的数据分析工具进行假设检验的步骤和注意事项。 一、建立假设 在进行假设检验之前，我们首先要建立好自己的假设。假设通常分为零假设（H0）和备择假设（H1）。零假设是我们要进行检验的原假设，通常表示无差异或无显著性差异，备择假设则表示有差异或显著性差异。根据具体情况，我们可以建立不同的假设。 二、选择数据分析工具 打开Excel软件，在菜单栏中选择“数据”选项，在下拉菜单中选择“数据分析”。如果没有看到“数据分析”选项，可能需要先安装“数据分析工具包”，具体方法可通过搜索引擎进行查询。一旦找到“数据分析”选项，点击打开。 三、选择假设检验工具 在弹出的“数据分析”窗口中，找到“假设检验”选项，并点击。 四、填写相关参数 在“假设检验”窗口中，根据具体情况填写相应的参数。首先，选择 要进行假设检验的数据范围，可以将鼠标拖动来选择连续的数据，也 可以手动输入范围。然后，选择假设类型，通常有单样本检验、双样 本检验和方差分析等类型。根据自己的实际情况选择适当的假设类型。 接下来，填写显著性水平，即设定用于判断是否拒绝零假设的阈值。通常取0.05作为显著性水平，也可根据实际需求进行调整。最后，选 择输出结果的位置，可以选择将结果输出到新的工作表或是现有的工 作表中。 五、进行假设检验 点击“确定”按钮后，Excel将根据输入的参数进行假设检验，并输 出相关的结果。结果中通常包括检验统计量的值、计算出的p值，以 及对于零假设的拒绝与否等信息。 根据输出的结果，我们可以判断是否拒绝零假设。如果p值小于设 定的显著性水平，即p<0.05，那么我们可以拒绝零假设，认为存在显 著性差异。反之，如果p值大于设定的显著性水平，即p>=0.05，那么 我们不能拒绝零假设，认为两组数据之间没有显著性差异。 六、结果解读与结论 根据假设检验的结果进行结果解读与结论的书写是十分重要的。在 结果解读中，我们可以明确表示是否拒绝零假设，并对实验结果进行 分析。在结论部分，可以简洁明了地总结出对于实验目的或研究问题 的回答。 Excel中的数据分析工具假设检验和方差分析Excel中的数据分析工具——假设检验和方差分析 数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，而Excel作为一款常用的办公软件，在数据分析方面具有强大的功能和工具。本文将重点介绍Excel中的数据分析工具——假设检验和方差分析。 一、假设检验 假设检验是一种统计方法，用于确定一个样本是否代表着整个总体的特征。它通过对样本数据进行分析，来推断和判断总体的参数。Excel提供了多种假设检验的方法，常用的有t检验和z检验。 1. t检验 t检验用于对一个总体或两个总体的均值是否存在显著差异进行判断。在Excel中，可以通过T.TEST()函数进行t检验的计算。该函数的语法为：T.TEST(array1, array2, tails, type)。其中，array1和array2分别表示两个样本的数据范围，tails表示尾部情况（单尾或双尾），type表示两个样本是否具有相等的方差。 2. z检验 z检验用于判断一个样本均值和总体均值的显著性差异。在Excel 中，可以通过Z.TEST()函数进行z检验的计算。该函数的语法为：Z.TEST(array, x, sigma)。其中，array表示样本数据范围，x表示总体均值的猜测值，sigma表示总体标准差。 二、方差分析 方差分析是一种用于分析多个样本之间差异性的统计方法。它可以用于判断一个因素是否对样本产生了显著影响。Excel中提供了ANOVA()函数来进行方差分析的计算。 方差分析可以分为单因素方差分析和双因素方差分析两种情况。 1. 单因素方差分析 单因素方差分析用于对一个因素（变量）的多个水平（组别）之间的差异进行比较。在Excel中，可以通过使用ANOVA()函数进行单因素方差分析的计算。该函数的语法为：ANOVA(data, group)。其中，data表示包含多个组别数据的范围，group表示包含组别标识的范围。 2. 双因素方差分析 双因素方差分析用于分析两个因素（变量）对样本数据的影响。在Excel中可以使用数据透视表来进行双因素方差分析的计算。首先，将数据按照因素1和因素2进行分类，然后在数据透视表中选择需要分析的数据字段和因素字段，Excel会自动计算各个组别之间的差异性。 三、应用案例 为了更好地理解假设检验和方差分析在实际应用中的作用，在此给出一个简单的应用案例。 假设有一家公司想要研究不同培训方案对员工绩效的影响。该公司对两个组别的员工进行了培训，并在培训后进行了绩效评估。通过收 使用Excel进行假设检验 在假设检验中最常用的检验规则是计算检验统计量的实际值和临界值，通过实际值和临界值的对比得出检验结论；或者计算统计量实际值的p-值，通过p-值和显著性水平α的对比得出结论。 假设检验中使用的数据可以分为两种情况：一是经过统计汇总的数据，已经得到了样本均值和标准差（或者总方差已知）；二是原始数据。在前一种情况下需要解决的计算问题是计算统计量的临界值，或者根据统计量的实际值计算p-值；在后一种情况下则可以使用统计软件直接得出统计量的临界值和检验的p-值。 top↑检验统计量临界值的计算 在已知样本的均值、标准差（或者总方差已知）时，可直接计算出检验统计量的值，然后使用Excel或其他软件计算统计量的临界值，通过实际值与临界值的对比得出检验结论。 用Excel计算统计量的临界值时需要特别注意两个方面的问题。一是检验的类型：是双侧检验、左侧检验还是右侧检验？双侧检验和单侧检验计算临界值时对显著性水平处理方式不同，双侧检验要求每一侧的尾部面积为α/2，而单侧检验要求在拒绝域一侧的尾部面积为α。二是在Excel中正态分布、t分布和F分布累积分布反函数中对概率参数的要求不同，注意分清楚这个参数与显著性水平的关系。 [例6.7] 某机器制造的产品厚度应为5厘米。为了了解机器的性能是否良好，从产品中随机抽取10件，样本均值为5.3厘米，样本标准差为0.3厘米。已知总体服从正态分布，试以0.05和0.01的显著性水平总体均值是否等于5厘米。 根据题意这里应该使用t统计量。检验统计量等于。 在这个例子中应该使用双侧检验，95%的临界值在Excel中应该使用公式 “=TINV(0.05,9)”计算，结果为2.2622。99%的临界值为“=TINV(0.01,9)”等于3.2498。因此，检验的结论是，在0.05显著性水平下拒绝零假设，在0.01的显著性水平不能拒绝零假设。 [例6.8] 一手机厂商声称其某种型号的手机在完全充电的情况下待机时间在150小时以上。为了对此进行检验，经销商随机选择了20部手机进行测试，发现平均待机时间为148小时，样本标准差为3小时。试检验在5%的显著性水平下厂商的说法可靠吗？ 对于这个问题，检验的零假和备择假设应设为：，。检验统计 量。检验的临界值为“=-TINV(0.10,19)”，等于-1.729。由于实际值小于临界值，拒绝零假设，检验的结论手机的待机时间小于150小时（图6-6）。 使用Ｅxceｌ进行假设检验 在假设检验中最常用的检验规则是计算检验统计量的实际值和临界值,通过实际值和临界值的对比得出检验结论;或者计算统计量实际值的p—值,通过p－值和显著性水平α的对比得出结论。 假设检验中使用的数据可以分为两种情况：一是经过统计汇总的数据,已经得到了样本均值和标准差(或者总方差已知);二是原始数据.在前一种情况下需要解决的计算问题是计算统计量的临界值，或者根据统计量的实际值计算p—值;在后一种情况下则可以使用统计软件直接得出统计量的临界值和检验的p—值。 ｔop↑ 检验统计量临界值的计算 在已知样本的均值、标准差（或者总方差已知)时，可直接计算出检验统计量的值，然后使用Excel 或其他软件计算统计量的临界值,通过实际值与临界值的对比得出检验结论。 用Excel计算统计量的临界值时需要特别注意两个方面的问题.一是检验的类型:是双侧检验、左侧检验还是右侧检验？双侧检验和单侧检验计算临界值时对显著性水平处理方式不同,双侧检验要求每一侧的尾部面积为α/２，而单侧检验要求在拒绝域一侧的尾部面积为α。二是在Excel 中正态分布、t分布和Ｆ分布累积分布反函数中对概率参数的要求不同,注意分清楚这个参数与显著性水平的关系. [例６。7］某机器制造的产品厚度应为５厘米。为了了解机器的性能是否良好,从产品中随机抽取10件，样本均值为5。３厘米，样本标准差为0.3厘米.已知总体服从正态分布，试以０。 ０5和0.0１的显著性水平总体均值是否等于5厘米. 统计量。检验统计量等于.t根据题意这里应该使用在这个例子中应该使用双侧检验，9５％的临界值在Excel中应该使用公式“＝TINＶ(0。0５,９)"计算，结果为2.26２2.99%的临界值为“=TINＶ(0.01，９)”等于3.２49８。因此,检验的结论是,在０．0５显著性水平下拒绝零假设，在0。01的显著性水平不能拒绝零假设。 ［例6.８］一手机厂商声称其某种型号的手机在完全充电的情况下待机时间在150小时以上。为了对此进行检验，经销商随机选择了20部手机进行测试,发现平均待机时间为14８小时，样本标准差为3小时。试检验在5％的显著性水平下厂商的说法可靠吗? 利用Excel进行数据统计和假设检验在数据分析和统计学中，Excel是一个功能强大且广泛使用的工具。它提供了许多功能和公式，可以方便地对数据进行统计和分析。本文 将探讨如何使用Excel进行数据统计和假设检验。 一、数据统计 数据统计是指对数据进行整理、分析和解释的过程。Excel提供了 许多功能和工具，可以帮助我们进行数据统计。下面是一些常用的数 据统计方法和技巧： 1. 数据输入和整理：在Excel中，我们可以使用电子表格的形式来 输入和整理数据。可以创建多个工作表，每个工作表代表一个数据集。可以使用Excel的数据验证功能确保数据的准确性。 2. 描述性统计：Excel提供了诸如平均值、中位数、标准差等常用 的描述性统计函数。只需在单元格中输入相应的函数公式，即可对数 据集进行统计分析。 3. 图表制作：Excel提供了丰富的图表选项，如柱状图、折线图、 饼图等。可以通过选择相应的数据和图表类型，以直观的方式展示数 据的分布和趋势。 4. 数据筛选和排序：Excel的筛选功能可以帮助我们在数据集中筛 选出符合特定条件的数据。可以按照某一列的数值进行升序或降序排序。 5. 数据透视表：利用Excel的数据透视表功能，可以对大量数据进 行快速汇总和分析。只需简单设置字段和汇总方式，就可以得到直观 的数据透视表报告。 二、假设检验 假设检验是统计学中用于判断总体参数的推断方法。Excel提供了 多种假设检验的函数，可以帮助我们对不同类型的问题进行推断。下 面是一些常见的假设检验方法： 1. 单样本 t 检验：用于判断一个样本的均值是否与给定的总体均值 有显著差异。可以使用Excel的T.TEST函数进行计算。 2. 双样本 t 检验：用于比较两个样本均值是否有显著差异，例如对 比两组学生的成绩平均值。Excel的T.TEST函数也可以应用于双样本 t 检验。 3. 方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异。Excel的ANOVA函数可以对多个样本进行方差分析。 4. 卡方检验：用于比较观察频数与期望频数之间的差异，判断两个 变量之间是否存在关联。Excel的CHISQ.TEST函数可以进行卡方检验。 5. 相关分析：用于判断两个变量之间的相关程度。Excel的CORREL函数可以计算两个变量间的相关系数。 需要注意的是，在进行假设检验之前，需要明确假设的类型、显著 性水平和两个样本的分布情况。只有在满足假设检验的前提条件下， 才能得出可靠的推断结论。 上机实习五用Excel进行参数的假设检验假设检验，就是先对总体的参数或分布形式提出假设，再利用样本数据信息来判断原假设是否合理，从而决定应接受还是拒绝原假设。 进行假设检验的一般步骤： (1)建立原假设H0和备择假设H1； (2)确定适当的检验统计量及其分布，并由给定样本值计算检验统计量的值； (3)根据显著性水平α，确定检验临界值和拒绝域； (4) 作出统计判断：由样本值确定概率P值,若P值≤α或者统计量的值落在拒绝域内，则拒绝原假设H0，接受备择假设H1，即差异有统计显著意义；若P值>α或者统计量的值不落在拒绝域内，，就接受原假设H0，即差异无统计显著意义。 我们将正态总体的参数检验的主要步骤和结果汇总于下表。 表5-1 正态总体参数的假设检验简表 §5.1 单个正态总体的参数检验 一、单个正态总体均值Z检验 对于总体方差σ2已知时，进行单个正态总体均值的Z检验H0：μ=μ0，可利用Z检验统计量 n X Z /0 σμ-= 来进行。 在Excel 中，可利用函数ZTEST 进行，其格式为 ZTEST (array, a , sigma) 返回Z 检验的双侧概率P 值P{|Z|>z}, n a X Z /σ-= 其中 Array 为用来检验的数组或数据区域； a 为被检验的已知均值,即μ0； Sigma 为已知的总体标准差σ，如果省略，则使用样本标准差S 。 例如，要检验样本数据 3, 6, 7, 8, 6, 5, 4, 2, 1, 9 的总体均值是否等于4，如果已知其总体标准差为2，则只需计算 ZTEST({3, 6, 7, 8, 6, 5, 4, 2, 1, 9}, 4，2)， 其概率值 P=0.0409951<0.05， 认为在显著性水平α=0.05下，总体均值与4有显著差异。 如果总体标准差未知，而用样本标准差S 替代时，计算 ZTEST({3, 6, 7, 8, 6, 5, 4, 2, 1, 9}, 4)， 得到其概率值 P =0.090574>0.05, 认为在显著性水平α=0.05下，总体均值与4无显著差异。 二、单个正态总体均值t 检验 当总体方差σ2未知时，单个正态总体均值的t 检验对于大样本（n>30）问题可归结为上述Z 检验进行。对于小样本，则可利用函数和输入公式的方法计算t 统计量 n S X t 0μ-= 和P 值来进行t 检验。 例5.1 正常人的脉搏平均为72(次/min)，现测得50例慢性四乙基铅中毒患者的脉搏（次/min ）的均值是65.45，标准差是5.67，若四乙基铅中毒患者的脉搏服从正态分布，问四乙基铅中毒患者和正常人的脉搏有无显著性差异（α=0.05）？ Excel 求解：应检验H 0：μ =72。其实现t 检验的步骤为： 1．按图5.1输入已知数据：单元格C4中输入总体均值72，单元格B7中输入样本容量25，单元格C7中输入样本均值65.45，单元格D7中输入样本标准差7.67； 2．计算t 统计量的值和P 值 （1） 在单元格G4中输入“=ABS(C7-C4)/D7*B7^0.5”求t 值； （2） 在单元格G5中输入“=B7-1”求自由度； （3） 在单元格G6中输入“=TDIST(G4,G5,1)”求单侧P 值； （4） 在单元格G7中输入“=TDIST(G4,G5,2)”求双侧P 值；Excel高级数据分析使用回归分析和假设检验进行数据建模
实验三 用EXCEL进行参数估计和假设检验
利用Excel进行统计分析和假设检验
利用Excel的数据分析工具进行假设检验
Excel高级数据分析回归分析和假设检验
利用Excel的数据分析工具进行假设检验
Excel中的数据分析工具假设检验和方差分析
Excel进行假设检验
Excel进行假设检验
利用Excel进行数据统计和假设检验
用Excel进行参数的假设检验