常用概率函数在EXCEL中的实现
常用分布概率计算的excel应用 (1)
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P n(k)、累积概率F n(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P n(k)；若取1或TRUE时，则计算累积概率F n(k)，。
即对二项分布B(n,p)的概率值P n(k)和累积概率F n(k)，有P n(k)=BINOMDIST(k,n,p,0)；F n(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 =np）λλ--≈ekqpCkknkkn!来计算。
excel韦伯分布拟合
excel韦伯分布拟合Excel是一种非常强大的数据处理和分析工具，它提供了许多内置函数和工具，可用于数据的可视化和统计分析。
其中之一就是韦伯分布拟合。
韦伯分布是概率论和统计学中经常使用的一种连续概率分布模型。
它可以用来描述诸如寿命、故障时间、风速等连续变量的分布情况。
在Excel中，我们可以使用函数“WEIBULL.DIST”来实现韦伯分布的拟合。
首先，我们需要准备一组数据，并将其按照升序排列。
这个数据可以是任何一组连续变量的观测值，比如故障时间、销售额等。
下面是一个示例数据：10.2, 13.5, 11.8, 9.3, 12.1, 15.6, 9.9, 11.2, 8.5, 7.9接下来，我们需要使用Excel的“数据分析”工具来进行韦伯分布的拟合。
首先，在Excel菜单栏中选择“数据”选项卡，然后在“数据分析”区域中找到“数据分析”按钮并点击。
在弹出的对话框中，选择“直方图和正态概率图”，然后点击“确定”按钮。
接着，在弹出的对话框中选择要分析的数据范围，并点击“确定”按钮。
在“直方图和正态概率图”对话框中，我们可以看到“直方图”选项卡和“正态概率图”选项卡。
我们需要切换到“正态概率图”选项卡，并勾选“拟合测试线”选项。
然后，在“正态概率图”选项卡中，我们可以看到一个下拉菜单，其中列出了多个分布模型，包括韦伯分布。
我们需要选择“韦伯分布”选项，并点击“确定”按钮。
在点击“确定”按钮后，Excel会自动进行韦伯分布的拟合，并在正态概率图上显示拟合曲线。
接下来，我们可以通过观察拟合曲线和数据散点图的分布情况，来判断拟合结果的合理性。
值得注意的是，韦伯分布的拟合结果并不总是很准确，特别是在数据量较小或数据分布较为复杂的情况下。
因此，在使用Excel进行韦伯分布拟合时，我们需要谨慎对待拟合结果，并结合其他统计分析方法来进一步验证。
总的来说，Excel提供了一种简便的方式来进行韦伯分布的拟合。
我们只需准备好数据，然后使用“数据分析”工具来完成拟合过程即可。
几种设检验的Excel实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（二）在Excel软件中的实现
二、差异显著性检验
（三）实际应用实例与Excel解答
Ｚ≥ 2.33=Z0.01
P≤0.01
三、差异显著性检验之一：单侧检验
三、差异显著性检验之一：单侧检验
5. 双样本单侧Z 检验（无例子） 6. 单样本单侧t 检验（无例子） 7. 双样本单侧t 检验
双样本均N1、N2 有一个小于30，要用t 检验 一个例子：例12 (双样本右侧t 检验)
三、差异显著性检验之一：单侧检验
一、常见的概率分布
（二）在Excel软件中的实现
语法：BINOMDIST (Number，Trials， Probability，Cumulative) 参数：Number为实验成功的次数，Trials为独 立实验的次数，Probability为一次实验中成功 的概率，Cumulative是一个逻辑值，用于确定 函数的形式。如果Cumulative为TRUE，则 BINOMDIST函数返回累积分布函数，即至多 Number次成功的概率；如果为FALSE，返回 概率密度函数，即Number次成功的概率。
用EXCEL计算二项分布概率值的操作步骤
⽤EXCEL计算⼆项分布概率值的操作步骤⽤Excel计算⼆项分布概率值的操作步骤1、进⼊Excel界⾯，单击某⼀单元格。
2、选择【插⼊】——【函数】选项从【选择类别】窗⼝中选择“统计”从【选择函数】窗⼝中选择“BINOMDIST”，单击【确定】3、当【BINOMDIST】对话框出现时：在【Number-s】中输⼊2（成功的次数X）在【trials】中输⼊3（实验的总次数n）在【Probability-s】中输⼊0.05（每次实验成功的概率p）在【Cumulative】中输⼊0（或False），表⽰计算成功次数恰好等于制定数值的概率（输⼊1或True表⽰计算成功次数⼩于或等于制定数值的累计概率值）。
选择【完成】即可得到结果。
计算超⼏何分布概率的步骤与上述过程类似，只不过在第2步【选择函数】窗⼝中选择“HYPGEOMDIST”函数，在第3步中输⼊相应的值即可。
如下在【sample-s】中输⼊成功的次数在【Number-sample】输⼊样本量在【population-s】中输⼊总体中成功的次数在【Number-pop】中输⼊总体中的个体总数单击【确定】即可。
⽤Excel计算泊松分布概率值的操作步骤1、进⼊Excel界⾯，单击某⼀单元格2、选择【插⼊】——【函数】选项从【选择类别】窗⼝中选择“统计”从【选择函数】窗⼝中选择“POISSON”，单击【确定】3、当【POISSON】对话框出现时在【x】中输⼊事件出现的次数在【Mean】中输⼊泊松分布的均值在【Cumulative】中输⼊0或（False），表⽰计算事件出现次数恰好等于指定数值的概率（输⼊1或True表⽰计算成功次数⼩于或等于制定数值的累计概率值）。
只需在【X】选项中，分别填⼊1，2，3即可计算出相应概率。
常用概率函数在EXCEL中实现
如果 probability_s < 0 或 probability_s > 1，函数
BINOMDIST 返回错误值 #NUM!。
Binomial distribution (BINOMDIST)
例1：
某地钩虫感染率为13%，随机观察当地150人， 其中有10人感染钩虫的概率有多大？ 析：人与人之间钩虫感染与否是相互独立的， 可以认为感染钩虫的人数服从二项分布。
Normal distribution (NORMDIST)
身高在120cm～128cm者占总数的比例。
Normal distribution (NORMINV )
返回指定平均值和标准偏差的正态累积分布函 数的反函数。
Statement:
NORMINV(probability, mean, standard_dev)
Number_s :试验成功的次数 Trials:独立试验的次数 Probability_s:每次试验中成功的概率 Cumulative:逻辑值，用于确定函数的形式
options：
cumulative 为 TRUE，返回累积分布函数，即至多 number_s 次 成功的概率 为 FALSE，返回概率密度函数，即 number_s 次成功的概率。
学习动物精神
12、善解人意的海豚：常常问自己：我是 主管该怎么办才能有助于更好的处理事情 的方法。在工作上善解人意， 会减轻主管、共 事者的负担，也 让你更具人缘。
例2：
例1中某地钩虫感染率为13%，随机抽查当地 150人，其中至多有2名感染钩虫的概率有多 大？至少有2名感染钩虫的概率有多大？至少 有20名感染钩虫的概率有多大？
常用概率函数在EXCEL中实现
常用概率函数在EXCEL中实现在Excel中，常用的概率函数可以使用内置函数进行实现。
下面将介绍四个常用的概率函数以及它们在Excel中的实现方法。
1.正态分布函数（NORM.DIST）正态分布函数可以用于计算一个随机变量处于指定范围内的概率。
在Excel中，可以使用NORM.DIST函数来计算正态分布的概率。
语法：NORM.DIST(x,mean,standard_dev,cumulative)-x：要计算概率的数值。
- mean：正态分布函数的均值。
- standard_dev：正态分布函数的标准差。
- cumulative：一个逻辑值，指定概率函数是累积函数（TRUE）还是密度函数（FALSE）。
例如，要计算一个随机变量X的值小于等于5的概率，该随机变量服从均值为10，标准差为2的正态分布，可以使用以下公式：=NORM.DIST(5,10,2,TRUE)2.标准正态分布函数（NORM.S.DIST）标准正态分布函数可以用于计算一个随机变量在标准正态分布中的概率。
在Excel中，可以使用NORM.S.DIST函数来计算标准正态分布的概率。
语法：NORM.S.DIST(z,cumulative)-z：要计算概率的数值。
- cumulative：一个逻辑值，指定概率函数是累积函数（TRUE）还是密度函数（FALSE）。
例如，要计算一个随机变量Z的值小于等于1的概率，可以使用以下公式：=NORM.S.DIST(1,TRUE)3.卡方分布函数（CHISQ.DIST）卡方分布函数可以用于计算一个随机变量处于指定范围内的概率。
在Excel中，可以使用CHISQ.DIST函数来计算卡方分布的概率。
语法：CHISQ.DIST(x,deg_freedom,cumulative)-x：要计算概率的数值。
- deg_freedom：卡方分布的自由度。
- cumulative：一个逻辑值，指定概率函数是累积函数（TRUE）还是密度函数（FALSE）。
常用概率函数在EXCEL中实现
常用概率函数在EXCEL中实现在Excel中实现常用概率函数非常简单，Excel提供了一系列内置的概率函数，可以帮助我们计算概率、分布函数以及反函数。
下面将介绍常用的概率函数和它们在Excel中的实现。
1.正态分布函数(NORM.DIST)正态分布函数用于计算给定均值和标准差的随机变量的概率。
可以使用Excel的NORM.DIST函数来计算正态分布。
语法：NORM.DIST(x,mean,standard_dev,cumulative)其中，x是要计算概率的随机变量的值，mean是均值，standard_dev 是标准差，cumulative是一个逻辑值，用于指定计算概率密度函数(FALSE) 还是累积分布函数 (TRUE)。
例子：假设一个随机变量的均值为5，标准差为2、我们想要计算随机变量取值为6的概率密度函数和累积分布函数。
使用Excel的NORM.DIST函数，可以在单元格中输入以下公式：```=NORM.DIST(6,5,2,FALSE)=NORM.DIST(6,5,2,TRUE)```第一个公式计算概率密度函数，第二个公式计算累积分布函数。
2.标准正态分布函数(NORM.S.DIST)标准正态分布函数是一种特殊的正态分布函数，其均值为0，标准差为1、在Excel中，可以使用NORM.S.DIST函数来计算标准正态分布。
语法：NORM.S.DIST(x,cumulative)其中，x是要计算概率的随机变量的值，cumulative是一个逻辑值，用于指定计算概率密度函数 (FALSE) 还是累积分布函数 (TRUE)。
例子：假设想要计算标准正态分布的概率密度函数和累积分布函数，可以在单元格中输入以下公式：```=NORM.S.DIST(1,FALSE)=NORM.S.DIST(1,TRUE)```第一个公式计算概率密度函数，第二个公式计算累积分布函数。
3.反正态分布函数(NORM.INV)反正态分布函数是正态分布函数的反函数。
常用概率函数在EXCEL中的实现
Poisson distribution (POISSON)
statement： POISSON(x, mean, cumulative)
options：
X:事件数 Mean:期望值
introductions：
如果 x 不为整数，将被截尾Fra bibliotek整 如果 x 或 mean 为非数值型，函数返回错误值
Normal distribution (NORMDIST)
statement：
NORMDIST( x, mean, standard_dev, cumulative)
options：
X:需要计算其分布的数值。 Mean:分布的算术平均值。 Standard_dev:分布的标准偏差。
Normal distribution (NORMDIST)
#VALUE!。 如果 x < 0，函数返回错误值 #NUM!。 如果 mean ≤ 0，函数 返回错误值 #NUM!。
Poisson distribution (POISSON)
例3：
实验显示某100cm2的培养皿中平均菌落数为 6个，试估计该培养皿菌落数等于3个的概率。
Poisson distribution (POISSON)
Normal Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution
Binomial distribution (BINOMDIST)
statement：
BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
P( X
10)
150！ 10！(150 10)!
0.1310
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
options：
Number_s :试验成功的次数 Trials:独立试验的次数 Probability_s:每次试验中成功的概率 Cumulative:逻辑值，用于确定函数的形式
cumulative 为 TRUE，返回累积分布函数，即至多 number_s 次 成功的概率 为 FALSE，返回概率密度函数，即 number_s 次成功的概率。
Binomial distribution (BINOMDIST)
introductions ：
Number_s 和 trials 将被截尾取整。若 number_s、 将被截尾取整。 、 trials 或 probability_s 为非数值型，函数返回错误值 为非数值型， ‘#VALVE!’。 。 如果 number_s < 0 或 number_s > trials，函数 ， BINOMDIST 返回错误值 #NUM!。 。 如果 probability_s < 0 或 probability_s > 1，函数 ， BINOMDIST 返回错误值 #NUM!。 。
Normal distribution (NORMDIST)
身高在120cm～128cm者占总数的比例。
Normal distribution (NORMINV )
返回指定平均值和标准偏差的正态累积分布函 数的反函数。
Statement:
NORMINV(probability, mean, standard_dev)
常用概率函数在Excel中的实现
卫生统计学教研室
Normal Distribution Binomial Distribution Poisson Distribution
Binomial distribution (BINOMDIST)
statement：
BINOMDIST(number_s,trials,probability_s,cumulative)
Poisson distribution (POISSON)
例3：
实验显示某100cm2的培养皿中平均菌落数为 6个，试估计该培养皿菌落数等于3个的概率。
Poisson distribution (POISSON)
例4：
如果某地居民脑血管疾病的患病率为150/10万，那 么调查该地1000名居民中有2人患脑血管疾病的概率 有多大？ 析：泊松分布，总体均数 λ = nπ = 1000 × 0.0015 = 1.5
Poisson distribution (POISSON)
至多有2人患脑血管疾病的概率有多大？ 至少有3人患脑血管疾病的概率有多大？
Normal distribution (NORMDIST)
statement：
NORMDIST( x, mean, standard_dev, cumulative)
Poisson distribution (POISSON)
statement： ： POISSON(x, mean, cumulative) options： ：
X:事件数 Mean:期望值
introductions： ：
如果 x 不为整数，将被截尾取整 如果 x 或 mean 为非数值型，函数返回错误值 #VALUE!。 如果 x < 0，函数返回错误值 #NUM!。 如果 mean ≤ 0，函数 返回错误值 #NUM!。
Binomial distribution (BINOMDIST)
二项分布返回概率密度函数EXCEL实现
Binomial distribution (BINOMDIST)
例2：
例1中某地钩虫感染率为13%，随机抽查当地 150人，其中至多有2名感染钩虫的概率有多 大？至少有2名感染钩虫的概率有多大？至少 有20名感染钩虫的概率有多大？
Binomial distribution (BINOMDIST)
例1：
某地钩虫感染率为13%，随机观察当地150人， 其中有10人感染钩虫的概率有多大？ 析：人与人之间钩虫感染与否是相互独立的， 可以认为感染钩虫的人数服从二项分布。
150 ！ P ( X = 10) = 0.1310 × 0.87140 = 0.0055 10 (150 − 10)! ！
options：
X:需要计算其分布的数值。 Mean:分布的算术平均值。 Standard_dev:分布的标准偏差。
Normal distribution (NORMDIST)
例5：
某地1986年120名8岁男孩身高均数为123.02cm ， 标准差为4.79cm，试估计：
该地8岁男孩身高在130cm以上者占 正态分布的概率值。 Mean 分布的算术平均值。 Standard_dev 分布的标准偏差。
Normal distribution (NORMINV )
该地80%的男孩身高集中在哪个范围？