Excel在概率统计 二项分布 泊松分布 指数分布 样本均值中的应用（Excel统计数据的分布概率）

Excel在概率统计 二项分布 泊松分布 指数分布 样本均值中的应用（Excel统计数据的分布概率）

本文介绍Excel在概率统计中的应用，在二项分布的应用，以2010版office为例，在泊松分布的应用，在指数分布的应用，软件在正态分布中的应用，在样本均值X的应用，在方差和标准差的应用，在相关系数中的应用，在散点图的应用，在直方图的应用，在一元线性回归的应用，等等。

Excel在二项分布的应用(以2010版office为例)

启动Excel软件,单击菜单的公式中的其他函数，然后点击统计,选择二项分布函数BINOM.DIST出现以下页面

其中Nnmber_s表示实验成功的次数，Trials表示独立实验的次数，Probality_s表示每次实验中成功的概率，Cumulative决定函数的形式，在这个方框中，填写TURE,是个累积分布函数，填写FALSE是概率密度函数。

以随机变量X~B(2,0.25)，求概率P(X<=1)为例

计算结果如下

也可以直接在单元格中输入=BINOM.DIST(1,2,0.25,1)按回车键就可以看到单元格显示的结果

Excel在泊松分布的应用

启动Excel软件，点击某一单元格，点击菜单的公式中其他函数，然后点击统计，选择指数分布函数POISSON.DIST，出现以下页面

其中X表示事件出现的次数，Mean表示期望值(正数)，Cumulative表示逻辑值，指定概率分布的返回形式

以随机变量X~P(2),求P(X>=2)的值

计算结果如下

此时计算的是P(X<=1)=0.406,然后再用Excel计算P(X>=2)=1-P(X<=1)=1-0.406=0.594。也可以在单元格中输入=1-POISSON.DIST(1,2,1)，回车该单元格，即显示结果

Excel在指数分布的应用

启动Excel软件，点击某一单元格，点击菜单的公式中其他函数，然后点击统计，选择指数分布函数EXPON.DIST，出现以下页面

其中X表示指数分布函数计算区间点，非负数值，Lambda表示指数分布函数的参数，是正数，Cumulative决定函数形式，在这个方框中，填写TURE,是个累积分布函数，填写FALSE是概率密度函数。

以X~E(0.3),P(X>6)为例

计算结果如下

此时计算的结果是P(X<=6)=0.834701,然后再利用Excel计算P(X>5)=1-P(X<=5)=1-0.834701=0.165299

计算结果如下

Excel软件在正态分布中的应用

启动Excel软件，单击某一单元格，点击菜单的公式中其他函数，然后点击统计，选择正态分布函数NORM.DIST，出现以下页面

其中X表示正态分布函数值得区间，Mean表示算术平均，Standard_dev表示标准方差，Cumulative决定函数形式，在这个方框中，填写TURE,是个累积分布函数，填写FALSE是概率密度函数。

以随机变量X~N(2,9),P(X<=3)为例

计算结果如下

Excel在样本均值X的应用

在单元格A1：A7中输入样本观测值1，5，7，13，24，25，30，在统计窗口中选择AVERAGE。

计算结果如下：

Excel在方差和标准差的应用

在单元格A1：A7中输入样本观测值1，5，7，13，24，25，30，在统计窗口中选择VAR.P。

计算结果如下

同理，在统计中选择STDEV.P求解方差

计算结果如下

Excel在相关系数中的应用

在统计中选择CORREL，求解样本相关系数。

计算结果如下

Excel在散点图的应用

启动Excel，输入数据，选中单元格X列和Y列的数据，点击菜单插入中的散点图。

散点图如下图

Excel在直方图的应用

(以工程数学概率统计简明教程第二版第八章第二节为例) 某厂生产的机器的零件的质量(单位：kg),

215,227,216,192,207,207,214,218,205,200,187,185,202,218,195,215,206,202,208,210

将数据填入单元格中，点击数据，选择数据分析后显示的数据分析窗口中，选择直方图，点击确定。

直方图如下

Excel在一元线性回归的应用

(第十二章例7为例) 某快餐连锁店的人力资源部为研究职员出勤率与参加工作时间的关系，收集了下属10家门店的数据，其中Y为每100名职员一周内的缺勤次数，X为门店工作的平均月数

将数据填入Excel中，点击数据然后点击数据分析窗口，选择回归，点击确定

回归分析如下图

点击确定，出现以下窗口

点击确定，出现以下结果

所求最小二乘法y=64.6718-1.7487x,且回归是显著的，回归系数的置信水平95%的置信空间的观测值(-2.4393,-1.0582)。

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。