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1 # 髒話比謊話乾淨558
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2 # 使用者9348599588380
區間估計是對總體的μ，σ的估計，透過公式我們可以求出置信區間，而μ與σ的值會被這個區間包含。假設檢驗是已經提供了μ0，σ0的範圍之後，我們驗證這個範圍是否成立。透過公式會求出它是否在拒絕域中，有則原假設不成立。
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3 # 髒話比謊話乾淨558
公式：=NORMINV(機率值,算術平均值,標準偏差值)
NORMSINV( X ) 返回標準正態分佈的區間點。
NORMINV( X, MEAN, STARDARD VARIANCE) 返回非標準正態分佈的區間點。
正態分佈 ：
正態分佈（Normal distribution）又名高斯分佈（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的機率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈，記為N(μ，σ^2)。其機率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。
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4 # 寡人疾其名思
一般正態分佈的區間機率計算公式：c=U2t/R。正態分佈（Normal distribution），也稱“常態分佈”，又名高斯分佈（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二項分佈的漸近公式中得到。
在數學裡，區間通常是指這樣的一類實數集合：如果x和y是兩個在集合裡的數，那麼，任何x和y之間的數也屬於該集合。 例如，由符合0 ≤ x ≤ 1的實數所構成的集合，便是一個區間，它包含了0、1，還有0和1之間的全體實數。
其他例子包括：實數集，負實陣列成的集合等。
公式：=NORMINV(機率值,算術平均值,標準偏差值)
NORMSINV( X ) 返回標準正態分佈的區間點。
NORMINV( X, MEAN, STARDARD VARIANCE) 返回非標準正態分佈的區間點。
正態分佈 ：
正態分佈（Normal distribution）又名高斯分佈（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的機率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數X服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈，記為N(μ，σ^2)。其機率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分佈的幅度。因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ = 0,σ = 1的正態分佈。