Wie die CONFIDENCE.NORM Funktion in Excel verwenden

In der Statistik, wenn Sie mit einem Normalverteilungsdatensatz arbeiten. Wir finden den Stichprobenmittelwert des Beispieldatensatzes. Zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, die bevorstehenden Wahlen von Republikanern oder Demokraten zu gewinnen. Oder die Menge an Blei, die Maggi-Pakete enthält, ist höher als der angegebene Grenzwert. Für diese Probleme, bei denen der Populationsdatensatz unendlich ist, berechnen wir die Werte für die Datenstichprobe und sagen die Analyse für den Populationsdatensatz voraus. Dieses Intervall um den Mittelwert wird auch als Fehlergrenze bezeichnet. Nehmen wir ein Beispiel mit Beispieldaten (n) und berechnen den Mittelwert (X) und die Standardabweichung (S).

Um nun die Schätzung für den Mittelwert für den größeren Datensatz vorherzusagen, verwenden wir ein Intervall, das als Konfidenzintervall um das gegebene Konfidenzniveau bezeichnet wird. Das resultierende Konfidenzintervall ergibt sich also.

Hier ist Z ein numerischer Wert, der basierend auf dem Alpha berechnet wird (Alpha = 1 – Konfidenzniveau). Für 95% des Konfidenzniveaus beträgt Alpha 0,05 und Z = 1,96. Mathematisch verwenden wir die Z-Tabelle, um den Z-Wert zu berechnen. Um das Konfidenzintervall zu berechnen, müssen wir die Fehlergrenze berechnen. Wenn Sie den Fehlerwert vom Mittelwert subtrahieren, erhalten Sie die untere Intervallgrenze, und wenn Sie den Fehlerwert zum Mittelwert addieren, erhalten Sie die obere Grenze des Intervalls. Berechnen wir die Fehlerquote in Excel mit der Funktion CONFIDENCE.NORM.

CONFIDENCE.NORM verwendet den 3 numerischen Argumentwert von Alpha, Standardabweichung und Größe des Beispieldatensatzes. Die Funktion gibt die Fehlerquote für den angegebenen Alpha-Wert zurück. Lassen Sie uns diese unten angegebenen Argumente verstehen

Alpha: Wert berechnet anhand des Konfidenzniveaus. 1 – Konfidenzniveau standard_dev *: Standardabweichung für den angegebenen Datensatz.

Größe *: Stichprobengröße für den Datensatz.

All dies könnte verwirrend zu verstehen sein. Lassen Sie uns anhand eines Beispiels verstehen, wie die Funktion verwendet wird. Hier erhalten wir Mittelwert, Standardabweichung und Größe des Datensatzes.

Jetzt berechnen wir die Fehlerquote für das Konfidenzniveau 90%.

Alpha würde unter Verwendung der Formel (1-Konfidenzniveau) berechnet. Verwenden Sie dieses Alpha-Argument in der unten angegebenen Formel

Die Funktion gibt den Wert 0,6579 zurück, der die Fehlerquote für das 90% -Konfidenzniveau darstellt. Berechnen Sie nun die Fehlerquote für das Konfidenzniveau von 95% und 99%.

Ähnliches gilt für das Konfidenzniveau 99%. Verwenden Sie das Alpha-Argument und nicht das Konfidenzniveau-Argument in der Formel.

Wie Sie sehen können, nimmt Alpha mit zunehmendem Konfidenzniveau ab, aber die Fehlerquote steigt. Berechnen Sie nun das Konfidenzintervall um den Mittelwert für den Datensatz.

Das Konfidenzintervall für das 90% -Konfidenzniveau beträgt [35.3421, 36.6579]. Dies gibt eine gute Idee für den Gesamtbevölkerungsdatensatz. Finden Sie auf ähnliche Weise das angegebene Konfidenzintervall für unterschiedliche Konfidenzniveaus heraus.

Wie Sie sehen können, liegen alle Intervalle um den Stichprobenmittelwert.

Hier finden Sie alle Beobachtungsnotizen mit der Funktion CONFIDENCE.NORM in Excel

Konvertieren Sie den Wert bei Bedarf in Prozent.

Hoffe, dieser Artikel über die Verwendung der Funktion CONFIDENCE.NORM in Excel ist erklärend. Weitere Artikel zu statistischen Formeln und verwandten Excel-Funktionen finden Sie hier. Wenn Ihnen unsere Blogs gefallen haben, teilen Sie sie Ihren Freunden auf Facebook mit. Und Sie können uns auch auf Twitter und Facebook folgen. Wir würden gerne von Ihnen hören, uns mitteilen, wie wir unsere Arbeit verbessern, ergänzen oder innovieren und für Sie verbessern können. Schreiben Sie uns unter [email protected].

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