2024年3月20日发(作者：练秀华)
1
第三部分 用Excel进行统计推断
利用Excel产生随机数
不论是利用抽签，或者是使用随机数表来进行抽样，过程都相当麻烦，尤其是样本数过
大时，所必须花费的时间就会更多。此时，我们可以使用计算机软件来帮助我们进行随机抽
样。
操作实例：使用Excel抽出随机数
使用Excel中的加载宏，从700个元素的总体当中取得100个元素作为抽样的样本。
1)在A1单元格中，输入“抽样样本编号”，A2单元格中输入“1”，然后使用鼠标选取“编
辑”-“填充”-“序列”命令，打开“序列”对话框。
2)在“序列”对话框当中的“序列产生在”区域选择“列”，“类型”区域选择“等差序列”，
步长值填入“1”，终止值填入“700"，最后单击“确定”按钮即可在单元格A2~A701中填
入1—700的数值。
3)接着，选择“工具”-“数据分析”命令，打开“数据分析”对话框。在对话框中，选择
“抽样”，屏幕上则会出现“抽样”对话框。
4)在“抽样”对话框中，“输入区域”指定为先前所填充的序列“A2：A701”单元格范围。
“抽样方法”指定为“随机”，并输入“样本数”为“100"，输出选项指定为“新工作表组”，
表示将抽样出来的数值放置在新工作表中。最后单击“确定”按钮，您就会看到在工作簿中
新增了一个工作表，而工作表中选出了100个抽样数值，
而我们就可以先将总体元素编号，再利用这些Excel所选出来的数值，挑选出100个相
对编号的总体单位。
利用EXCEL进行参数估计
工具一数据分析一描述统计
――估计总体均值的程序和输出表解读
在EXCEl工作表中，依次点击：工具一数据分析一描述统计，在对话框中指定数据区
域和置信度(默认值为95％，也可自行指定)等其他选项，可得到包括如内容的输出表(空白
处应为输出数值，表中删除了一些参数估计不必要的输出，最后一列为作者所加的对输出结
果的解释)：
表中对指定置信度所对应的抽样误差范围的输出结果，是基于正态总体、总体方差未
知时的公式计算的。
（一）大样本条件下，单一总体均值的置信区间估计.(总体方差未知时)
应用案例1，2004年底北京市私家车拥有量已达到129．8万辆，位居全国之首，据业
内人士分析其中国产中低档汽车的比例较大，为了估计目前北京市场个人购车的平均价格，
调查人员于某日在北京最大的车市随机抽取36位私人消费购车者，得到他(她)们所购汽车
的价格如下(单位：万元)：
2
6．88 11．28 19．98 13．6 10．6 14．8
6．88 11．78 20．98 24．4 12．3 14．8
6．88 13．68 13．6 30．3 14．6 14．8
8．28 14．98 14．7 9．6 14．6 17．4
9．6 15．68 15．8 9．6 12．9 5．38
10．18 15．68 20．5 10．6 14，8 7．38
根据这些调查数据怎样估计总体的平均消费价格?如果要进一步推断所购买车辆
在15万元以上的消费者占有多大比例，应当如何分析呢?
对汽车销售价格的总体均值求90％置信区间，利用Excel在大样本条件下进行单一总
体均值的置信区间估计。
具体步骤如下：
打开“年底汽车价格1”表
第1步：将相关数据输入Excel表格。 第2步：选择“工具”下拉菜单。
第3步：选择“数据分析”选项。 第4步：在分析工具中选择“描述统计”。
第5步：当对话框出现时，在“输入区域”设置框内键人数据单元格区域A1：A36，
在“输出区域”设置框内键人数据单元格区域B1，并选择“汇总统计”，然后选择“确定”，
得到输出结果，此时样本均值出现在单元格C3中，抽样误差的值出现在单元格C4。
第6步：选择单元格D2，并键人单元格公式=C3-1．645*C4， 按下回车键；
选择单元格D3，并键人单元格公式=C3+1．645*C4， 按下回车键，
得到输出结果，即汽车销售价格的总体均值90％置信区间为(12．18795，15．02316)。
见“年底汽车价格2”表中的操作及答案。
注：在第6步中，因为所求的是90％的置信区间，所以单元格公式中使用的值是1．645。
通常，使用者需要键人与所希望的置信水平相对应的z值。
(二) 大样本条件下，单一总体均值的置信区间估计.(总体方差已知)
------------------利用CONFIDENCE函数
当抽样数为大样本时，总体方差为已知的情况下，则总体平均数的置信区间为，在Excel
中，我们可以利用CONFIDENCE函数计算出置信区间的数值。
语法:CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)
其中alpha代表用来推算置信度的显著程度。置信等于100*(1·alpha)％，换言之，0．05
的alpha值所指的是95％信赖度。
Standard dev为此数据的总体标准差，且假定为已知。
Size代表样本大小。
以搭车为例:“50位乘客，每天搭乘火车的平均时间为60分钟，总体标准差为10分钟，试
计算总体平均数的95％信赖区间为多少?”
2024年3月20日发(作者：练秀华)
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第三部分 用Excel进行统计推断
利用Excel产生随机数
不论是利用抽签，或者是使用随机数表来进行抽样，过程都相当麻烦，尤其是样本数过
大时，所必须花费的时间就会更多。此时，我们可以使用计算机软件来帮助我们进行随机抽
样。
操作实例：使用Excel抽出随机数
使用Excel中的加载宏，从700个元素的总体当中取得100个元素作为抽样的样本。
1)在A1单元格中，输入“抽样样本编号”，A2单元格中输入“1”，然后使用鼠标选取“编
辑”-“填充”-“序列”命令，打开“序列”对话框。
2)在“序列”对话框当中的“序列产生在”区域选择“列”，“类型”区域选择“等差序列”，
步长值填入“1”，终止值填入“700"，最后单击“确定”按钮即可在单元格A2~A701中填
入1—700的数值。
3)接着，选择“工具”-“数据分析”命令，打开“数据分析”对话框。在对话框中，选择
“抽样”，屏幕上则会出现“抽样”对话框。
4)在“抽样”对话框中，“输入区域”指定为先前所填充的序列“A2：A701”单元格范围。
“抽样方法”指定为“随机”，并输入“样本数”为“100"，输出选项指定为“新工作表组”，
表示将抽样出来的数值放置在新工作表中。最后单击“确定”按钮，您就会看到在工作簿中
新增了一个工作表，而工作表中选出了100个抽样数值，
而我们就可以先将总体元素编号，再利用这些Excel所选出来的数值，挑选出100个相
对编号的总体单位。
利用EXCEL进行参数估计
工具一数据分析一描述统计
――估计总体均值的程序和输出表解读
在EXCEl工作表中，依次点击：工具一数据分析一描述统计，在对话框中指定数据区
域和置信度(默认值为95％，也可自行指定)等其他选项，可得到包括如内容的输出表(空白
处应为输出数值，表中删除了一些参数估计不必要的输出，最后一列为作者所加的对输出结
果的解释)：
表中对指定置信度所对应的抽样误差范围的输出结果，是基于正态总体、总体方差未
知时的公式计算的。
（一）大样本条件下，单一总体均值的置信区间估计.(总体方差未知时)
应用案例1，2004年底北京市私家车拥有量已达到129．8万辆，位居全国之首，据业
内人士分析其中国产中低档汽车的比例较大，为了估计目前北京市场个人购车的平均价格，
调查人员于某日在北京最大的车市随机抽取36位私人消费购车者，得到他(她)们所购汽车
的价格如下(单位：万元)：
2
6．88 11．28 19．98 13．6 10．6 14．8
6．88 11．78 20．98 24．4 12．3 14．8
6．88 13．68 13．6 30．3 14．6 14．8
8．28 14．98 14．7 9．6 14．6 17．4
9．6 15．68 15．8 9．6 12．9 5．38
10．18 15．68 20．5 10．6 14，8 7．38
根据这些调查数据怎样估计总体的平均消费价格?如果要进一步推断所购买车辆
在15万元以上的消费者占有多大比例，应当如何分析呢?
对汽车销售价格的总体均值求90％置信区间，利用Excel在大样本条件下进行单一总
体均值的置信区间估计。
具体步骤如下：
打开“年底汽车价格1”表
第1步：将相关数据输入Excel表格。 第2步：选择“工具”下拉菜单。
第3步：选择“数据分析”选项。 第4步：在分析工具中选择“描述统计”。
第5步：当对话框出现时，在“输入区域”设置框内键人数据单元格区域A1：A36，
在“输出区域”设置框内键人数据单元格区域B1，并选择“汇总统计”，然后选择“确定”，
得到输出结果，此时样本均值出现在单元格C3中，抽样误差的值出现在单元格C4。
第6步：选择单元格D2，并键人单元格公式=C3-1．645*C4， 按下回车键；
选择单元格D3，并键人单元格公式=C3+1．645*C4， 按下回车键，
得到输出结果，即汽车销售价格的总体均值90％置信区间为(12．18795，15．02316)。
见“年底汽车价格2”表中的操作及答案。
注：在第6步中，因为所求的是90％的置信区间，所以单元格公式中使用的值是1．645。
通常，使用者需要键人与所希望的置信水平相对应的z值。
(二) 大样本条件下，单一总体均值的置信区间估计.(总体方差已知)
------------------利用CONFIDENCE函数
当抽样数为大样本时，总体方差为已知的情况下，则总体平均数的置信区间为，在Excel
中，我们可以利用CONFIDENCE函数计算出置信区间的数值。
语法:CONFIDENCE(alpha,standard_dev,size)
其中alpha代表用来推算置信度的显著程度。置信等于100*(1·alpha)％，换言之，0．05
的alpha值所指的是95％信赖度。
Standard dev为此数据的总体标准差，且假定为已知。
Size代表样本大小。
以搭车为例:“50位乘客，每天搭乘火车的平均时间为60分钟，总体标准差为10分钟，试
计算总体平均数的95％信赖区间为多少?”