excel预测区间(预测区间的公式)

1. 预测区间的公式

∫(a，b)[f(x)±g(x)]dx=∫(a，b)f(x)±∫(a，b)g(x)dx∫(a，b)kf(x)dx=k∫(a，b)f(x)dx

1、当a=b时，

2、当a>b时，

3、常数可以提到积分号前。

4、代数和的积分等于积分的代数和。

5、定积分的可加性：如果积分区间[a,b]被c分为两个子区间[a,c]与[c,b]则有

又由于性质2，若f(x)在区间D上可积，区间D中任意c（可以不在区间[a,b]上）满足条件。

6、如果在区间[a,b]上，f(x)≥0,则

7、积分中值定理：设f(x)在[a,b]上连续，则至少存在一点ε在（a，b)内使

拓展资料

一般定理

定理1：设f(x)在区间[a,b]上连续，则f(x)在[a,b]上可积。

定理2：设f(x)区间[a,b]上有界，且只有有限个间断点，则f(x)在[a,b]上可积。

定理3：设f(x)在区间[a,b]上单调，则f(x)在[a,b]上可积。

牛顿-莱布尼茨公式

2. 预测区间怎么求

前者是在测之前预算的，后者是估算的，两者是差不多的

3. 预测区间的公式推导

方程D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2） - [ E（X）]^2，其中 E（X）表示数学期望。

若x1,x2,x3......xn的平均数为m

则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.......+(xn-m)^2]

方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。

对于连续型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x） dx。

离散型：

如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的随机变量称为离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量

4. 预测区间的公式计量经济学

该题目应该是总体成数的区间估计问题 解答： 已知n=200，p=140/200=0.7,又已知1-α=0.95，则根据t分布表，与置信水平95%相对应的 t=2.14 于是△p= t * 根号下 p（1-p）/n=2.14 * 根号下0.7*0.3/200=6.93% 所以，由于这种原因离开该企业的人员的真正比例构造95%的置信区间为： p-△p<=p<=p+△p 即：70%-6.93%<=p<=70%+6.93% 也即：63.07%<=p<=76.93% 故由于这种原因离开该企业的人员的真正比例构造95%的置信区间为（63.07%，76.93%） 因为统计公式符号不方便打上，开根号的地方我用汉字代替了 希望对你有帮助！

5. 预测区间的公式是什么

方差的置信区间公式：Pr(c1置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。萊垍頭條

置信区间与置信水平、样本量等因素均有关系，其中样本量对置信区间的影响为：在置信水平固定的情况下，样本量越多，置信区间越窄。其次，在样本量相同的情况下，置信水平越高，置信区间越宽。頭條萊垍

6. 精确预测区间和近似预测区间公式

1、样本数量少的话可以直接算：可信区间为阳性样本平均值±标准差(X±SD) 。

2、可信区间介绍：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间(confidenceinterval,CI),预先给定的概率(1-α)称为可信度或者置信度(confidencelevel),常取95%或99%。

3、总体参数的估计，是统计学一大重要的应用。主要为均数和率的估计，本期做了一个简单的小结，实现该项功能，希望对大家有用。SPSS对总体均数在探索里是默认实现的，然而对于率却不可以，本例采用比率方法实现。

扩展资料

例：估计该县成年人HBsAg阳性率的95%置信区间。本例n＝100，p＝0.12，可采用正态近似法估计总体率的置信区间。阳性率的95%的置信区间按式（p－Zα/2Sp，p＋Zα/2Sp）计算：

下限：p－1.96Sp＝0.12－1.96×0.0325＝0.0563

上限：p＋1.96Sp＝0.12＋1.96×0.0325＝0.1837

所以该县成年人HBsAg阳性率的95%置信区间为（5.63%，18.37%）。

7. 平均值预测区间公式

置信区间的计算公式取决于所用到的统计量。置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为α，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。

如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%，后一种表示方式更为常用。置信区间的常用计算方法为Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。

其中α是显著性水平；Pr表示概率，是单词probablity的缩写；100%*(1-α)或(1-α)或指置信水平；表达方式为interval(c1,c2) - 置信区间。

注：置信区间估计是对x的一个给定值x0，求出y的平均值的区间估计。设x0为自变量x的一个特定值或给定值；E(y0)为给定x0时因变量y的平均值或期望值。

置信区间的求解说明：

第一步：求一个样本的均值。

第二步：计算出抽样误差。经过实践，100个样本的抽样误差为±10%；500个样本的抽样误差为±5%；1200个样本时的抽样误差为±3%。

第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。

8. 预测区间的计算公式

工具原料ASUS华硕W508LWindows8系统office 2016版本

方法/步骤分步阅读

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1.首先我们要求出部门广一或者是深二的员工的数量。

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2.如何我们使用countifs函数进行常规操作，选择对应部门的范围，然后输入条件，按回车键。

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3.但是得到的结果是零，这是因为要同时满足两个条件的没有，所以这个方法是行不通的。

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4.我们可以通过sum函数嵌套，先在外面添加一个sum函数，将两个条件的结果合并到一起。

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5.框选部门范围。然后后面输入两个条件，用逗号隔开，外面使用大括号。

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6.这个时候按回车键就能得到合并之后的数量，这就是“或”条件的书写方式。

总结

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1.首先我们要求出部门广一或者是深二的员工的数量。

2.如何我们使用countifs函数进行常规操作，选择对应部门的范围，然后输入条件，按回车键。

3.但是得到的结果是零，这是因为要同时满足两个条件的没有，所以这个方法是行不通的。

4.我们可以通过sum函数嵌套，先在外面添加一个sum函数，将两个条件的结果合并到一起。

5.框选部门范围。然后后面输入两个条件，用逗号隔开，外面使用大括号。

6.这个时候按回车键就能得到合并之后的数量，这就是“或”条件的书写方式。

9. 点预测和区间预测公式

计算公式：区间速度=区间距离/运行时间

打个比方，某一个测速设备设置的监控点距离为20km，如果这段路段的最高限速为120km/h，则车辆从一侧监控点到另一侧最快只能是10分钟，如果发现10分钟不到，这类车辆就已经通过了这段距离，则会被判定为超速。

10. 预测区间的公式的意思

置信区间计算公式：Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。

置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度，其给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一个概率”。

求解步骤

第一步：求一个样本的均值

第二步：计算出抽样误差。经过实践，通常认为调查：100个样本的抽样误差为±10%；500个样本的抽样误差为±5%；1200个样本时的抽样误差为±3%。

第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点。

11. 预测区间的公式有哪些

区间再现公式第一行的式子的区间从a到b变成了b到a的原因：

dx=d(a+b-t)=-dt，a，b是常数求导直接为0，负号和前面积分上下限抵消，并且上下限要互换。

区间再现公式的精妙之处在于，可以不改变积分区域的情况下对被积函数进行改造。当三角函数掺杂在复杂的指数对数或者普通的多项式中（如x*丨sinx丨），且积分区域是含π/2、π等这样形式的时候，就适合用区间再现公式。