excel中参数估计(excel中参数估计的两种类型)

1. excel中参数估计的两种类型

说明

根据样本估计标准偏差。 标准偏差可以测量值在平均值（中值）附近分布的范围大小。

语法

STDEVA(value1, [value2], ...)

STDEVA 函数语法具有下列参数：

Value1, value2, ... Value1 是必需的，后续值是可选的。 对应于总体样本的 1 到 255 个值。 也可以用单一数组或对某个数组的引用来代替用逗号分隔的参数。

备注

STDEVA 假定其参数是总体样本。 如果数据代表整个总体，则必须使用 STDEVPA 计算标准偏差。

此处标准偏差的计算使用“n-1”方法。

参数可以是下列形式：数值；包含数值的名称、数组或引用；数字的文本表示；或者引用中的逻辑值，例如 TRUE 和 FALSE。

包含 TRUE 的参数作为 1 来计算；包含文本或 FALSE 的参数作为 0（零）来计算。

如果参数为数组或引用，则只使用其中的数值。 数组或引用中的空白单元格和文本值将被忽略。

如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。

如果要使计算不包括引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用 STDEV 函数。

2. 统计学参数估计excel操作

countifs 函数是 Excel软件中的一个统计函数，用来计算多个区域中满足给定条件的单元格的个数。

语法：

countifs(criteria_range1,criteria1,criteria_range2,criteria2,…)

参数说明：

criteria_range1：为第一个需要计算其中满足某个条件的单元格数目的单元格区域（简称条件区域），

criteria1为第一个区域中将被计算在内的条件（简称条件），其形式可以为数字、表达式或文本。

3. 参数估计有哪两种形式

估计误差公式是=测定值—真实值，估计误差是指数据处理过程中对误差的估计，有多种统计表示方式。在统计学中，估计误差是此估计量的期望值与估计参数的真值之差。

4. 参数估计有哪几种

OLS是ordinary least square的简称，意思是普通最小二乘法。普通最小二乘估计就是寻找参数β1、β2……的估计值，使上式的离差平方和Q达极小。式中每个平方项的权数相同，是普通最小二乘回归参数估计方法。在误差项等方差、不相关的条件下，普通最小二乘估计是回归参数的最小方差的线性无偏估计。

估计值的性质：

OLS 估计量的性质

1、 线性： 、 线性：

(1)斜率系数估计量 β 是Y的线性函数。

(2)截距系数估计量 α 是Y的线性函数。

2、无偏： 、无偏：

(1)是β的无偏估计量。

(2)是α的无偏估计量

3、有效性： 、有效性：

5. 参数估计分为哪两大类

统计推断statistical inference 根据带随机性的观测数据（样本）以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。它是数理统计学的主要任务，其理论和方法构成数理统计学的主要内容。统计推断的目的，是利用问题的基本假定及包含在观测数据中的信息，作出尽量精确和可靠的结论。

周期系统抽样，又叫等距抽样或机械抽样，即将总体按顺序编号，用抽签或查随机数值表的方法确定首件，进而按等距原则依次抽取样本。

当不同设备、不同环境生产同一种产品时，由于条件差别产品质量可能有较大差异，为了使所抽取的样本具有代表性，可以将不同条件下生产的产品组成组，使同一组内产品质量均匀，然后在各组内按比例随机抽取样品合成一个样本。

6. 参数估计问题有两类分别是

点估计:是利用根本的样本数据，对未知的参数进行估计所得到的一个具体的数据。

区间估计:是通过根本的样本数据，估计未知参数，在可信度下的最可能的存在区间中得到的结果，结果是一个区间。两者最大的区别:点估计就是估计一个具体的数值，区间估计就是估计一段区间。

7. excel 参数估计

excel的标准差函数是：STDEVP函数。

使用STDEVP函数的方法：

1、首先点击选中需要计算标准差的单元格位置，并选择上方的“fx”图标插入函数。

2、在插入函数对话框中输入STDEVP，并在查找到的结果中双击STDEVP开启函数参数设置

3、在打开的参数设置对话框中选中需要计算标准差的单元格区域，可以根据需要自行选中。

4、点击确定后即可对应生成标准差，针对多组数据可以向下填充公式生成批量的计算结果。

8. 常用的参数估计方式有两种分别是

统计学的基本研究方法有5种。

大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段(即统计调查阶段)的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异，但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高(即分层抽样方式);在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础;在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异(显著性检验)和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

统计模型法

在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。在研究这种数量变动关系时，需要根据具体的研究对象和一定的假定条件，用合适的数学方程来进行模拟，这种方法就叫做统计模型法。

统计推断法

在统计认识活动中，我们所观察的往往只是所研究现象总体中的一部分单位，掌握的只是具有随机性的样本观察数据，而认识总体数量特征是统计研究的目的，这就需要我们根据概率论和样本分布理论，运用参数估计或假设检验的方法，由样本观测数据来推断总体数量特征。这种由样本来推断总体的方法就叫统计推断法。统计推断法已在统计研究的许多领域得到应用，除了最常见的总体指标推断外，统计模型参数的估计和检验、统计预测中原时间序列的估计和检验等，也都属于统计推断的范畴，都存在着误差和置信度的问题。在实践中这是一种有效又经济的方法，其应用范围很广泛，发展很快，统计推断法已成为现代统计学的基本方法。

参考资料：

9. excel进行参数估计

1.

,要求将A列中的文本字符在三个字符及以上的内容筛选出来,即筛选出的字符至少包括三个A。

2.

,选中A1单元格,然后依次点击【数据】-【筛选】按钮,通过这一步,在A1单元格内的右下角就出现了一个筛选小按钮。

3.

选中A1单元格,点击箭头指向的小按钮,在弹出的菜单选项中点击选择【文本筛选】-【包含】选项。

4.

,通过上一步骤,系统弹出了【自定义自动筛选方式】对话框中: 在对话框中输入[AAA*],前面的选项中选择[包含]选项,完成后点击【确定】按钮。

5.

返回到工作表中,通过以上操作步骤,A列中按照字符长度进行筛选的工作就完成了,

10. 参数估计有哪两种方法

三点估计法不是求三点的平均值，是统计学中参数估计里的求频率曲线参数的估计方法。三点法是在已知的皮尔逊Ⅲ型曲线上任取三点，其坐标为（xp1，p1）、（xp2，p2）和（xp3，p3），可以建立3个方程，联解便可得到3个统计参数。先按经验频率点子绘出经验频率曲线，并假定它近似代表皮尔逊Ⅲ型曲线。在此曲线上取3个点：中间的点一般都取曲线50％位置，另两点则取对称值，即，一般多在曲线上的5％~50％~95％位置取点；相应有xp1、xp2、xp3三个值。

11. excel在参数估计中的应用的例题

第一步：选中要放数据相加值的单元格，切换至“公式”菜单，选择“插入函数”。

第二步：在“插入函数”对话框中，选择sumif函数。

第三步：在函数参数对话框中，单击红色方框标记的图标。

第四步：按住鼠标左键选中需要筛选的条件列，我们这里将性别设置成条件，单击图标返回对话框。

第五步：在Criteria输入框中，输入"男"（双引号为英文状态下）。

第六步：按照上面的方法，选中要进行求和的列。

第七步：在函数参数对话框中，单击“确定”按钮，就可以按照所设置的条件进行求和了。