区间算法

A. 置信区间的算法

置信度0.95 1.71~6.69
0.99 0.674~7.726

B. 怎么计算多个区间对应的得分

=IF(B2<4.1,18,IF(AND(B2>=4.1,B2<4.3),21,IF(AND(B2>=4.3,B2<4.5),24,IF(AND(B2>=4.5,B2<4.7),30,IF(B2=4.7,36,)))))

嵌套的有点多

C. 区间距离计算

AB两站之间的距离160千米
设AB两站之间的距离为S
(S-90)/90=(S+50)/(2S-50)

D. Excel怎么按区间计算，不同范围使用不同计算公式

做你类似的公式，必须是要有序操作，把相关的数据排好序再操作，就很好理解并保证正确，公式修改后为：

=IF(B3<=200,B3*0.001*80+23,IF(B3<=450,B3*0.001*95+27,B3*0.001*90+61))

或者是使用公式：

=B3*0.1%*LOOKUP(B3,{0,200,450},{80,95,90})+LOOKUP(B3,{0,200,450},{23,27,61})

E. 函数区间算法

至少提升8%个百分点，没有说完，现在按就作为8%处理来算
定义需求的百分数为x，即当前为x%，则提升百分比公式为：y,即提升y%
y= if (rounp[(65-x)/5,0] *2<0,0,if(rounp[(65-x)/5,0] *2>8,8,rounp[(65-x)/5,0] *2))
其中if(a,b,c) 为判断语句，a成立则b否则c
rounp(a,0)为自然进位法取数

F. Excel区间函数计算

你说的不明白，我按以下条件设的公式:
迟到+早退=3次以上者，每次20
设A为扣款金额，B为迟到+早退(30分钟以内)次数，C为迟到+早退31分钟以上次数，则:
A1=IF(B1+C1<3，B1*10+C1*20，B1*20+C1*20)

G. 置信区间计算公式是什么

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着性水平下计算出来的，显着性水平通常称为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是显着性水平；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。

理论描述

置信区间是一种常用的区间估计方法，所谓置信区间就是分别以统计量的置信上限和置信下限为上下界构成的区间。对于一组给定的样本数据，其平均值为μ，标准偏差为σ，则其整体数据的平均值的100(1-α)%置信区间为(μ-Ζα/2σ , μ+Ζα/2σ) ，其中α为非置信水平在正态分布内的覆盖面积，Ζα/2即为对应的标准分数。

H. 置信区间计算公式

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着性水平下计算出来的，显着性水平通常称为α(希腊字母alpha)，如前所述，绝大多数情况会将α设为0.05。置信度为(1-α)，或者100×(1-α)%。于是，如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%。

置信区间的常用计算方法如下：

Pr(c1<=μ<=c2)=1-α

其中：α是显着性水平（例：0.05或0.10）；

Pr表示概率，是单词probablity的缩写；

(8)区间算法扩展阅读

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。

I. 区间怎么算

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着性水平下计算出来的，显着性水平通常称为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是显着性水平；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。



(9)区间算法扩展阅读：

一、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。

二、置信区间的相关介绍：

奈曼以概率的频率解释为出发点，认为被估计的θ是一未知但确定的量，而样本X是随机的。区间[A(X），B(X）]是否真包含待估计的θ，取决于所抽得的样本X。因此，区间 [A(X),B(X）]只能以一定的概率包含未知的θ。

对于不同的θ，π（θ）之值可以不同，π（θ）对不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）称为区间[A(X），B(X）]的置信系数。

与此相应，区间[A(X），B(X）]称为θ的一个置信区间。这个名词在直观上可以理解为：对于“区间[A(X),B(X）]包含θ”这个推断，可以给予一定程度的相信，其程度则由置信系数表示。

对θ的上、下限估计有类似的概念，以下限为例，称A(X）为θ的一个置信下限，若一旦有了样本X，就认为θ不小于A(X），或者说，把θ估计在无穷区间[A(X），∞]内。

θ不小于A(X)这论断正确的概率为θ）。π1（θ）对不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）称为置信下限A(X）的置信系数。在数理统计中，常称不超过置信系数的任何非负数为置信水平。

J. 增减区间的算法及规定步骤，比如这道题