ДОВЕРИТ.НОРМ (CONFIDENCE.NORM)
Возвращает значение доверительного интервала для среднего значения выборки на основе нормального распределения. Доверительный интервал показывает диапазон значений, в котором с определенной вероятностью (например, 95%) находится истинное среднее значение генеральной совокупности.
Основные отличия функции ДОВЕРИТ.НОРМ от функции ДОВЕРИТ:
- Тип распределения:
- функция ДОВЕРИТ.НОРМ использует нормальное распределение;
- функция ДОВЕРИТ может использовать t-распределение для малых выборок.
- Применение:
- функцию ДОВЕРИТ.НОРМ лучше использовать при больших выборках или когда известно стандартное отклонение генеральной совокупности;
- функция ДОВЕРИТ лучше подойдет для малых выборок и неизвестных стандартных отклонений генеральной совокупности.
Пример |
Результат |
=ДОВЕРИТ.НОРМ(A2; B2; C2) |
3,578388287 |
Пояснение к примеру
Есть выборка из 30 наблюдений, среднее значение которой равно 50, а стандартное отклонение — 10. Чтобы рассчитать 95% доверительный интервал для среднего значения:
- В ячейку A2 вводится значение уровня значимости (альфа), равное 0,05;
- В ячейку B2 вводится стандартное отклонение выборки, равное 10;
- В ячейку C2 вводится размер выборки, равный 30;
- В ячейку D2 вводится формула для вычисления значения.
Используйте в аргументах функций ссылки на ячейки
При изменении ячейки такие значения будут автоматически обновляться в функции. Это удобно, когда вы используете одно значение в разных функциях или составляете сложные формулы, для которых важно получать промежуточные значения. Как использовать ссылки
Синтаксис
=ДОВЕРИТ.НОРМ(альфа; стандартное отклонение выборки; размер выборки)
Аргументы
Аргумент |
Тип данных |
Описание |
Альфа* |
Число |
уровень значимости, который определяет вероятность того, что истинное среднее значение находится в доверительном интервале. Обычно используется значение 0,05, которое соответствует 95% доверительному интервалу. |
Стандартное отклонение выборки* |
Число |
Мера разброса значений относительно среднего значения. |
Размер выборки* |
Число |
Количество наблюдений в выборке |