1. 用excel做假设检验
日期就是数字，所以可以用 ISNUMBER 来判断是不是日期。 公式很简单： =IF(ISNUMBER(A2),"","错误日期") 这是假设A2中放的是日期。然后复制公式，筛选出“错误日期”即可。
2. 如何用excel做假设检验
数据为:100,100,100,99,99,99,99,99,
假设为: h0:mu=100 vs h1:mu不等于100
由于在EXCEL里面找不到单样本t检验的公式,我作了如下处理:
t-value=(AVERAGE(A1:A8)-100)/stdev(A1:A8)*sqrt(count(A1:A8))=-3.41
得到t值以后,想问怎么求p值?
或者说,有没有函数或者工具可以直接得到我要的p值?
3. excel假设检验计算p值
P值的计算方法：
1、左侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率
2、右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率
3、双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率 P值的意义： p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。
4. 假设检验在excel中的做法
[应用一]下拉菜单输入的实现例1：直接自定义序列有时候我们在各列各行中都输入同样的几个值，比如说，输入学生的等级时我们只输入四个值：优秀，良好，合格，不合格。我们希望Excel2000单元格能够象下拉框一样，让输入者在下拉菜单中选择就可以实现输入。操作步骤：先选择要实现效果的行或列；再点击"数据\\有效性"，打开"数据有效性"对话框；选择"设置"选项卡，在"允许"下拉菜单中选择"序列"；在"数据来源"中输入"优秀，良好，合格，不合格"（注意要用英文输入状态下的逗号分隔！）；选上"忽略空值"和"提供下拉菜单"两个复选框。点击"输入信息"选项卡，选上"选定单元格显示输入信息"，在"输入信息"中输入"请在这里选择"。例2：利用表内数据作为序列源。有时候序列值较多，直接在表内打印区域外把序列定义好，然后引用。操作步骤：先在同一工作表内的打印区域外要定义序列填好(假设在在Z1：Z8），如“单亲家庭，残疾家庭，残疾学生，特困，低收人，突发事件，孤儿，军烈属”等，然后选择要实现效果的列（资助原因）；再点击"数据\\有效性"，打开"数据有效性"对话框；选择"设置"选项卡，在"允许"下拉菜单中选择"序列"；“来源”栏点击右侧的展开按钮（有一个红箭头），用鼠标拖动滚动条，选中序列区域Z1：Z8（如果记得，可以直接输入=$Z$1:$Z$8；选上"忽略空值"和"提供下拉菜单"两个复选框。点击"输入信息"选项卡，选上"选定单元格显示输入信息"，在"输入信息"中输入"请在这里选择"。例3：横跨两个工作表来制作下拉菜单用INDIRECT函数实现跨工作表在例2中，选择来源一步把输入=$Z$1:$Z$8换成=INDIRECT("表二!$Z$1:$Z$8"),就可实现横跨两个工作表来制作下拉菜单。[应用二]自动实现输入法中英文转换有时，我们在不同行或不同列之间要分别输入中文和英文。我们希望Excel能自动实现输入法在中英文间转换。操作步骤：假设我们在A列输入学生的中文名，B列输入学生的英文名。先选定B列，点击进入"数据\\有效性"，打开"数据有效性"对话框；选择"输入法"对话框，在"模式"下拉菜单中选择"关闭（英文模式）"；然后再"确定"，看看怎么样。[应用三]数据唯一性检验员工的身份证号码应该是唯一的，为了防止重复输入，我们用“数据有效性”来提示大家。操作步骤：选中需要建立输入身份证号码的单元格区域（如B2至B14列），执行“数据→有效性”命令，打开“数据有效性”对话框，在“设置”标签下，按“允许”右侧的下拉按钮，在随后弹出的快捷菜单中，选择“自定义”选项，然后在下面“公式”方框中输入公式：=COUNTIF(B:B,B2)=1，确定返回。以后在上述单元格中输入了重复的身份证号码时，系统会弹出提示对话框，并拒绝接受输入的号码。
5. 用excel进行假设检验的实验报告
=IF(D3<=0,5*C3,IF(AND(D3>0,D3<=200),B3*1.2,IF(AND(D3>200,D3<=300),B3*0.15,IF(D3>300,B3*0.2,""))))
6. 用Excel进行假设检验
重复提问，重复回答： =IF(AND(A3<>0,B3=0,C3<>0,D3=0,E3<>0,F3=0,G3<>0,H3=0,I3=1),"A","") 向下填充。
7. excel如何做假设检验
什么是假设检验：假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。
具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。
常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。 假设检验的基本步骤如下：
1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。 H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；
H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异； 预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。
根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。
3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。 教学中的做法: 1.根据实际情况提出原假设和备择假设；
2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；
3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；
4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；
5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。
8. 用excel进行参数估计和假设检验
Excel中IF函数是根据指定的条件来判断其“真”（TRUE）、“假”（FALSE），从而返回相应的内容。
IF(假设条件, 如果符合返回值, 如果不符合返回值)参数：假设条件，可以是一个比较运算，返回真或假（TRUE/FALSE）符合返回值：当条件为真（TRUE），返回这个值不符合返回值：当条件为假（FALSE），返回这个值比如：=IF(C2<60,"不及格","及格")判断，如果C2中小于60，显示不及格，大于等于60，显示及格。
9. 用excel做假设检验的例题
excel中设置假设条件用函数if可以做到
10. excel怎么做假设检验
采用表格可以实现统计筛选抽样等多种功能，下面就为大家介绍一下excel随机抽样的实现步骤。excel随机抽样
1、首先在表格中列出需要抽样的数字样本，这里模拟需要在50个数字中随机抽取其中5个数字，在公式编辑栏上输入公式：=1+RAND()*(50-1)，按下回车后就能得到结果；
2、由于需要抽取5个数字，因此将公式往下拉复制到第五个单元格；
3、将这五个单元格选中之后，右键打开【设置单元格格式】，选择【数字】标签页，点击自定义，在类别中输入【00】；
4、按下确定之后，系统就会自动将数字修改为两位数，选择【值和源格式】粘贴即可； 以上就是关于excel随机抽样的介绍，希望以上的介绍能够帮助到您。
11. 如何做假设检验
1.建立假设，确定检验水准α
假设有零假设（H0）和备择假设（H1）两个，零假设又叫作无效假设或检验假设。H0和H1的关系是互相对立的，如果拒绝H0，就要接受H1，根据备择假设不同，假设检验有单、双侧检验两种。
检验水准用α表示，通常取0.05或0.10，检验水准说明了该检验犯第一类错误的概率。
2.根据研究目的和设计类型选择适合的检验方法
这里的检验方法，是指参数检验方法，有u检验、t检验和方差分析三种，对应于不同的检验公式。对双样本资料，要注意区分成组设计和配对设计的资料类型。如果资料里有“配成对子”字样，或者是对同一对象用两种方法来处理，一般就可以判定是配对设计资料医学教育|网搜集整理。
3.确定P值并作出统计结论
u检验得到的是u统计量或称u值，t检验得到的是t统计量或称t值。方差分析得到的是F统计量或称F值。将求得的统计量绝对值与界值相比，可以确定P值。
当α＝0.05时，u值要和u界值1.96相比较，确定P值。如果u＜1.96，则P＞0.05.反之，如u＞1.96，则P＜0.05.t值要和某自由度的t界值相比较，确定P值。如果t值＜t界值，故P＞0.05.反之，如t＞t界值，则P＜0.05.
相同自由度的情况下，单侧检验的t界值要小于双侧检验的t界值，因此有可能出现算得的t值大于单侧t界值，而小于双侧t界值的情况，即单侧检验显著，双侧检验未必就显著，反之，双侧检验显著，单侧检验必然会显著。即单侧检验更容易出现阳性结论。
当P＞0.05时，接受零假设，认为差异无统计学意义，或者说二者不存在质的区别。当P＜0.05时，拒绝零假设，接受备择假设，认为差异有统计学意义，也可以理解为二者存在质的区别。但即使检验结果是P＜0.01甚至P＜0.001，都不说明差异相差很大，只表示更有把握认为二者存在差异。
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