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高斯新分布区间概率计算在Excel的应用
　　高斯新分布数学模型解决了一个既能描述正态分布又能描述捧场分布的问题。从而引出了左期望差和右期望差的新概念。然而在计算机的计算函数中还没有计算左期望差和右期望差的功能。本文运用Excel计算偏斜分布任意区间的概率，通过实例进行演算介绍其计算方法。为续后设计期望差、左期望差、右期望差的计算函数提供理论依据。
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基于正态分布的点估计和区间估计各是如何估计的，它们有什么区别？
答:点估计很简单，直接用样本统计量计算即可，如 “样本均值= 各个样本值的和/ 样本容量”区间估计就是建立一个估计总体参数的区间: 上述得到的点估计值(point estimator)为中心，以误差界限(Margin of error)为半径，即 ( x-ME, x+ME), x是点估计值。
那么接下来的任务就是计算误差界限了，Margin of Error, 简称ME.步骤： 1） 设立置信水平 Confidence Level = 1- a , a 为显著性水平，a常取 0.1 , 0.05, 0.01.&&&&&&&&&&&&&& 2）确定问题所给的条件，选择相应的概率分布。(如用大样本区间估计总体均值的话，用正态分布；若总体标准差未知，小样本且总体正态分布的话，就要用 t分布了。) 你说用正态分布，那么此题就用正态分布，用样本统计量z值。&&&&&& 3）确定了概率分布种类后，就可以算ME了。公式，ME = 临界值* 标准误 (原理是抽样分布的中心极限定理。虽然我理解这个定理，但这个公式我还是直接背下来了，省事~)&&&&&&&& 由于区间估计一般是双尾的，因此临界值用 "z(a/2)", a为显著性水平，查正态分布表下的临界值表；&&&&&&&& 标准误取决于你要估计什么：若是均值，则是"总体标差/ 根号（n）" n是样本容量；若是比例，则标准误是“根号（p(1-p)/n）”p为你得到的点估计值，即样本比例。 &&&&& 4） 计算ME，建立置信区间：(x-ME,x+ME) ，注明置信度 1-a.&& 搞定!
的感言：谢谢
其他回答 (1)
根据对称性.
能不能详细一点呢
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分析质量的保证进行学习
1.5 数理统计
<font color="#.5.2 正态分布和t分布
&&& （2）t分布
&&& 分布曲线
在分析测试中，测定值都会受到许多
随机因素的影响，虽然这些个别的因素对测定的影响较小，但各因素总和将对测定结果产生显著的影响，用统计的观点来看，测定误差是一个随机误差变量，是许多数值微小即又相互独立的随机变量之和。在一组测定值中，当测定值的个数足够多时，测定误差遵从正态分布，然而，通常的分析测试只进行3到5测定，是小样本试验。由于小样本实验无法求得总体均值μ和总体标准偏差σ，而只能求得样本的均值和样本标准偏差S。因此，不能将正态分布直接用于小样本实验。但是，处理小样本实验数据时，可采用类似于正态分布的ｔ分布。由概率论知道，若x为正态分布，则
亦为正态分布，若用样本标准偏差S代替总体偏差σ，得到统计量：
&&& ｔ－分布的概率密度函数由下式表示：
＝ｎ－１，是计算S的自由度,ｔ-分布只取决于计算的自由度f。
下图为f=1，10，∞的t分布曲线：
在f&10时，t-分布曲线与正态曲线差别较大，当f&20，t-分布曲线和正态分布曲线很近似；f趋于∞,t-分布曲线和正态分布曲线是严格一致的，这时t=u。
&&& 随机误差服从正态分布，当 μ ，σ
已知时，可以求测定值以μ为中心的某一区间的概率。然而总体均值μ在绝大多数情况下是未知的，因此，还必须讨论当标准偏差(σ或S)已知时，在一定概率下其值的取值范围。在统计学上，把这一取值范围(可靠性范围)称为置信区间，其概率称为置信度(置信水平)，常以P表示。
&&& a.已知总体标准偏差σ的置信区间
&&& 已知σ时，即可用单次测定值，也可用样本平均值来估算μ值的取值范围，但用平均值时精密度要高些。由于:
考虑u的符号时，推出有如下关系式:
同理，对于样本平均值也有类似的关系式:
&&& b.已知样本标准偏差S的置信区间
&&& 在实际工作中，由于测定的数据有限，所以只知道 和S，而不知道σ，此时可用样本标准偏差代替总体标准偏差，统计量为
同理，可得出关系式：
&&& 式中：α为显著性水平,表示测量值落在置信区间之处的概率为（1-P）。下表中列出的是t值。由于t值与自由度及置信度有关，故用
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