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具体操作步骤如下：
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①如示例3步骤1所示，用同样的方法分别计算出销售员甲和销售员乙的样本个数、样本均值和样本标准差。
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②计算F左、右侧临界值。选择D6单元格，转到“公式”选项卡下单击“插入函数”按钮，弹出“插入函数”对话框；选择函数FINV，单击“确定”按钮，弹出“函数参数”对话框；在Probability中输入F分布右侧概率”（1-D5）/2”，在Deg_freedom1中输入分母自由度”D2-1”，在Deg_freedom2中输入分子自由度”E2-1”，单击“确定”按钮即可得到如图5.31所示的F右侧临界值计算结果。选择D7单元格，重复以上操作，并在Probability中输入F分布左侧概率”1-（1-D5）/2”，在Deg_freedom1中输入分母自由度”D2-1”，在Deg_freedom2中输入分子自由度”E2-1”，单击“确定”按钮即可得到如图5.32所示的F左侧临界值计算结果。
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图5.31 F右侧临界值计算结果
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图5.32 F左侧临界值计算结果
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③计算方差比置信区间。在D8单元格中输入公式”=D4^2/E4^2/D7”，按下Enter键即可得到置信上限；在D9单元格中输入公式”=D4^2/E4^2/D6”，按下Enter键即可求得置信下限。计算结果如图5.33所示。
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图5.33 方差比置信区间计算结果
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Excel统计分析与应用大全 [:1702652429]
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Excel统计分析与应用大全 5.4 评判参数估计的标准
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对于总体的同一个未知参数，由于采用的估计方法不同，可能会产生多个不同的估计量，但不是所有的估计量都一样优良。这就出现了一个问题：当总体的同一个参数存在不同的估计量时，到底哪一个估计量更合适？通常，评判估计量好坏的标准有3个：无偏性、有效性和一致性。
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Excel统计分析与应用大全 [:1702652430]
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5.4.1 无偏性
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在评价一个估计量的好坏时，我们当然希望估计量与被估参数越接近越好。但估计量是一个随机变量，它的取值随样本的观测值而变，有时与被估参数的真值近些，有时远些。我们只能从平均意义上看估计量是否与被估参数尽量接近，最好是等于被估参数。于是出现了无偏估计量的概念。
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若估计量的数学期望等于未知参数θ的真实值，即
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则称为θ的无偏估计量。估计量抽样分布的数学期望等于被估计的总体参数。
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无偏性的实质：对一个估计量，多次变更数据反复求估计值时，估计值的平均值与真实值一致，即尽管有时比θ大，有时比θ小，但总体来看，它的“平均值”就是θ。
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