Dane statystyczne w Calc
Użyj danych statystycznych w programie Calc, aby wykonać kompleksową analizę danych
Aby pracować na kompleksowej analizie statystycznej lub inżynierskiej, można zaoszczędzić czas wykorzystując dane statystyczne programu Calc. Podając dane i parametry dla każdej analizy i zestawu narzędzi wykorzystujących odpowiednie funkcje statystyczne lub inżynierskie, aby obliczyć i wyświetlić wyniki w tabeli wyjściowej.
Próbkowanie
Tworzy tabelę z próbkami z innej tabeli.
Próbkowanie pozwala wybrać dane z tabeli źródłowej, aby wypełnić tabelę docelową. Próbkowanie może być losowe lub okresowe.

Próbkowanie odbywa się wierszami. To oznacza, że dane próbkowane pobrane będą z całego wiersza tabeli źródłowej i skopiowane do wiersza tabeli docelowej.
Metoda próbkowania
Losowa: Wybiera na podstawie wielkości próbki wiersze z tabeli źródłowej w sposób losowy.
Wielkość próbki: Liczba próbkowanych wierszy z tabeli źródłowej.
Okresowa: Wybiera wiersze z krokiem zdefiniowanym przez Okres.
Okres: liczba wierszy do okresowego pominięcia podczas próbkowania.
Przykład
Następujące dane będą wykorzystane jako przykład tabeli danych źródłowych do próbkowania:
A |
B |
C |
|
1 |
11 |
21 |
31 |
2 |
12 |
22 |
32 |
3 |
13 |
23 |
33 |
4 |
14 |
24 |
34 |
5 |
15 |
25 |
35 |
6 |
16 |
26 |
36 |
7 |
17 |
27 |
37 |
8 |
18 |
28 |
38 |
9 |
19 |
29 |
39 |
Próbkowanie z okresem 2 da następującą tabelę:
12 |
22 |
32 |
14 |
24 |
34 |
16 |
26 |
36 |
18 |
28 |
38 |
Statystyka opisowa
Wypełnia tabelę w arkuszu kalkulacyjnym głównymi właściwościami statystycznymi zestawu danych.
Narzędzie analizy statystyki opisowej generuje raport z jednowymiarową statystyką dla danych w zakresie wejściowym, podając informacje na temat tendencji centralnej i zmienności danych.

Więcej informacji na temat statystyki opisowej w artykule Wikipedi.
Poniższa tabela przedstawia wyniki statystyki opisowej z przykładowych danych powyżej.
Kolumna 1 |
Kolumna 2 |
Kolumna 3 |
|
Średnia |
41.9090909091 |
59.7 |
44.7 |
Błąd standardowy |
3.5610380138 |
5.3583786934 |
4.7680650629 |
Więcej |
47 |
49 |
60 |
Mediana |
40 |
64.5 |
43.5 |
Wariancja |
139.4909090909 |
287.1222222222 |
227.3444444444 |
Odchylenie standardowe |
11.8106269559 |
16.944681237 |
15.0779456308 |
Kurtoza |
-1.4621677981 |
-0.9415988746 |
1.418052719 |
Skośność |
0.0152409533 |
-0.2226426904 |
-0.9766803373 |
Zakres |
31 |
51 |
50 |
Minimum |
26 |
33 |
12 |
Maksimum |
57 |
84 |
62 |
Suma |
461 |
597 |
447 |
Count |
11 |
10 |
10 |
Analiza wariancji (ANOVA)
Tworzy analizę wariancji (ANOVA) dla danego zestawu danych
ANOVA jest akronimem od słów ANalysis Of VAriance. Tworzy analizę wariancji (ANOVA) dla danego zestawu danych

Więcej informacji na temat analizy wariancji (ANOVA) w artykule Wikipedii.
Typ
Wybierz, jeżeli analiza jest dla jednego czynnika lub dla dwóch czynników ANOVA.
Parametry
Alfa: poziom istotności testu.
Wierszy na próbkę: Określa ile wierszy przypada na próbkę.
Poniższa tabela przedstawia wyniki analizy wariancji (ANOVA) z przykładowych danych powyżej.
Analiza wariancji (ANOVA) - jeden czynnik |
|||||
Alfa |
0.05 |
||||
Grupuj |
Liczb |
Suma |
Średnia |
Wariancja |
|
Kolumna 1 |
11 |
461 |
41.9090909091 |
139.4909090909 |
|
Kolumna 2 |
10 |
597 |
59.7 |
287.1222222222 |
|
Kolumna 3 |
10 |
447 |
44.7 |
227.3444444444 |
|
Źródło zmienności |
SS |
df |
MS |
F |
P-wartość |
Między grupami |
1876.5683284457 |
2 |
938.2841642229 |
4.3604117704 |
0.0224614952 |
W grupach |
6025.1090909091 |
28 |
215.1824675325 |
||
Razem |
7901.6774193548 |
30 |
Korelacja
Oblicza korelację dwóch zestawów danych liczbowych.
Współczynnik korelacji (wartość między -1 i +1) oznacza jak silnie dwie zmienne są związane ze sobą. Możesz użyć funkcji WSP.KORELACJI lub dane statystyczne, aby znaleźć współczynnik korelacji między dwiema zmiennymi.
Współczynnik korelacji +1 wskazuje na doskonałą korelację dodatnią.
Współczynnik korelacji -1 wskazuje na doskonałą korelację ujemną

For more information on statistical correlation, refer to the corresponding Wikipedia article.
Poniższa tabela przedstawia wyniki korelacji z przykładowych danych powyżej.
Korelacje |
Kolumna 1 |
Kolumna 2 |
Kolumna 3 |
Kolumna 1 |
1 |
||
Kolumna 2 |
-0.4029254917 |
1 |
|
Kolumna 3 |
-0.2107642836 |
0.2309714048 |
1 |
Kowariancja
Oblicza kowariancję dwóch zestawów danych liczbowych.
Kowariancja jest miarą tego, jak bardzo dwie zmienne losowe różnią się od siebie.

Więcej informacji na temat kowariancji statystycznej w artykule Wikipedii.
Poniższa tabela przedstawia wyniki kowariancji z przykładowych danych powyżej.
Kowariancje |
Kolumna 1 |
Kolumna 2 |
Kolumna 3 |
Kolumna 1 |
126.8099173554 |
||
Kolumna 2 |
-61.4444444444 |
258.41 |
|
Kolumna 3 |
-32 |
53.11 |
204.61 |
Wygładzenie wykładnicze
Wyniki w wygładzonej serii danych
Wygładzenie wykładnicze jest techniką filtrowania, która zastosowana do zestawu danych tworzy wygładzone wyniki. Jest stosowane w wielu dziedzinach, takich jak giełdy, w ekonomii i spróbkowanych pomiarach.

Więcej informacji na temat wygładzania wykładniczego: powiązany artykuł na Wikipedii.
Parametry
Współczynnik wygładzenia: Parametr między 0 i 1, który stanowi współczynnik tłumienia Alfa w równaniu wygładzającym.
Wynik wygładzenia poniżej z współczynnikiem wygładzenia 0,5:
Alfa |
|
0.5 |
|
Kolumna 1 |
Kolumna 2 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0.5 |
0 |
0.25 |
0.5 |
0.125 |
0.25 |
0.0625 |
0.125 |
0.03125 |
0.0625 |
0.015625 |
0.03125 |
0.0078125 |
0.015625 |
0.00390625 |
0.0078125 |
0.001953125 |
0.00390625 |
0.0009765625 |
0.001953125 |
0.0004882813 |
0.0009765625 |
0.0002441406 |
0.0004882813 |
Średnia ruchoma
Oblicza średnią ruchomą szeregu czasowego

Więcej informacji na temat średniej ruchomej: powiązany artykuł z Wikipedii.
Parametry
Interwał: Liczba próbek użytych do obliczenia średniej ruchomej.
Wyniki średniej ruchomej:
Kolumna 1 |
Kolumna 2 |
#N/D |
#N/D |
0.3333333333 |
0.3333333333 |
0 |
0.3333333333 |
0 |
0.3333333333 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
#N/D |
#N/D |
Sparowany test t-Studenta
Oblicza sparowany test t dla dwóch próbek danych.
Sparowany test t-Studenta jest testem wszelkich hipotez statystycznych wynikających z rozkładu t Studenta.

Więcej informacji na temat testów t-Studenta: powiązany z tematem artykuł Wiki.
Dane
Zakres zmiennej 1: Odniesienie do zakresu pierwszej serii danych do analizy.
Zakres zmiennej 2: Odniesienie do zakresu drugiej serii danych do analizy.
Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będzie wyświetlony test.
Wyniki dla sparowanego testu t-Studenta:
Poniższa tabela przedstawia sparowany test t-Studenta dla serii danych powyżej:
Sparowany test t-Studenta |
||
Alfa |
0.05 |
|
Hipotetyczna średnia różnica |
0 |
|
Zmienna 1 |
Zmienna 2 |
|
Średnia |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Wariancja |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
Obserwacje |
13 |
13 |
Korelacja Pearsona |
-0.0617539772 |
|
Zaobserwowana średnia różnica |
-3.5384615385 |
|
Wariancja różnic |
232.9358974359 |
|
df |
12 |
|
Stat t |
-0.8359262137 |
|
P (T<=t) jednostronne |
0.2097651442 |
|
Krytyczne t jednostronne |
1.7822875556 |
|
P (T<=t) dwustronne |
0.4195302884 |
|
Krytyczne t dwustronne |
2.1788128297 |
Test F
Oblicza test F dwóch próbek danych.
Test F jest testem statystycznym opartym na rozkładzie F pod hipotezą zerową.

Więcej informacji na temat F-testów znajdziesz w artykule Wikipedii.
Dane
Zakres zmiennej 1: Odniesienie do zakresu pierwszej serii danych do analizy.
Zakres zmiennej 2: Odniesienie do zakresu drugiej serii danych do analizy.
Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będzie wyświetlony test.
Wyniki dla testu F:
Poniższa tabela przedstawia test F dla serii danych powyżej:
Test F |
||
Alfa |
0.05 |
|
Zmienna 1 |
Zmienna 2 |
|
Średnia |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Wariancja |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
Obserwacje |
13 |
13 |
df |
12 |
12 |
F |
1.3244637524 |
|
P (F<=f) prawostronne |
0.3170614146 |
|
Krytyczne F prawostronne |
2.6866371125 |
|
P (F<=f) lewostronne |
0.6829385854 |
|
Krytyczne F lewostronne |
0.3722125312 |
|
P dwustronne |
0.6341228293 |
|
Krytyczne F dwustronne |
0.3051313549 |
3.277277094 |
Test z
Oblicza test z dwóch próbek danych.

Więcej informacji na temat Z-testów: powiązany artykuł z Wikipedii.
Dane
Zakres zmiennej 1: Odniesienie do zakresu pierwszej serii danych do analizy.
Zakres zmiennej 2: Odniesienie do zakresu drugiej serii danych do analizy.
Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będzie wyświetlony test.
Wyniki dla testu z:
Poniższa tabela przedstawia test z dla serii danych powyżej:
Test z |
||
Alfa |
0.05 |
|
Hipotetyczna średnia różnica |
0 |
|
Zmienna 1 |
Zmienna 2 |
|
Znana wariancja |
0 |
0 |
Średnia |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Obserwacje |
13 |
13 |
Zaobserwowana średnia różnica |
-3.5384615385 |
|
z |
#DZIEL/0! |
|
P (Z<=z) jednostronne |
#DZIEL/0! |
|
Krytyczne z jednostronne |
1.644853627 |
|
P (Z<=z) dwustronne |
#DZIEL/0! |
|
Krytyczne z dwustronne |
1.9599639845 |
Test chi-kwadrat
Oblicza test chi-kwadrat próbki danych.

For more information on chi-square tests, refer to the corresponding Wikipedia article.
Dane
Zakres wejściowy: Odniesienie do zakresu serii danych do analizy.
Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będzie wyświetlony test.
Wyniki dla test chi-kwadrat:
Test niezależności (chi-kwadrat) |
|
Alfa |
0.05 |
df |
12 |
P-wartość |
2.32567054678584E-014 |
Statystyka testu |
91.6870055842 |
Wartość krytyczna |
21.0260698175 |