Duomenų statistika skaičiuoklėje

Jei norite atlikti sudėtingas duomenų analizes, naudokite skaičiuoklės duomenų statistiką.

Kai apdorojate sudėtingą statistiką arba dirbate su inžinerine analize, galite įrašyti žingsnius naudodami skaičiuoklės duomenų statistiką.Jei norite apskaičiuoti ir pateikti rezultatus išvesties lentelėje, tai kiekvienai analizei pateikite duomenis ir parametrus ir nustatykite priemones naudojančias atitinkamas statistikas arba inžinerijos funkcijas.

Imtis

Sukurkite lentelę su duomenis paimtais iš kitos lentelės.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Imtis


Naudodami pavyzdyje pateiktus duomenys iš išteklių lentelės, galite užpildyti tikslinęlentelę. Pavyzdyje duomenys gali būti pateikti atsitiktine tvarka arba išrikiuoti.

Note Icon

Imtis paimta eilute. Tai reiškia, kad imties duomenų bus kopijuojami į tikslinę lentelę eilutėmis.


Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Imties sudarymo metodas

Atsitiktinis – ima tiksliai šaltinio lentelės imties dydžio atsitiktines eilutes.

Imties dydis – eilučių imamų iš šaltinio lentelės skaičius.

Periodinis – ima eilutes apibrėžtas kaip periodinės.

Periodinis – periodiškai praleidžiamų eilučių skaičius.

Pavyzdys

Pateikti duomenys bus naudojami pavyzdžiui, kaip pasirenkama imtis iš šaltinio lentelės:

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


Imtis su periodu 2 pasirodys kaip pateiktoje lentelėje:

12

22

32

14

24

34

16

26

36

18

28

38


Aprašomoji statistika

Užpildykite skaičiuoklės lentelę su pagrindinėmis duomenų aibės statistikos savybėmis.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Aprašomoji statistika


Aprašomosios statistikos analizės priemonės sudaro vienalytės statistikos ataskaitas pagal įvesties srities duomenis ir pateikia informaciją apie vidurinę tendenciją ir duomenų įvairovę.

Note Icon

Daugiau apie aprašomąją statistiką skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.


Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Pavyzdys

Pateikti duomenys naudojami pavyzdžiui.

A

B

C

1

Matematika

Fizika

Biologija

2

47

67

33

3

36

68

42

4

40

65

44

5

39

64

60

6

38

43

7

47

84

62

8

29

80

51

9

27

49

40

10

57

49

12

11

56

33

60

12

57

13

26


Toliau pateikiama imties duomenų aprašomosios statistikos rezultatų lentelė.

Stulpelis 1

Stulpelis 2

Stulpelis 3

Vidurkis

41.9090909091

59.7

44.7

Standartinė paklaida

3.5610380138

5.3583786934

4.7680650629

Moda

47

49

60

Mediana

40

64.5

43.5

Dispersija

139.4909090909

287.1222222222

227.3444444444

Standartinis nuokrypis

11.8106269559

16.944681237

15.0779456308

Ekscesas

-1.4621677981

-0.9415988746

1.418052719

Asimetrija

0.0152409533

-0.2226426904

-0.9766803373

Intervalas

31

51

50

Mažiausia

26

33

12

Didžiausia

57

84

62

Suma

461

597

447

Skaičius

11

10

10


Dispersinė analizė (ANOVA)

Apskaičiuoja duotos duomenų aibės disperijos analizę (ANOVA).

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Dispersijos analizė (ANOVA)


ANOVA yra trumpinys iš angluų kalbos ANalysis Of VAriance (liet. dispersijos analizė). Šis priemonė pateikia duotos duomenų aibės dispersijos analizę.

Note Icon

Daugiau apie ANOVA skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.


Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

tipas

Pasirinkite, ar analizė atliekama vieno faktoriui ar dviejų faktorių ANOVA.

Parametrai

Alfa – testo reikšmingumo lygis.

Imties eilutės – apibrėžkite, kiek eilučių turi imtis.

Pavyzdys

Pateikti duomenys naudojami pavyzdžiui.

A

B

C

1

Matematika

Fizika

Biologija

2

47

67

33

3

36

68

42

4

40

65

44

5

39

64

60

6

38

43

7

47

84

62

8

29

80

51

9

27

49

40

10

57

49

12

11

56

33

60

12

57

13

26


Toliau lentelėje pateikiamas imties duomenų disperijos analizės (ANOVA) rezultatas.

Dispersinė analizė – vienas faktorius

Alfa

0.05

Grupės

Skaičius

Suma

Vidurkis

Dispersija

Stulpelis 1

11

461

41.9090909091

139.4909090909

Stulpelis 2

10

597

59.7

287.1222222222

Stulpelis 3

10

447

44.7

227.3444444444

Dispersijos šaltinis

SS

df

MS

F

P-reikšmė

F-kritinis

Tarp grupių

1876.5683284457

2

938.2841642229

4.3604117704

0.0224614952

3,340385558

Grupėse

6025.1090909091

28

215.1824675325

Iš viso

7901.6774193548

30


Koreliacija

Apskaičiuoja dviejų skaitinių duomenų aibių koreliaciją.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Koreliacija


Koreliacijos koeficientas (reikšmė tarp -1 ir +1) reiškia, kaip stipriai du kintamieji yra susiję. Galite naudoti funkciją CORREL arba Duomenų statistikas, jei norite surasti dviejų kitamųjų koreliacijos koeficientą.

Koeficientas +1 parodo puikią teigiamą koreliaciją.

Koeficinetas -1 parodo neigiamą koreliaciją.

Note Icon

Daugiau apie statistinę koreliaciją skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.


Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Pavyzdys

Pateikti duomenys naudojami pavyzdžiui.

A

B

C

1

Matematika

Fizika

Biologija

2

47

67

33

3

36

68

42

4

40

65

44

5

39

64

60

6

38

43

7

47

84

62

8

29

80

51

9

27

49

40

10

57

49

12

11

56

33

60

12

57

13

26


Toliau pateikiama imties duomenų koreliacijos rezultatų lentelė.

Koreliacijos

Stulpelis 1

Stulpelis 2

Stulpelis 3

Stulpelis 1

1

Stulpelis 2

-0.4029254917

1

Stulpelis 3

-0.2107642836

0.2309714048

1


Kovariacija

Apskaičiuoja dviejų skaitinių duomenų aibių kovariaciją.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Kovariacija


Kovariacija parodo, kai du atsitiktinai kintamieji keičia vienas kitą.

Note Icon

Daugiau apie kovariaciją skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.


Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Pavyzdys

Pateikti duomenys naudojami pavyzdžiui.

A

B

C

1

Matematika

Fizika

Biologija

2

47

67

33

3

36

68

42

4

40

65

44

5

39

64

60

6

38

43

7

47

84

62

8

29

80

51

9

27

49

40

10

57

49

12

11

56

33

60

12

57

13

26


Toliau pateikiama imties duomenų kovariacijos rezultatų lentelė.

Kovariacijos

Stulpelis 1

Stulpelis 2

Stulpelis 3

Stulpelis 1

126.8099173554

Stulpelis 2

-61.4444444444

258.41

Stulpelis 3

-32

53.11

204.61


Eksponentinis glodinimas

Rezultatas išlygintos duomenų sekos

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Eksponentinis glodinimas...


Eksponentinis glodinimas yra filtravimo metodas, kurį pritaikius, gaunama išlyginta seka. Šis metodas naudojamas akcijų biržoje, ekonomikoje ar atrenkant matavimus.

Note Icon

Daugiau informacijos skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.


Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Parametrai

Glotninimo koeficientas – parametras tarp 0 ir 1, kuris parodo glotninimo lygtyje slopinimo koeficientą Alfa.

Pavyzdys

Pateiktoje lentelėje yra dvi laukų sekos, iš kurių viena nusako impulso funkciją, kai laikas t =0, o kitą, kai t=2.

A

B

1

1

0

2

0

0

3

0

1

4

0

0

5

0

0

6

0

0

7

0

0

8

0

0

9

0

0

10

0

0

11

0

0

12

0

0

13

0

0


Toliau pateiktas glotninimo rezultatas, kai koeficientas yra 0,5:

Alfa

0.5

Stulpelis 1

Stulpelis 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


Slankusis vidurkis

Apskaičiuoja laiko sekos kintantį vidurkį

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Slankusis vidurkis


Note Icon

Daugiau apie slankujį vidurkį skaitykite atitinkame Vikipedijos straipsnyje.


Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Parametrai

Intervalas – imčių skaičius naudojamas skaičiuojant slankųjį vidurkį.

Pavyzdys

Pateiktoje lentelėje yra dvi laukų sekos, iš kurių viena nusako impulso funkciją, kai laikas t =0, o kitą, kai t=2.

A

B

1

1

0

2

0

0

3

0

1

4

0

0

5

0

0

6

0

0

7

0

0

8

0

0

9

0

0

10

0

0

11

0

0

12

0

0

13

0

0


Slankiojo vidurkio rezultatai:

Stulpelis 1

Stulpelis 2

#N/A

#N/A

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/A

#N/A


Porinis t kriterijus

Apskaičiuoja dviejų imčių porinį t-testą.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Porinis t-testas


Porinis t-testas – statistinės hipotezės testas Stjudento t pasiskirstymui.

Note Icon

Daugiau apie porinį t-testą skaitykite atitinkame Vikipedijos straipsnyje.


Duomenys

Pirmojo kintamojo rėžis – analizuojamos pirmosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Antrojo kintamojo rėžis – analizuojamos antrosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Pavyzdys

Pateikta lentelė turi dvi duomenų aibes.

A

B

1

28

19

2

26

13

3

31

12

4

23

5

5

20

34

6

27

31

7

28

31

8

14

12

9

4

24

10

0

23

11

2

19

12

8

10

13

9

33


Porinio t-testo rezultatai:

Lentelėje pateikiamas duomenų sekų porinis t-testas:

Porinis t-testas

Alfa

0.05

Prognozuojamas vidurkių skirtumas

0

1 kintamasis

2 kintamasis

Vidurkis

16.9230769231

20.4615384615

Dispersija

125.0769230769

94.4358974359

Operacija

13

13

Pirsono koreliacija

-0.0617539772

Stebimo vidurkio pokytis

-3.5384615385

Pokyčių dispersija

232.9358974359

df

12

Stjudento kriterijus

-0.8359262137

P (T<=t), vienpusė reikšmė

0.2097651442

vienpusė kritinė t reikšmė

1.7822875556

P (T<=t), dvipusė reikšmė

0.4195302884

dvipusė kritinė t reikšmė

2.1788128297


F kriterijus

Apskaičiuoja dviejų duomenų imčių F kriterijų.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → F kriterijus


F kriterijus – statistinis testas paremtas F skirstiniu esant nuliniai hipotezei.

Note Icon

Daugiau apie F kriterijų skaitykiteatitinkame Vikipedijos straipsnyje.


Duomenys

Pirmojo kintamojo rėžis – analizuojamos pirmosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Antrojo kintamojo rėžis – analizuojamos antrosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Pavyzdys

Pateikta lentelė turi dvi duomenų aibes.

A

B

1

28

19

2

26

13

3

31

12

4

23

5

5

20

34

6

27

31

7

28

31

8

14

12

9

4

24

10

0

23

11

2

19

12

8

10

13

9

33


F kriterijaus rezultatas:

Lentelėje pateikiamas duomenų sekų F kriterijus:

F kriterijus

Alfa

0.05

1 kintamasis

2 kintamasis

Vidurkis

16.9230769231

20.4615384615

Dispersija

125.0769230769

94.4358974359

Operacija

13

13

df

12

12

F

1.3244637524

P (F<=f) dešininis

0.3170614146

Dešininė kritinė F reikšmė

2.6866371125

P (F<=f) kairinis

0.6829385854

Kairinė kritinė F reikšmė

0.3722125312

Dvipusė p reikšmė

0.6341228293

Dvipusė kritinė F reikšmė

0.3051313549

3.277277094


Z kriterijus

Apskaičiuoja dviejų duomenų imčių z kriterijų.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Z kriterijus


Note Icon

Daugiau apie porinį z kriterijų skaitykite atitinkame Vikipedijos straipsnyje.


Duomenys

Pirmojo kintamojo rėžis – analizuojamos pirmosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Antrojo kintamojo rėžis – analizuojamos antrosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Pavyzdys

Pateikta lentelė turi dvi duomenų aibes.

A

B

1

28

19

2

26

13

3

31

12

4

23

5

5

20

34

6

27

31

7

28

31

8

14

12

9

4

24

10

0

23

11

2

19

12

8

10

13

9

33


Z kriterijaus rezultatas:

Lentelėje pateikiamas duomenų sekų z kriterijus:

z kriterijus

Alfa

0.05

Prognozuojamas vidurkių skirtumas

0

1 kintamasis

2 kintamasis

Žinoma dispersija

0

0

Vidurkis

16.9230769231

20.4615384615

Stebėjimai

13

13

Stebimo vidurkio pokytis

-3.5384615385

z

#DIV/0!

P (Z<=z) vienpusė reikšmė

#DIV/0!

vienpusė kritinė z reikšmė

1.644853627

P (Z<=z) dvipusė reikšmė

#DIV/0!

dvipusė kritinė z reikšmė

1.9599639845


Chi kvadrato kriterijus

Apskaičiuoja duomenų imties Chi kvadrato kriterijų.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Chi kvadrato kriterijus


Note Icon

Daugiau apie porinį chi kvadrato kriterijų skaitykite atitinkamame Vikipedijos straipsnyje.


Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

Pavyzdys

Pateikta lentelė turi dvi duomenų aibes.

A

B

1

28

19

2

26

13

3

31

12

4

23

5

5

20

34

6

27

31

7

28

31

8

14

12

9

4

24

10

0

23

11

2

19

12

8

10

13

9

33


Chi kvadrato kriterijaus rezultatas:

Nepriklausomumo kriterijus (Chi kvadrato)

Alfa

0.05

df

12

P-reikšmė

2.32567054678584E-014

Kriterijaus statistika

91.6870055842

Kritinė reikšmė

21.0260698175