Calc içinde Veri İstatistiği
Karmaşık veri analizi gerçekleştirmek için Calc içindeki istatistikleri kullan.
Karmaşık istatistiksel veya mühendislik analizleriyle çalışmak için adımları ve zamanı Calc Veri İstatistiklerini kullanarak kaydedebilirsiniz. Her analiz için veri ve parametreleri kaydeder ve çıktıları hesaplayacak ve bir tabloda gösterecek ilgili istatistiksel ve mühendislik fonksiyonlarını kullanırsınız.
Örnekleme
Başka bir tabloda örneklenen veri ile bir tablo oluştur.
Örnekleme bir kaynak tablo verisinden bir hedef tabloyu dolduracak veriyi seçmenize izin verir. Örnekleme rasgele olabileceği gibi düzenli aralıklarla da olabilir.
Örnekleme satır bazlı yapılır. Bunun anlamı örneğin kaynak tablodan tüm bir satırın hedef tabloya kopyalanacağıdır.
Örnekleme Yöntemi
Rasgele: Kaynak tablodan Örnek Boyutu rasgele bir yolla seçilir.
Örnek boyutu: Kaynak tablodan alınacak satır sayısı.
Aralıklı: Satırlar tanımlanan Dönemlerle seçilirler.
Dönem: örnek alınırken atlanacak satır sayısı.
Aşağıdaki veri örnekleme için kaynak veri tablosu olarak kullanılacaktır:
|
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 |
2 dönemli örnekleme aşağıdaki tabloya neden olacaktır:
|
12 |
22 |
32 |
|
14 |
24 |
34 |
|
16 |
26 |
36 |
|
18 |
28 |
38 |
Tanımsal İstatistikler
Çalışma sayfasında bir tabloyu ana veri kümesinin özellikleriyle doldur.
Tanımlayıcı İstatistik analiz araçları verinin girdi aralığında bir rapor oluşturarak verinizin merkez eğilimi ve değişkenliği hakkında bilgi sağlarlar.
Betimleyici istatistikler hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia maddesine bakabilirsiniz
Aşağıdaki tablo yukarıdaki veri örneği için tanımlayıcı istatistiklerin sonucunu gösterir.
|
Sütun 1 |
Sütun 2 |
Sütun 3 |
|
|
Ortalama |
41.9090909091 |
59.7 |
44.7 |
|
Standart Hata |
3.5610380138 |
5.3583786934 |
4.7680650629 |
|
Kip |
47 |
49 |
60 |
|
Orta |
40 |
64.5 |
43.5 |
|
Varyans |
139.4909090909 |
287.1222222222 |
227.3444444444 |
|
Standart Sapma |
11.8106269559 |
16.944681237 |
15.0779456308 |
|
Kurtozis |
-1.4621677981 |
-0.9415988746 |
1.418052719 |
|
Eğrilik |
0.0152409533 |
-0.2226426904 |
-0.9766803373 |
|
Aralık |
31 |
51 |
50 |
|
Asgari |
26 |
33 |
12 |
|
Azami |
57 |
84 |
62 |
|
Toplam |
461 |
597 |
447 |
|
Sayı |
11 |
10 |
10 |
Varyans Analizi (ANOVA)
Verilen bir veri kümesi için varyans analizi (ANOVA) üretir
ANOVA varyans analizinin İngilizce yazımının bir kısaltmasıdır: ANalysis Of VAriance. Verilen bir veri kümesinin varyans analizini (ANOVA) yapar
ANOVA hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia maddesine bakabilirsiniz.
Tür
ANOVA analizinin tek çarpanlı mı iki çarpanlı mı olduğunu seçin.
Parametreler
Alfa: Testin önem düzeyi.
Örneklem başına satır: Bir örneğin kaç satır içermesi gerektiğini tanımlayın.
Aşağıdaki tablo yukarıdaki veri örneğinin varyans analizi (ANOVA) sonuçlarını görüntüler.
|
ANOVA - Tek Çarpan |
||||||
|
Alfa |
0.05 |
|||||
|
Gruplar |
Sayı |
Toplam |
Ortalama |
Varyans |
||
|
Sütun 1 |
11 |
461 |
41.9090909091 |
139.4909090909 |
||
|
Sütun 2 |
10 |
597 |
59.7 |
287.1222222222 |
||
|
Sütun 3 |
10 |
447 |
44.7 |
227.3444444444 |
||
|
Varyasyon Kaynağı |
SS |
df |
MS |
F |
P-değeri |
F-critical |
|
Gruplar Arasında |
1876.5683284457 |
2 |
938.2841642229 |
4.3604117704 |
0.0224614952 |
3.340385558 |
|
Gruplar İçinde |
6025.1090909091 |
28 |
215.1824675325 |
|||
|
Toplam |
7901.6774193548 |
30 |
İlişki
İki sayısal veri kümesi arasındaki ilişkiyi hesaplar.
Korelasyon katsayısı (-1 ile +1 arasında bir değer) iki değişkenin birbiriyle ne kadar güçlü ilişkili olduğu anlamına gelir. İki değişken arasındaki korelasyon katsayısını bulmak için KORREL fonksiyonunu veya Veri İstatistiklerini kullanabilirsiniz.
Korelasyon katsayısının +1 olması mükemmel pozitif ilişkiyi gösterir.
Korelasyon katsayısının -1 olması mükemmel negatif ilişkiyi gösterir.
İstatistiksel ilişki hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia adresine adresine bakabilirsiniz
Aşağıdaki tablo yukarıdaki veri örneğinin korelasyon sonuçlarını gösterir.
|
İlişkiler |
Sütun 1 |
Sütun 2 |
Sütun 3 |
|
Sütun 1 |
1 |
||
|
Sütun 2 |
-0.4029254917 |
1 |
|
|
Sütun 3 |
-0.2107642836 |
0.2309714048 |
1 |
Kovaryans
İki sayısal veri kümesinin kovaryansını hesaplar.
Kovaryans iki rasgele değişkenin birlikte ne kadar değiştiğinin ölçüsüdür.
İstatiktiksel kovaryans hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia maddesine bakabilirsiniz.
Aşağıdaki tablo yukarıdaki örnek verinin kovaryans sonuçlarını gösterir.
|
Kovaryanslar |
Sütun 1 |
Sütun 2 |
Sütun 3 |
|
Sütun 1 |
126.8099173554 |
||
|
Sütun 2 |
-61.4444444444 |
258.41 |
|
|
Sütun 3 |
-32 |
53.11 |
204.61 |
Üstel Yuvarlama
Pürüzsüzleştirilmiş veri kümeleri olarak sonuçlanır
Üstsel yuvarlama bir veri kümesine uygulandığında yuvarlatılmış sonuçlar üreten bir süzme tekniğidir. Borsa, ekonomi ve örneklenmiş ölçümler gibi pek çok alana uygulanır.
Üstel yumuşatma hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia maddesine bakabilirsiniz.
Parametreler
Yuvarlama çarpanı: Yuvarlama denklemindeki sönümleme çarpanını temsil eden 0 ile 1 arasındaki bir parametredir.
Düzeltme faktörünün 0,5 olarak seçilmesi durumunda ortaya çıkan düzeltme aşağıda verilmektedir:
|
Alfa |
|
|
0.5 |
|
|
Sütun 1 |
Sütun 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 |
Hareketli Ortalama
Bir zaman serisinin hareketli ortalamasını hesaplar
Hareketli ortalama hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia maddesine bakabilirsiniz.
Parametreler
Aralık: Hareketli ortalama hesaplamasında kullanılan örnek sayısı.
Hareketli ortalama sonuçları:
|
Sütun 1 |
Sütun 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 |
Eşleştirilmiş t-testi
İki veri örneğinin eşleştirilmiş t-Testini hesaplar.
Bir eşleştirilmiş t-testi bir Öğrenci t dağılımını takip eden istatistiksel varsayım testidir.
Eşleştirilmiş t-testleri hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia makalesine bakın.
Veri
Değişken 1 aralığı: Analiz edilecek ilk veri serilerinin aralığının kaynağı.
Değişken 2 aralığı: Analiz edilecek ikinci veri serilerinin aralığının kaynağı.
Sonuç: Testin görüntüleneceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.
Eşleştirilmiş t-testleri için sonuçlar:
Aşağıdaki tablo yukarıdaki veri kümesi için eşleştirilmiş t-testlerini gösterir:
|
eşleştirilmiş t-testi |
||
|
Alfa |
0.05 |
|
|
Hipotetik Ortalama Fark |
0 |
|
|
Değişken 1 |
Değişken 2 |
|
|
Ortalama |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
|
Varyans |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
|
Gözlemler |
13 |
13 |
|
Pearson Bağıntısı |
-0.0617539772 |
|
|
Gözlenen Ortalama Fark |
-3.5384615385 |
|
|
Farkların Varyansı |
232.9358974359 |
|
|
df |
12 |
|
|
t İstatistik |
-0.8359262137 |
|
|
P (T<=t) tek kuyruk |
0.2097651442 |
|
|
t Kritik tek kuyruk |
1.7822875556 |
|
|
P (T<=t) çift kuyruk |
0.4195302884 |
|
|
t Kritik çift kuyruk |
2.1788128297 |
F-Testi
İki veri kümesinin F-Testini hesaplar.
Bir F-testi boş varsayım altında F-dağılımını temel alan bir istatistiksel testtir.
F-testleri hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia maddesine bakabilirsiniz.
Veri
Değişeken 1 aralığı: Analiz edilecek ilk veri serisi aralığının kaynağı.
Değişeken 2 aralığı: Analiz edilecek ikinci veri serisi aralığının kaynağı.
Sonuç: Testin görüntüleneceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.
F-Testi için sonuçlar:
Aşağıdaki tablo yukarıdaki veri serileri için F-Testi sonuçlarını gösterir:
|
F-testi |
||
|
Alfa |
0.05 |
|
|
Değişken 1 |
Değişken 2 |
|
|
Ortalama |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
|
Varyans |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
|
Gözlemler |
13 |
13 |
|
df |
12 |
12 |
|
F |
1.3244637524 |
|
|
P (F<=f) sağ kuyruk |
0.3170614146 |
|
|
F Kritik sağ kuyruk |
2.6866371125 |
|
|
P (F<=f) sol kuyruk |
0.6829385854 |
|
|
F Kritik sol kuyruk |
0.3722125312 |
|
|
P çift kuyruk |
0.6341228293 |
|
|
F Kritik çift kuyruk |
0.3051313549 |
3.277277094 |
Z-testi
İki veri örneğinin z-Testini hesaplar.
Z-testleri hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia maddesine bakabilirsiniz.
Veri
Değişeken 1 aralığı: Analiz edilecek ilk veri serisi aralığının kaynağı.
Değişeken 2 aralığı: Analiz edilecek ikinci veri serisi aralığının kaynağı.
Sonuç: Testin görüntüleneceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.
z-Testi için sonuçlar:
Aşağıdaki tablo yukarıdaki veri serileri için z-Testi sonuçlarını gösterir:
|
z-testi |
||
|
Alfa |
0.05 |
|
|
Hipotetik Ortalama Fark |
0 |
|
|
Değişken 1 |
Değişken 2 |
|
|
Bilinen Varyans |
0 |
0 |
|
Ortalama |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
|
Gözlemler |
13 |
13 |
|
Gözlenen Ortalama Fark |
-3.5384615385 |
|
|
z |
#DIV/0! |
|
|
P (Z<=z) tek kuyruk |
#DIV/0! |
|
|
z Kritik tek kuyruk |
1.644853627 |
|
|
P (Z<=z) iki kuyruk |
#DIV/0! |
|
|
z Kritik çift kuyruk |
1.9599639845 |
Ki-kare testi
Bir veri örneğinin Ki-kare testini hesaplar.
Ki-kare testleri hakkında daha fazla bilgi için ilgili Wikipedia maddesine bakabilirsiniz.
Veri
Girdi aralığı: Analiz edilecek veri serisinin aralığının kaynağı.
Sonuç: Testin görüntüleneceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.
Ki-kare Testi sonuçları:
|
Bağımsızlık Testi (Ki-kare) |
|
|
Alfa |
0.05 |
|
df |
12 |
|
P-değeri |
2.32567054678584E-014 |
|
Test İstatistikleri |
91.6870055842 |
|
Kritik Değer |
21.0260698175 |