Estatísticas de dados no Calc

Utilize a estatística de dados no Calc para executar análises de dados complexas.

Para trabalhar com análises complexas de estatística ou engenharia, pode-se poupar tempo através das estatísticas de dados do Calc. Você indica os dados e os parâmetros de cada análise e as ferramentas da aplicação utilizam a função adequada para calcular e exibir os resultados numa tabela de saída.

Amostragem

Cria uma tabela com dados colhidos de outra tabela.

A amostragem permite colher dados de um tabela de origem para preencher uma tabela de destino. A amostragem pode ser aleatória ou em base periódica.

Método de amostragem

Aleatório: colhe exatamente Tamanho da amostra linhas da tabela de origem de forma aleatória.

Tamanho da amostra: Número de linhas amostradas da tabela de origem.

Periódico: Colhe linhas intercaladas porPeríodo.

Período: o número de linhas a saltar periodicamente ao amostrar.

Os dados abaixo serão utilizados como exemplo de dados de origem para amostragem:

	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

A amostragem com período de 2 resultará na seguinte tabela:

12	22	32
14	24	34
16	26	36
18	28	38

Estatísticas descritivas

Preenche uma tabela na planilha com as principais propriedades estatísticas do conjunto de dados.

A ferramenta de análise de Estatística descritiva produz um relatório das estatísticas univariáveis para os dados no intervalo de entrada, fornecendo informação sobre tendência central e variação dos dados.

A tabela a seguir exibe os resultados da estatística descritiva das amostras de dados acima.

	Coluna 1	Coluna 2	Coluna 3
Média	41.9090909091	59.7	44.7
Erro padrão	3.5610380138	5.3583786934	4.7680650629
Modo	47	49	60
Mediana	40	64.5	43.5
Variância	139.4909090909	287.1222222222	227.3444444444
Desvio padrão	11.8106269559	16.944681237	15.0779456308
Curtose	-1.4621677981	-0.9415988746	1.418052719
Inclinação	0.0152409533	-0.2226426904	-0.9766803373
Intervalo	31	51	50
Mínimo	26	33	12
Máximo	57	84	62
Soma	461	597	447
Contagem	11	10	10

Análise da variância (ANOVA)

Produz a análise de variância (ANOVA) de um conjunto de dados.

ANOVA é o acrônimo para ANalysis Of VAriance. Produz a análise da variância de um conjunto de dados.

Tipo

Selecione caso a análise ANOVA seja para um fator único ou para dois fatores.

Parâmetros

Alfa: o nível da precisão do teste.

Linhas por amostra: Define quantas linhas a amostra tem.

A tabela seguinte exibe os resultados da análise de variância (ANOVA) dos dados acima.

ANOVA - Fator único
Alfa	0.05
Grupos	Contagem	Soma	Média	Variância
Coluna 1	11	461	41.9090909091	139.4909090909
Coluna 2	10	597	59.7	287.1222222222
Coluna 3	10	447	44.7	227.3444444444
Origem de variações	SS	df	MS	F	Valor p	F-crítico
Entre grupos	1876.5683284457	2	938.2841642229	4.3604117704	0.0224614952	3.340385558
Dentro dos grupos	6025.1090909091	28	215.1824675325
Total	7901.6774193548	30

Correlação

Calcula a correlação de dois conjuntos de dados numéricos.

O coeficiente de correlação (um valor entre -1 e +1) significa como duas variáveis estão relacionadas entre si. Pode-se usar a função CORREL sobre as estatísticas de dados para encontrar o coeficiente de correlação entre duas variáveis.

Um coeficiente de correlação de +1 indica uma correlação positiva perfeita.

Um coeficiente de correlação de -1 indica uma correlação negativa perfeita.

A tabela seguinte exibe os resultados da correlação das amostras acima.

Correlações	Coluna 1	Coluna 2	Coluna 3
Coluna 1	1
Coluna 2	-0.4029254917	1
Coluna 3	-0.2107642836	0.2309714048	1

Covariância

Calcula a covariância de dois conjuntos de dados numéricos.

A covariância é uma medida de quanto duas variáveis aleatórias mudam em conjunto.

A tabela a seguir exibe os resultados da covariância das amostras de dados acima.

Covariâncias	Coluna 1	Coluna 2	Coluna 3
Coluna 1	126.8099173554
Coluna 2	-61.4444444444	258.41
Coluna 3	-32	53.11	204.61

Suavização exponencial

Resulta numa série de dados suavizada.

A suavização exponencial é uma técnica de filtragem que quando aplicada num conjunto de dados, produz resultados suavizados. É empregada em muitos domínios como mercado de ações, economia e em amostras de medidas físicas.

Parâmetros

Fator de suavização: um parâmetro entre 0 e 1 que representa o fator de amortecimento Alfa na equação de suavização.

A suavização resultante abaixo foi com fator de suavização de 0,5:

Alfa
0.5
Coluna 1	Coluna 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

Média móvel

Calcula a média móvel de uma série temporal.

Parâmetros

Intervalo: o número de amostras usadas no cálculo da média móvel.

Resultados da média móvel:

Coluna 1	Coluna 2
#N/DISP	#N/DISP
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/DISP	#N/DISP

Teste-t pareado

Calcula o teste-t de dois conjuntos de dados.

Um teste-t é qualquer teste estatístico de hipóteses que segue uma distribuição t de Student.

Dados

Intervalo da 1ª variável: a referência para o intervalo da primeira série de dados a analisar.

Intervalo da 2ª variável: a referência para o intervalo da segunda série de dados a analisar.

Resultados para: A referência da célula superior esquerda do intervalo onde os testes serão exibidos.

Resultados para teste-t:

A seguinte tabela mostra o teste t para a série de dados acima:

teste-t
Alfa	0.05
Diferença média hipotética	0
	Variável 1	Variável 2
Média	16.9230769231	20.4615384615
Variância	125.0769230769	94.4358974359
Observações	13	13
Correlação de Pearson	-0.0617539772
Diferença média observada	-3.5384615385
Variância das diferenças	232.9358974359
df	12
Estatística t	-0.8359262137
P (T<=t) unicaudal	0.2097651442
t Crítico unicaudal	1.7822875556
P (T<=t) bicaudal	0.4195302884
t Crítico bicaudal	2.1788128297

Teste-F

Calcula o teste F de dois conjuntos de dados.

Um teste-F é qualquer teste estatístico baseado na distribuição F sob a hipótese de nulidade.

Dados

Intervalo da 1ª variável: a referência do intervalo da primeira série de dados a analisar.

Intervalo da 2ª variável: a referência do intervalo da segunda série de dados a analisar.

Resultados para: a referência da célula superior esquerda do intervalo onde os resultados serão exibidos.

Resultados para o teste F

A seguinte tabela mostra o teste F para a série de dados acima:

Teste-F
Alfa	0.05
	Variável 1	Variável 2
Média	16.9230769231	20.4615384615
Variância	125.0769230769	94.4358974359
Observações	13	13
df	12	12
F	1.3244637524
P (F<=f) cauda direita	0.3170614146
F Crítico cauda direita	2.6866371125
P (F<=f) cauda esquerda	0.6829385854
F Crítico cauda esquerda	0.3722125312
P bicaudal	0.6341228293
F Crítico bicaudal	0.3051313549	3.277277094

Teste Z

Calcula o teste z de dois conjuntos de dados.

Dados

Intervalo da 1ª variável: a referência do intervalo da primeira série a analisar.

Intervalo da 2ª variável: a referência do intervalo da segunda série a analisar.

Resultados para: a referência da célula superior esquerda do intervalo onde o teste será exibido.

Resultados para o teste z:

A tabela a seguir mostra o teste z para as séries de dados acima:

Teste Z
Alfa	0.05
Diferença média hipotética	0
	Variável 1	Variável 2
Variância conhecida	0	0
Média	16.9230769231	20.4615384615
Observações	13	13
Diferença média observada	-3.5384615385
z	#DIV/0!
P (Z<=z) unicaudal	#DIV/0!
z Crítico unicaudal	1.644853627
P (Z<=z) bicaudal	#DIV/0!
z Crítico bicaudal	1.9599639845

Teste de qui-quadrado

Calcula o teste de qui-quadrado de uma amostra de dados.

Resultados do teste de qui-quadrado:

Teste de independência (Qui-quadrado)
Alfa	0.05
df	12
Valor p	2.32567054678584E-014
Estatística do teste	91.6870055842
Valor crítico	21.0260698175