Statistiche dati in Calc

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In Calc, utilizzate le statistiche dati per eseguire analisi complesse

Per lavorare su statistiche complesse o analisi ingegneristica, potete salvare i passaggi e il tempo utilizzando le Statistiche dati di Calc. Basta fornire i dati e i parametri per ciascuna analisi, e il set di strumenti utilizzerà la statistica corretta o le funzioni ingegneristiche, visualizzando i risultati in una tabella.

Campionamento

Create una tabella con dati campionati da un'altra tabella.

Choose Data - Statistics - Sampling

Il campionamento vi consente di prelevare dati da una tabella sorgente e completare una tabella di destinazione. Il campionamento può essere eseguito su base periodica o essere casuale.

Note.png Il campionamento si basa su righe. Ciò significa che i dati campionati verranno prelevati dall'intera riga della tabella di origine e copiati nella riga della tabella di destinazione.

Dati

Area di immissione: l'area di riferimento dei dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui i risultati verranno visualizzati.

Metodo di campionamento

Casuale: preleva esattamente, in modo casuale, le righe della dimensione del campione della tabella di origine.

Dimensione campione: numero di righe campionate dalla tabella di origine.

Periodico: preleva le righe al passo definito da Periodo.

Periodo: il numero di righe da saltare periodicamente durante il campionamento.

Esempio

Come esempio di tabella dati di origine verranno utilizzati i dati seguenti:

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

Il campionamento con un periodo di 2 restituirà la tabella seguente:

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

Statistiche descrittive

Completate una tabella di un foglio di calcolo con le proprietà statistiche principali di un insieme di dati.

Scegliete Dati - Statistiche - Statistiche descrittive...

Lo strumento di analisi Statistiche descrittive genera un rapporto di statistica univariata per i dati dell'intervallo di immissione, e fornisce informazioni sulla tendenza e la variabilità principale dei vostri dati.

Note.png Per maggiori informazioni sulle statistiche descrittive, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Area di immissione: l'area di riferimento dei dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui i risultati verranno visualizzati.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Esempio

Come esempio verranno utilizzati i dati seguenti

A B C
1 Matematica Fisica Biologia
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

La tabella che segue mostra i risultati della statistica descrittiva dei dati di esempio sopra riportati.

Colonna 1 Colonna 2 Colonna 3
Media 41.9090909091 59.7 44.7
Errore standard 3.5610380138 5.3583786934 4.7680650629
Modo 47 49 60
Mediana 40 64.5 43.5
Varianza 139.4909090909 287.1222222222 227.3444444444
Deviazione standard 11.8106269559 16.944681237 15.0779456308
Curtosi -1.4621677981 -0.9415988746 1.418052719
Asimmetria 0.0152409533 -0.2226426904 -0.9766803373
Area 31 51 50
Minimo 26 33 12
Massimo 57 84 62
Somma 461 597 447
Conta 11 10 10

Analisi della varianza (ANOVA)

Produce l'analisi della varianza (ANOVA) di un insieme di dati

Scegliete Dati - Statistiche - Analisi della varianza (ANOVA)...

ANOVA è l'acronimo di ANalysis Of VAriance (analisi della varianza). Questo strumento produce analisi della varianza (ANOVA) su un gruppo scelto di dati.

Note.png Per maggiori informazioni su ANOVA, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Area di immissione: l'area di riferimento dei dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui i risultati verranno visualizzati.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Tipo

Scegliete se eseguire l'analisi per fattore singolo o per due fattori ANOVA.

Parametri

Alfa: il livello del peso del test.

Righe per campione: definite quante righe deve contenere il campione.

Esempio

Come esempio verranno utilizzati i dati seguenti

A B C
1 Matematica Fisica Biologia
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

La tabella che segue mostra i risultati dell'analisi della varianza (ANOVA) dei dati di esempio sopra riportati.

ANOVA - fattore singolo
Alfa 0.05
Gruppi Conta Somma Media Varianza
Colonna 1 11 461 41.9090909091 139.4909090909
Colonna 2 10 597 59.7 287.1222222222
Colonna 3 10 447 44.7 227.3444444444
Fonte della variazione SS df MS F Valore p
Between 1876.5683284457 2 938.2841642229 4.3604117704 0.0224614952
Within 6025.1090909091 28 215.1824675325
Totale 7901.6774193548 30

Correlazione

Determina la correlazione di due insiemi di dati numerici.

Scegliete Dati - Statistiche - Correlazione...

Il coefficiente di correlazione (un valore tra -1 e +1) indica quanto strettamente due variabili siano collegate tra loro. Potete usare la funzione CORRELAZIONE o la Statistica dati per trovare il coefficiente di correlazione tra le due variabili.

Un coefficiente di correlazione +1 indica una correlazione positiva perfetta.

Un coefficiente di correlazione -1 indica una correlazione negativa perfetta

Note.png Per maggiori informazioni sulla correlazione statistica, consultate consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Area di immissione: l'area di riferimento dei dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui i risultati verranno visualizzati.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Esempio

Come esempio verranno utilizzati i dati seguenti

A B C
1 Matematica Fisica Biologia
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

La tabella che segue mostra i risultati della correlazione dei dati di esempio sopra riportati.

Correlazioni Colonna 1 Colonna 2 Colonna 3
Colonna 1 1
Colonna 2 -0.4029254917 1
Colonna 3 -0.2107642836 0.2309714048 1

Covarianza

Determina la covarianza di due insiemi di dati numerici.

Scegliete Dati - Statistiche - Covarianza...

La covarianza è una misura che indica quanto cambiano assieme due variabili casuali.

Note.png Per maggiori informazioni sulla covarianza statistica, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Area di immissione: l'area di riferimento dei dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui i risultati verranno visualizzati.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Esempio

Come esempio verranno utilizzati i dati seguenti

A B C
1 Matematica Fisica Biologia
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

La tabella che segue mostra i risultati della covarianza dei dati di esempio sopra riportati.

Covarianze Colonna 1 Colonna 2 Colonna 3
Colonna 1 126.8099173554
Colonna 2 -61.4444444444 258.41
Colonna 3 -32 53.11 204.61

Livellamento esponenziale

Espone i risultati in serie di dati livellati

Scegliete Dati - Statistiche - Livellamento esponenziale...

Il livellamento esponenziale è una tecnica per produrre risultati livellati, quando applicato a un insieme di dati. Viene impiegato in molti campi, per esempio nel mercato azionario, in economia e nei campionamenti.

Note.png Per maggiori informazioni sul livellamento esponenziale, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Area di immissione: l'area di riferimento dei dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui i risultati verranno visualizzati.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Parametri

Fattore di livellamento: parametro tra 0 e 1 che rappresenta il coefficiente di smorzamento Alfa nell'equazione di livellamento.

Esempio

La tabella seguente contiene due serie temporali, una che rappresenta una funzione di impulso al tempo t=0, l'altra una funzione di impulso al tempo 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

Il livellamento risultante è inferiore a zero col fattore di livellamento 0,5:

Alfa
0.5
Colonna 1 Colonna 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

Media mobile

Determina la media mobile di una serie temporale

Scegliete Dati - Statistiche - Media mobile...

Note.png Per maggiori informazioni sulla media mobile, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Area di immissione: l'area di riferimento dei dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui i risultati verranno visualizzati.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Parametri

Intervallo: il numero di campioni utilizzati nel calcolo della media mobile.

Esempio

La tabella seguente contiene due serie temporali, una che rappresenta una funzione di impulso al tempo t=0, l'altra una funzione di impulso al tempo 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

Risultati della media mobile:

Colonna 1 Colonna 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

Test di t

Calcola il test di t di due campioni di dati.

Scegliete Dati - Statistiche - test di t...

Un test di t è qualsiasi test di ipotesi statistica che segua una distribuzione t di Student.

Note.png Per ulteriori maggiori sui test di t, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Intervallo variabile 1: l'area della prima serie di dati da analizzare.

Intervallo variabile 2: l'area della seconda serie di dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui il test verrà visualizzato.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Esempio

La seguente tabella contiene due gruppi di dati.

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

Risultati per il Test di t:

La tabella che segue mostra il test di t per la serie di dati sopra riportati:

Test di t
Alfa 0.05
Differenza media ipotizzata 0
Variabile 1 Variabile 2
Media 16.9230769231 20.4615384615
Varianza 125.0769230769 94.4358974359
Osservazioni 13 13
Correlazione di Pearson -0.0617539772
Differenza media osservata -3.5384615385
Varianza delle differenze 232.9358974359
df 12
Stat t -0.8359262137
P (T<=t) a una coda 0.2097651442
Valore critico di t a una coda 1.7822875556
P (T<=t) a due code 0.4195302884
Valore critico di t a due code 2.1788128297

Test di F

Calcola il test di F di due campioni di dati.

Scegliete Dati - Statistiche - test di F...

Un test di F è qualsiasi test statistico basato sulla distribuzione F sotto l'ipotesi nulla.

Note.png Per maggiori informazioni sui test di F, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Intervallo variabile 1: l'area della prima serie di dati da analizzare.

Intervallo variabile 2: l'area della seconda serie di dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui il test verrà visualizzato.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Esempio

La seguente tabella contiene due gruppi di dati.

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

Risultati per il Test di F:

La tabella che segue mostra il test di F per la serie di dati sopra riportati:

Test.F
Alfa 0.05
Variabile 1 Variabile 2
Media 16.9230769231 20.4615384615
Varianza 125.0769230769 94.4358974359
Osservazioni 13 13
df 12 12
F 1.3244637524
P (F<=f) coda a destra 0.3170614146
Valore critico di F coda a destra 2.6866371125
P (F<=f) coda a sinistra 0.6829385854
Valore critico di F coda a sinistra 0.3722125312
P a due code 0.6341228293
Valore critico di F a due code 0.3051313549 3.277277094

Test di z

Calcola il test di z di due campioni di dati.

Scegliete Dati - Statistiche - test z...

Note.png Per maggiori informazioni sui test z, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Intervallo variabile 1: l'area della prima serie di dati da analizzare.

Intervallo variabile 2: l'area della seconda serie di dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui il test verrà visualizzato.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Esempio

La seguente tabella contiene due gruppi di dati.

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

Risultati per il Test di z:

La tabella che segue mostra il test di z per la serie di dati sopra riportati:

Test di z
Alfa 0.05
Differenza media ipotizzata 0
Variabile 1 Variabile 2
Varianza conosciuta 0 0
Media 16.9230769231 20.4615384615
Osservazioni 13 13
Differenza media osservata -3.5384615385
z #DIV/0!
P (Z<=z) a una coda #DIV/0!
Valore critico di z a una coda 1.644853627
P (Z<=z) a due code #DIV/0!
Valore critico di z a due code 1.9599639845

Test Chi-quadrato

Determina il test di Chi-quadrato di un campione di dati.

Scegliete Dati - Statistiche - test Chi-quadrato...

Note.png Per maggiori informazioni sui test Chi-quadrato, consultate l'articolo wikipedia relativo (in inglese).

Dati

Area di immissione: l'area di riferimento della serie di dati da analizzare.

Risultato in: il riferimento della cella alla estrema sinistra dell'area in cui il test verrà visualizzato.

Raggruppamento per

Selezionate se visualizzare i dati in colonne o righe.

Esempio

La seguente tabella contiene due gruppi di dati.

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

Risultati per il Test di Chi-quadrato:

Test di indipendenza (Chi-quadrato)
Alfa 0.05
df 12
Valore p 2.32567054678584E-014
Statistica del test 91.6870055842
Valore critico 21.0260698175

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