Dane statystyczne w Calc

From LibreOffice Help
Jump to: navigation, search

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.

Choose Data - Statistics - Sampling

Próbkowanie pozwala wybrać dane z tabeli źródłowej, aby wypełnić tabelę docelową. Próbkowanie może być losowe lub okresowe.

Note.png Próbkowanie odbywa się wierszami. To oznacza, że dane próbkowane pobrane będą z całego wiersza tabeli źródłowej i skopiowane do wiersza tabeli docelowej.

Dane

Zakres wejściowy: Odniesienie zakresu danych do analizy.

Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będą wyświetlone wyniki.

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.

Wybierz Dane - Statystyka - Statystyka opisowa

Narzędzie analizy statystyki opisowej generuje raport z jednowymiarową statystyką dla danych w zakresie wejściowym, podając informacje na temat tendencji centralnej i zmienności danych.

Note.png Więcej informacji na temat statystyki opisowej: https://en.wikipedia.org/wiki/Descriptive_statistics

Dane

Zakres wejściowy: Odniesienie zakresu danych do analizy.

Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będą wyświetlone wyniki.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Przykład

Następujące dane będą wykorzystane jako przykład

A B C
1 Matematyka Fizyka 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

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

Wybierz Dane - Statystyka - Analiza wariancji (ANOVA)

ANOVA jest akronimem od słów ANalysis Of VAriance. Tworzy analizę wariancji (ANOVA) dla danego zestawu danych

Note.png Więcej informacji na temat analizy wariancji (ANOVA): http://en.wikipedia.org/wiki/ANOVA

Dane

Zakres wejściowy: Odniesienie zakresu danych do analizy.

Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będą wyświetlone wyniki.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

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.

Przykład

Następujące dane będą wykorzystane jako przykład

A B C
1 Matematyka Fizyka 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

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.

Wybierz Dane - Statystyka - Korelacja

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

Note.png Więcej informacji na temat korelacji statystycznej: http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation

Dane

Zakres wejściowy: Odniesienie zakresu danych do analizy.

Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będą wyświetlone wyniki.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Przykład

Następujące dane będą wykorzystane jako przykład

A B C
1 Matematyka Fizyka 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

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.

Wybierz Dane - Statystyka - Kowariancja

Kowariancja jest miarą tego, jak bardzo dwie zmienne losowe różnią się od siebie.

Note.png Więcej informacji na temat kowariancji statystycznej: http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance

Dane

Zakres wejściowy: Odniesienie zakresu danych do analizy.

Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będą wyświetlone wyniki.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Przykład

Następujące dane będą wykorzystane jako przykład

A B C
1 Matematyka Fizyka 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

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

Wybierz Dane - Statystyka - Wygładzenie wykładnicze

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.

Note.png Więcej informacji na temat wygładzania wykładniczego: http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_smoothing

Dane

Zakres wejściowy: Odniesienie zakresu danych do analizy.

Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będą wyświetlone wyniki.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Parametry

Współczynnik wygładzenia: Parametr między 0 i 1, który stanowi współczynnik tłumienia Alfa w równaniu wygładzającym.

Przykład

Poniższa tabela ma dwa szeregi czasowe, jeden reprezentujący funkcję impulsową w czasie t=0 i inną funkcję impulsową w czasie 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

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

Wybierz Dane - Statystyka - Średnia ruchoma

Note.png Więcej informacji na temat średniej ruchomej: http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average

Dane

Zakres wejściowy: Odniesienie zakresu danych do analizy.

Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będą wyświetlone wyniki.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Parametry

Interwał: Liczba próbek użytych do obliczenia średniej ruchomej.

Przykład

Poniższa tabela ma dwa szeregi czasowe, jeden reprezentujący funkcję impulsową w czasie t=0 i inną funkcję impulsową w czasie 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

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

Test t

Oblicza test t dwóch próbek danych.

Wybierz Dane - Statystyka - Test t

Test t jest testem wszelkich hipotez statystycznych wynikających z rozkładu t Studenta.

Note.png Więcej informacji na temat t-testów: http://en.wikipedia.org/wiki/T-test

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.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Przykład

Poniższa tabela ma dwa zestawy danych.

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

Wyniki dla testu t:

Poniższa tabela przedstawia test t dla serii danych powyżej:

test t
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.

Wybierz Dane - Statystyka - Test F

Test F jest testem statystycznym opartym na rozkładzie F pod hipotezą zerową.

Note.png Więcej informacji na temat F-testów: http://en.wikipedia.org/wiki/F-test

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.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Przykład

Poniższa tabela ma dwa zestawy danych.

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

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.

Wybierz Dane - Statystyka - Test Z

Note.png Więcej informacji na temat Z-testów: http://en.wikipedia.org/wiki/Z-test

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.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Przykład

Poniższa tabela ma dwa zestawy danych.

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

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.

Wybierz Dane - Statystyka - Test chi-kwadrat

Note.png Więcej informacji na temat testów chi-kwadrat: http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-square_test

Dane

Zakres wejściowy: Odniesienie do zakresu serii danych do analizy.

Wyniki do: Odniesienie do lewej górnej komórki zakresu gdzie będzie wyświetlony test.

Grupowanie według

Wybierz, czy dane wejściowe mają układ kolumnowy lub wierszowy.

Przykład

Poniższa tabela ma dwa zestawy danych.

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

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

Related Topics

Analiza regresyjna