Statistika podatkov v programu Calc

From LibreOffice Help
Jump to: navigation, search

Uporabite statistiko podatkov programa Calc za izvajanje kompleksnih analiz podatkov

Pri kompleksni statistični ali inženirski analizi lahko prihranite trud in čas s statistiko podatkov programa Calc. Podajte podatke in parametre za vsako od analiz, nabor orodij pa upodobi ustrezne statistične ali inženirske funkcije ter izračuna in prikaže rezultate v izhodni tabeli.

Vzorčenje

Ustvarite tabelo s podatki, vzorčenimi iz druge tabele.

Izberite Podatki – Statistika – Vzorčenje

Vzorčenje vam omogoča izbiranje podatkov iz izvorne tabele, da zapolnite ciljno tabelo. Vzorčenje je lahko naključno ali na periodični osnovi.

Note.png Vzorčenje se opravi po vrsticah. To pomeni, da vzorčeni podatki vzamejo celo vrstico izvorne tabele in jo kopirajo v vrstico ciljne tabele.

Podatki

Vhodni_obseg je sklic na obseg podatkov, ki ga želimo analizirati.

Rezultati_v je sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Način vzorčenja

Naključno: izbira natanko Velikost vzorca vrstic iz izvorne tabele na naključen način.

Velikost vzorca: število vrstic, vzorčenih iz izvorne tabele.

Periodično: izbira vrstice po korakih, ki jih določa perioda.

Perioda je število vrstic, ki jih vzorčenje periodično preskoči.

Primer

Kot primer izvorne podatkovne tabele za vzorčenje bodo uporabljeni naslednji podatki:

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

Vzorčenje s periodo 2 vrne rezultat v naslednji tabeli:

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

Opisna statistika

Zapolnite tabelo v preglednici z glavnimi statističnimi lastnostmi množice podatkov.

Izberite Datoteka – Statistika – Opisna statistika

Analitično orodje opisne statistike ustvari poročilo univariatne statistike za podatke iz vhodnega obsega, ki vsebuje informacije o osrednji tendenci in variabilnosti vaših podatkov.

Note.png Več informacij o opisni statistiki najdete v ustreznem članku na wikipediji.

Podatki

Vhodni_obseg je sklic na obseg podatkov, ki ga želimo analizirati.

Rezultati_v je sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Primer

Za primer bodo uporabljeni naslednji podatki:

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

Naslednja tabela prikazuje rezultate opisne statistike gornjih vzorčnih podatkov.

Stolpec 1 Stolpec 2 Stolpec 3
Srednja vrednost 41.9090909091 59.7 44.7
Standardna napaka 3.5610380138 5.3583786934 4.7680650629
Način 47 49 60
Mediana 40 64.5 43.5
Varianca 139.4909090909 287.1222222222 227.3444444444
Standardni odklon 11.8106269559 16.944681237 15.0779456308
Koeficient sploščenosti -1.4621677981 -0.9415988746 1.418052719
Koeficient asimetrije 0.0152409533 -0.2226426904 -0.9766803373
Obseg 31 51 50
Najmanj 26 33 12
Največ 57 84 62
Vsota 461 597 447
Seštevek 11 10 10

Analiza variance (ANOVA)

Izdela analizo variance (ANOVA) za dano množico podatkov.

Izberite Podatki – Statistika – Analiza variance (ANOVA)

ANOVA je okrajšava angleškega izraza za analizo variance (ANalysis Of VAriance). To orodje izdela analizo variance podanega nabora podatkov.

Note.png Več informacij o analizi variance najdete v ustreznem članku na wikipediji.

Podatki

Vhodni_obseg je sklic na obseg podatkov, ki ga želimo analizirati.

Rezultati_v je sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Vrsta

Izberite, ali je analiza enofaktorska ali dvofaktorska ANOVA.

Parametri

Alfa je raven pomembnosti preizkusa.

Vrstic na vzorec je število vrstic vzorca.

Primer

Za primer bodo uporabljeni naslednji podatki:

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

Naslednja tabela prikazuje rezultate analize variance (ANOVA) za gornje vzorčne podatke.

ANOVA – En faktor
Alfa 0.05
Skupine Števec Vsota Srednja vrednost Varianca
Stolpec 1 11 461 41.9090909091 139.4909090909
Stolpec 2 10 597 59.7 287.1222222222
Stolpec 3 10 447 44.7 227.3444444444
Vir variacije SS dF MS F Vrednost P
Med skupinami 1876.5683284457 2 938.2841642229 4.3604117704 0.0224614952
V skupinah 6025.1090909091 28 215.1824675325
Skupaj 7901.6774193548 30

Korelacija

Izračuna korelacijo dveh množic numeričnih podatkov.

Izberite Podatki – Statistika – Korelacija

Korelacijski koeficient (vrednost med -1 in +1) predstavlja, kako močno sta spremenljivki druga drugi sorodni. Uporabite lahko funkcijo CORREL ali statistiko podatkov, da določite korelacijski koeficient med spremenljivkama.

Koeficient korelacije +1 nakazuje popolno pozitivno korelacijo.

Koeficient korelacije -1 nakazuje popolno negativno korelacijo.

Note.png Več informacij o statistični korelaciji najdete v ustreznem članku na wikipediji.

Podatki

Vhodni_obseg je sklic na obseg podatkov, ki ga želimo analizirati.

Rezultati_v je sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Primer

Za primer bodo uporabljeni naslednji podatki:

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

Naslednja tabela prikazuje rezultate korelacije gornjih vzorčnih podatkov.

Korelacije Stolpec 1 Stolpec 2 Stolpec 3
Stolpec 1 1
Stolpec 2 -0.4029254917 1
Stolpec 3 -0.2107642836 0.2309714048 1

Kovarianca

Izračuna kovarianco dveh množic numeričnih podatkov.

Izberite Podatki – Statistika – Kovarianca

Kovarianca kaže, kako se dve naključni spremenljivki skupaj spreminjata.

Note.png Več informacij o statistični kovarianci najdete v ustreznem članku na wikipediji.

Podatki

Vhodni_obseg je sklic na obseg podatkov, ki ga želimo analizirati.

Rezultati_v je sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Primer

Za primer bodo uporabljeni naslednji podatki:

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

Naslednja tabela prikazuje rezultate kovariance gornjih vzorčnih podatkov.

Kovariance Stolpec 1 Stolpec 2 Stolpec 3
Stolpec 1 126.8099173554
Stolpec 2 -61.4444444444 258.41
Stolpec 3 -32 53.11 204.61

Eksponentno glajenje

Vrne glajeni niz podatkov.

Izberite Podatki – Statistika – Eksponentno glajenje

Eksponentno glajenje je tehnika filtriranja, ki nad množico podatkov tvori zglajen rezultat. Uporablja se za številne namene, npr. na finančnih trgih, v ekonomiji in pri vzorčenih meritvah.

Note.png Več informacij o eksponentnem glajenju najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).

Podatki

Vhodni_obseg je sklic na obseg podatkov, ki ga želimo analizirati.

Rezultati_v je sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Parametri

Faktor glajenja: parameter med 0 in 1, ki predstavlja faktor dušenja alfa v enačbi glajenja.

Primer

Naslednja tabela ima dva časovna niza, eden predstavlja funkcijo impulza pri času t=0 in drugi funkcijo impulza pri času 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

Rezultat glajenja je spodaj, s faktorjem glajenja 0,5:

Alfa
0.5
Stolpec 1 Stolpec 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

Drseča sredina

Izračuna drsečo sredino časovnega niza.

Izberite Podatki – Statistika – Drseča sredina

Note.png Več informacij o drseči sredini najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).

Podatki

Vhodni_obseg je sklic na obseg podatkov, ki ga želimo analizirati.

Rezultati_v je sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Parametri

Interval: število vzorcev, uporabljenih za izračun drsečega povprečja.

Primer

Naslednja tabela ima dva časovna niza, eden predstavlja funkcijo impulza pri času t=0 in drugi funkcijo impulza pri času 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

Rezultati drsečega povprečja:

Stolpec 1 Stolpec 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

t-preizkus

Izračuna t-preizkus dveh podatkovnih vzorcev.

Izberite Podatki – Statistika – t-preizkus

t-preizkus je vsak statistični preizkus hipoteze, ki sledi Studentovi t-porazdelitvi.

Note.png Več informacij o t-preizkusih najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).

Podatki

Obseg spremenljivke 1: sklic na obseg prvega niza podatkov, ki bo analiziran.

Obseg spremenljivke 2: sklic na obseg drugega niza podatkov, ki bo analiziran.

Rezultati v: sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Primer

Naslednja tabela ima dve podatkovni množici.

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

Rezultati t-preizkusa:

Naslednja tabela prikazuje t-preizkus za zgornji niz:

t-preizkus
Alfa 0.05
Razlika hipotetičnih aritmetičnih sredin 0
Spremenljivka 1 Spremenljivka 2
Srednja vrednost 16.9230769231 20.4615384615
Varianca 125.0769230769 94.4358974359
Meritve 13 13
Pearsonov koeficient korelacije -0.0617539772
Razlika stvarnih aritmetičnih sredin -3.5384615385
Varianca razlik 232.9358974359
dF 12
T-statistika -0.8359262137
P (T<=t), enorepi 0.2097651442
Enorepi kritični t 1.7822875556
P (T<=t), dvorepi 0.4195302884
Dvorepi kritični t 2.1788128297

F-preizkus

Izračuna F-preizkus dveh podatkovnih vzorcev.

Izberite Podatki – Statistika – F-preizkus

F-preizkus je vsak statistični preizkus, ki temelji na F-porazdelitvi ob predpostavki, da ničelna hipoteza drži.

Note.png Več informacij o F-preizkusih najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).

Podatki

Obseg spremenljivke 1: sklic na obseg prvega niza podatkov, ki bo analiziran.

Obseg spremenljivke 2: sklic na obseg drugega niza podatkov, ki bo analiziran.

Rezultati v: sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Primer

Naslednja tabela ima dve podatkovni množici.

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

Rezultati F-preizkusa:

Naslednja tabela prikazuje F-preizkus za zgornji niz podatkov:

F-preizkus
Alfa 0.05
Spremenljivka 1 Spremenljivka 2
Srednja vrednost 16.9230769231 20.4615384615
Varianca 125.0769230769 94.4358974359
Meritve 13 13
dF 12 12
F 1.3244637524
P (F<=f), desnorepi 0.3170614146
Desnorepi kritični F 2.6866371125
P (F<=f), levorepi 0.6829385854
Levorepi kritični F 0.3722125312
Dvorepi P 0.6341228293
Dvorepi kritični F 0.3051313549 3.277277094

Z-preizkus

Izračuna Z-preizkus dveh podatkovnih vzorcev.

Izberite Podatki – Statistika – Z-preizkus

Note.png Več informacij o Z-preizkusih najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).

Podatki

Obseg spremenljivke 1: sklic na obseg prvega niza podatkov, ki bo analiziran.

Obseg spremenljivke 2: sklic na obseg drugega niza podatkov, ki bo analiziran.

Rezultati v: sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Primer

Naslednja tabela ima dve podatkovni množici.

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

Rezultati za z-preizkus:

Naslednja tabela prikazuje z-preizkus za zgornji niz:

z-preizkus
Alfa 0.05
Razlika hipotetičnih aritmetičnih sredin 0
Spremenljivka 1 Spremenljivka 2
Znana varianca 0 0
Srednja vrednost 16.9230769231 20.4615384615
Meritve 13 13
Razlika stvarnih aritmetičnih sredin -3.5384615385
z #DIV/0!
P (Z<=z), enorepi #DIV/0!
Enorepi kritični z 1.644853627
P (Z<=z), dvorepi #DIV/0!
Dvorepi kritični z 1.9599639845

Preizkus hi-kvadrat

Izračuna hi-kvadrat-preizkus dveh podatkovnih vzorcev.

Izberite Podatki – Statistika – Hi-kvadrat-preizkus

Note.png Več informacij o preizkusih hi-kvadrat najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).

Podatki

Vhodni_obseg je sklic na obseg podatkov, ki ga želimo analizirati.

Rezultati v: sklic na levo vrhnjo celico obsega, kjer naj bodo prikazani rezultati.

Razvrščeni v skupine glede na

Izberite, ali so vstopni podatki predstavljeni v stolpcih ali vrsticah.

Primer

Naslednja tabela ima dve podatkovni množici.

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

Rezultati preizkusa hi-kvadrat:

Preizkus neodvisnosti (hi-kvadrat)
Alfa 0.05
dF 12
Vrednost P 2.32567054678584E-014
Statistika preizkusa 91.6870055842
Kritična vrednost 21.0260698175

Related Topics

Regresijska analiza