Calc içinde Veri İstatistiği

From LibreOffice Help
Jump to: navigation, search

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.

Choose Data - Statistics - Sampling

Örnekleme bir kaynak tablo verisinden bir hedef tabloyu dolduracak veriyi seçmenize izin verir. Örnekleme rasgele olabileceği gibi düzenli aralıklarla da olabilir.

Note.png Örnekleme satır bazlı yapılır. Bunun anlamı örneğin kaynak tablodan tüm bir satırın hedef tabloya kopyalanacağıdır.

Veri

Girdi Aralığı: Analiz edilecek veri aralığının kaynağı.

Sonuç: Sonucun gösterileceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.

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.

Örnek

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.

Menü Veri - İstatistik - Tanımlayıcı İstatistikler...

Tanımlayıcı İstatistik analiz araçları verinin girdi aralığında bir rapor oluşturarak verinizin merkez eğilimi ve değişkenliği hakkında bilgi sağlarlar.

Note.png İstatiktiksel kovaryans hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance adresine bakabilirsiniz

Veri

Girdi Aralığı: Analiz edilecek veri aralığının kaynağı.

Sonuç: Sonucun gösterileceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Örnek

Aşağıdaki veri örnek olarak kullanılacaktır

A B C
1 Matematik Fizik Biyoloji
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

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

Menü Veri - İstatistik - Varyans Analizi (ANOVA)...

ANOVA varyans analizinin İngilizce yazımının bir kısaltmasıdır: ANalysis Of VAriance. Verilen bir veri kümesinin varyans analizini (ANOVA) yapar

Note.png İstatiktiksel kovaryans hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance adresine bakabilirsiniz

Veri

Girdi Aralığı: Analiz edilecek veri aralığının kaynağı.

Sonuç: Sonucun gösterileceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Tür

ANOVA analizinin tek çarpanlıiki çarpanlı mı olduğunu seçin.

Parametreler

Alfa: Testin önem düzeyi.

Örneklem başına satır: Bir örneğin kaç satır içermesi gerektiğini tanımlayın.

Örnek

Aşağıdaki veri örnek olarak kullanılacaktır

A B C
1 Matematik Fizik Biyoloji
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

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
Gruplar Arasında 1876.5683284457 2 938.2841642229 4.3604117704 0.0224614952
Gruplar İçinde 6025.1090909091 28 215.1824675325
Toplam 7901.6774193548 30

İlişki

İki sayısal veri kümesi arasındaki ilişkiyi hesaplar.

Menü Veri - İstatistik - İlişki...

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.

Note.png İstatistiksel ilişki hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation adresine bakabilirsiniz

Veri

Girdi Aralığı: Analiz edilecek veri aralığının kaynağı.

Sonuç: Sonucun gösterileceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Örnek

Aşağıdaki veri örnek olarak kullanılacaktır

A B C
1 Matematik Fizik Biyoloji
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

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.

Menü Veri - İstatistik - Kovaryans...

Kovaryans iki rasgele değişkenin birlikte ne kadar değiştiğinin ölçüsüdür.

Note.png İstatiktiksel kovaryans hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance adresine bakabilirsiniz

Veri

Girdi Aralığı: Analiz edilecek veri aralığının kaynağı.

Sonuç: Sonucun gösterileceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Örnek

Aşağıdaki veri örnek olarak kullanılacaktır

A B C
1 Matematik Fizik Biyoloji
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

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

Menü Veri - İstatistik - Üstsel Düzleştirme...

Üstsel yuvarlama bir veri kümesine uygulandığında yuvarlatılmış sonuçlar üreten bir süzme tekniğidir. Borsa, ekonomi ve örneklenmiş ölçümler gibi pek çok alana uygulanır.

Note.png İstatiktiksel kovaryans hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance adresine bakabilirsiniz

Veri

Girdi Aralığı: Analiz edilecek veri aralığının kaynağı.

Sonuç: Sonucun gösterileceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Parametreler

Yuvarlama çarpanı: Yuvarlama denklemindeki sönümleme çarpanını temsil eden 0 ile 1 arasındaki bir parametredir.

Örnek

Aşağıdaki tablonun iki zaman serisi vardır; biri t=0 anındaki, diğeri t=2 anındaki itki fonksiyonudur.

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

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

Menü Veri - İstatistik - Hareketli Ortalama...

Note.png İstatiktiksel kovaryans hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance adresine bakabilirsiniz

Veri

Girdi Aralığı: Analiz edilecek veri aralığının kaynağı.

Sonuç: Sonucun gösterileceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Parametreler

Aralık: Hareketli ortalama hesaplamasında kullanılan örnek sayısı.

Örnek

Aşağıdaki tablonun iki zaman serisi vardır; biri t=0 anındaki, diğeri t=2 anındaki itki fonksiyonudur.

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

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

t-Testi

İki veri örneğinin t-Testini hesaplar.

Menü Veri - İstatistik - t-testi...

Bir t-testi bir Öğrenci t dağılımını takip eden istatistiksel varsayım testidir.

Note.png İstatistiksel ilişki hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation adresine bakabilirsiniz

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.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Örnek

Aşağıdaki tablonun iki veri kümesi vardır.

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

t-Testi için sonuçlar:

Aşağıdaki tablo yukarıdaki veriler için t-Testini gösterir:

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.

Menü Veri - İstatistik - F-testi...

Bir F-testi boş varsayım altında F-dağılımını temel alan bir istatistiksel testtir.

Note.png İstatistiksel ilişki hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation adresine 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.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Örnek

Aşağıdaki tablonun iki veri kümesi vardır.

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

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.

Menü Veri - İstatistik - Z-testi...

Note.png İstatistiksel ilişki hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation adresine 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.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Örnek

Aşağıdaki tablonun iki veri kümesi vardır.

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

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 #BÖLÜ/0!
P (Z<=z) tek kuyruk #BÖLÜ/0!
z Kritik tek kuyruk 1.644853627
P (Z<=z) iki kuyruk #BÖLÜ/0!
z Kritik çift kuyruk 1.9599639845

Ki-kare testi

Bir veri örneğinin Ki-kare testini hesaplar.

Menü Veri - İstatistik - Ki-kare Testi...

Note.png İstatistiksel ilişki hakkında daha fazla bilgi için http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation adresine bakabilirsiniz

Veri

Girdi aralığı: Analiz edilecek veri serisinin aralığının kaynağı.

Sonuç: Testin görüntüleneceği aralığın sol üst hücresinin kaynağı.

Grupla

Girdi verisinin sütunlarsatırlar mı içerdiğini seçin.

Örnek

Aşağıdaki tablonun iki veri kümesi vardır.

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

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

Related Topics

Regression Analysis