Turinys
Rodyklė 🔎︎

# Duomenų statistika skaičiuoklėje

Jei norite atlikti sudėtingas duomenų analizes, naudokite skaičiuoklės duomenų statistiką.

Kai apdorojate sudėtingą statistiką arba dirbate su inžinerine analize, galite įrašyti žingsnius naudodami skaičiuoklės duomenų statistiką.Jei norite apskaičiuoti ir pateikti rezultatus išvesties lentelėje, tai kiekvienai analizei pateikite duomenis ir parametrus ir nustatykite priemones naudojančias atitinkamas statistikas arba inžinerijos funkcijas.

## Imtis

Sukurkite lentelę su duomenis paimtais iš kitos lentelės.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Imtis

Naudodami pavyzdyje pateiktus duomenys iš išteklių lentelės, galite užpildyti tikslinęlentelę. Pavyzdyje duomenys gali būti pateikti atsitiktine tvarka arba išrikiuoti.

Imtis paimta eilute. Tai reiškia, kad imties duomenų bus kopijuojami į tikslinę lentelę eilutėmis.

### Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Imties sudarymo metodas

Atsitiktinis – ima tiksliai šaltinio lentelės imties dydžio atsitiktines eilutes.

Imties dydis – eilučių imamų iš šaltinio lentelės skaičius.

Periodinis – ima eilutes apibrėžtas kaip periodinės.

Periodinis – periodiškai praleidžiamų eilučių skaičius.

### Pavyzdys

Pateikti duomenys bus naudojami pavyzdžiui, kaip pasirenkama imtis iš šaltinio lentelės:

| 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

Imtis su periodu 2 pasirodys kaip pateiktoje lentelėje:

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

## Aprašomoji statistika

Užpildykite skaičiuoklės lentelę su pagrindinėmis duomenų aibės statistikos savybėmis.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Aprašomoji statistika

Aprašomosios statistikos analizės priemonės sudaro vienalytės statistikos ataskaitas pagal įvesties srities duomenis ir pateikia informaciją apie vidurinę tendenciją ir duomenų įvairovę.

Daugiau apie aprašomąją statistiką skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.

### Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Pavyzdys

Pateikti duomenys naudojami pavyzdžiui.

| 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 |  |

Toliau pateikiama imties duomenų aprašomosios statistikos rezultatų lentelė.

| Stulpelis 1 | Stulpelis 2 | Stulpelis 3
Vidurkis | 41.9090909091 | 59.7 | 44.7
Standartinė paklaida | 3.5610380138 | 5.3583786934 | 4.7680650629
Moda | 47 | 49 | 60
Mediana | 40 | 64.5 | 43.5
Dispersija | 139.4909090909 | 287.1222222222 | 227.3444444444
Standartinis nuokrypis | 11.8106269559 | 16.944681237 | 15.0779456308
Ekscesas | -1.4621677981 | -0.9415988746 | 1.418052719
Asimetrija | 0.0152409533 | -0.2226426904 | -0.9766803373
Intervalas | 31 | 51 | 50
Mažiausia | 26 | 33 | 12
Didžiausia | 57 | 84 | 62
Suma | 461 | 597 | 447
Skaičius | 11 | 10 | 10

## Dispersinė analizė (ANOVA)

Apskaičiuoja duotos duomenų aibės disperijos analizę (ANOVA).

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Dispersijos analizė (ANOVA)

ANOVA yra trumpinys iš angluų kalbos ANalysis Of VAriance (liet. dispersijos analizė). Šis priemonė pateikia duotos duomenų aibės dispersijos analizę.

Daugiau apie ANOVA skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.

### Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### tipas

Pasirinkite, ar analizė atliekama vieno faktoriui ar dviejų faktorių ANOVA.

### Parametrai

Alfa – testo reikšmingumo lygis.

Imties eilutės – apibrėžkite, kiek eilučių turi imtis.

### Pavyzdys

Pateikti duomenys naudojami pavyzdžiui.

| 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 |  |

Toliau lentelėje pateikiamas imties duomenų disperijos analizės (ANOVA) rezultatas.

Dispersinė analizė – vienas faktorius |  |  |  |  |
Alfa | 0.05 |  |  |  |
Grupės | Skaičius | Suma | Vidurkis | Dispersija |
Stulpelis 1 | 11 | 461 | 41.9090909091 | 139.4909090909 |
Stulpelis 2 | 10 | 597 | 59.7 | 287.1222222222 |
Stulpelis 3 | 10 | 447 | 44.7 | 227.3444444444 |
Dispersijos šaltinis | SS | df | MS | F | P-reikšmė | F-kritinis
Tarp grupių | 1876.5683284457 | 2 | 938.2841642229 | 4.3604117704 | 0.0224614952 | 3,340385558
Grupėse | 6025.1090909091 | 28 | 215.1824675325 |  |
Iš viso | 7901.6774193548 | 30 |  |  |

## Koreliacija

Apskaičiuoja dviejų skaitinių duomenų aibių koreliaciją.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Koreliacija

Koreliacijos koeficientas (reikšmė tarp -1 ir +1) reiškia, kaip stipriai du kintamieji yra susiję. Galite naudoti funkciją CORREL arba Duomenų statistikas, jei norite surasti dviejų kitamųjų koreliacijos koeficientą.

Koeficientas +1 parodo puikią teigiamą koreliaciją.

Koeficinetas -1 parodo neigiamą koreliaciją.

Daugiau apie statistinę koreliaciją skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.

### Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Pavyzdys

Pateikti duomenys naudojami pavyzdžiui.

| 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 |  |

Toliau pateikiama imties duomenų koreliacijos rezultatų lentelė.

Koreliacijos | Stulpelis 1 | Stulpelis 2 | Stulpelis 3
Stulpelis 1 | 1 |  |
Stulpelis 2 | -0.4029254917 | 1 |
Stulpelis 3 | -0.2107642836 | 0.2309714048 | 1

## Kovariacija

Apskaičiuoja dviejų skaitinių duomenų aibių kovariaciją.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Kovariacija

Kovariacija parodo, kai du atsitiktinai kintamieji keičia vienas kitą.

Daugiau apie kovariaciją skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.

### Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Pavyzdys

Pateikti duomenys naudojami pavyzdžiui.

| 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 |  |

Toliau pateikiama imties duomenų kovariacijos rezultatų lentelė.

Kovariacijos | Stulpelis 1 | Stulpelis 2 | Stulpelis 3
Stulpelis 1 | 126.8099173554 |  |
Stulpelis 2 | -61.4444444444 | 258.41 |
Stulpelis 3 | -32 | 53.11 | 204.61

## Eksponentinis glodinimas

Rezultatas išlygintos duomenų sekos

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Eksponentinis glodinimas...

Eksponentinis glodinimas yra filtravimo metodas, kurį pritaikius, gaunama išlyginta seka. Šis metodas naudojamas akcijų biržoje, ekonomikoje ar atrenkant matavimus.

Daugiau informacijos skaitykite atitinkamame Vikipedija straipsnyje.

### Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Parametrai

Glotninimo koeficientas – parametras tarp 0 ir 1, kuris parodo glotninimo lygtyje slopinimo koeficientą Alfa.

### Pavyzdys

Pateiktoje lentelėje yra dvi laukų sekos, iš kurių viena nusako impulso funkciją, kai laikas t =0, o kitą, kai 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

Toliau pateiktas glotninimo rezultatas, kai koeficientas yra 0,5:

Alfa |
0.5 |
Stulpelis 1 | Stulpelis 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

## Slankusis vidurkis

Apskaičiuoja laiko sekos kintantį vidurkį

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Slankusis vidurkis

Daugiau apie slankujį vidurkį skaitykite atitinkame Vikipedijos straipsnyje.

### Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Parametrai

Intervalas – imčių skaičius naudojamas skaičiuojant slankųjį vidurkį.

### Pavyzdys

Pateiktoje lentelėje yra dvi laukų sekos, iš kurių viena nusako impulso funkciją, kai laikas t =0, o kitą, kai 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

### Slankiojo vidurkio rezultatai:

Stulpelis 1 | Stulpelis 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

## Porinis t kriterijus

Apskaičiuoja dviejų imčių porinį t-testą.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Porinis t-testas

Porinis t-testas – statistinės hipotezės testas Stjudento t pasiskirstymui.

Daugiau apie porinį t-testą skaitykite atitinkame Vikipedijos straipsnyje.

### Duomenys

Pirmojo kintamojo rėžis – analizuojamos pirmosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Antrojo kintamojo rėžis – analizuojamos antrosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Pavyzdys

Pateikta lentelė turi dvi duomenų aibes.

| 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

### Porinio t-testo rezultatai:

Lentelėje pateikiamas duomenų sekų porinis t-testas:

Porinis t-testas |  |
Alfa | 0.05 |
Prognozuojamas vidurkių skirtumas | 0 |
| 1 kintamasis | 2 kintamasis
Vidurkis | 16.9230769231 | 20.4615384615
Dispersija | 125.0769230769 | 94.4358974359
Operacija | 13 | 13
Pirsono koreliacija | -0.0617539772 |
Stebimo vidurkio pokytis | -3.5384615385 |
Pokyčių dispersija | 232.9358974359 |
df | 12 |
Stjudento kriterijus | -0.8359262137 |
P (T<=t), vienpusė reikšmė | 0.2097651442 |
vienpusė kritinė t reikšmė | 1.7822875556 |
P (T<=t), dvipusė reikšmė | 0.4195302884 |
dvipusė kritinė t reikšmė | 2.1788128297 |

## F kriterijus

Apskaičiuoja dviejų duomenų imčių F kriterijų.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → F kriterijus

F kriterijus – statistinis testas paremtas F skirstiniu esant nuliniai hipotezei.

Daugiau apie F kriterijų skaitykiteatitinkame Vikipedijos straipsnyje.

### Duomenys

Pirmojo kintamojo rėžis – analizuojamos pirmosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Antrojo kintamojo rėžis – analizuojamos antrosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Pavyzdys

Pateikta lentelė turi dvi duomenų aibes.

| 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 kriterijaus rezultatas:

Lentelėje pateikiamas duomenų sekų F kriterijus:

F kriterijus |  |
Alfa | 0.05 |
| 1 kintamasis | 2 kintamasis
Vidurkis | 16.9230769231 | 20.4615384615
Dispersija | 125.0769230769 | 94.4358974359
Operacija | 13 | 13
df | 12 | 12
F | 1.3244637524 |
P (F<=f) dešininis | 0.3170614146 |
Dešininė kritinė F reikšmė | 2.6866371125 |
P (F<=f) kairinis | 0.6829385854 |
Kairinė kritinė F reikšmė | 0.3722125312 |
Dvipusė p reikšmė | 0.6341228293 |
Dvipusė kritinė F reikšmė | 0.3051313549 | 3.277277094

## Z kriterijus

Apskaičiuoja dviejų duomenų imčių z kriterijų.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Z kriterijus

Daugiau apie porinį z kriterijų skaitykite atitinkame Vikipedijos straipsnyje.

### Duomenys

Pirmojo kintamojo rėžis – analizuojamos pirmosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Antrojo kintamojo rėžis – analizuojamos antrosios duomenų sekos rėžio nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Pavyzdys

Pateikta lentelė turi dvi duomenų aibes.

| 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 kriterijaus rezultatas:

Lentelėje pateikiamas duomenų sekų z kriterijus:

z kriterijus |  |
Alfa | 0.05 |
Prognozuojamas vidurkių skirtumas | 0 |
| 1 kintamasis | 2 kintamasis
Žinoma dispersija | 0 | 0
Vidurkis | 16.9230769231 | 20.4615384615
Stebėjimai | 13 | 13
Stebimo vidurkio pokytis | -3.5384615385 |
z | #DIV/0! |
P (Z<=z) vienpusė reikšmė | #DIV/0! |
vienpusė kritinė z reikšmė | 1.644853627 |
P (Z<=z) dvipusė reikšmė | #DIV/0! |
dvipusė kritinė z reikšmė | 1.9599639845 |

## Chi kvadrato kriterijus

Apskaičiuoja duomenų imties Chi kvadrato kriterijų.

Jei norite tai atlikti…

Pasirinkite Duomenys → Statistikos → Chi kvadrato kriterijus

Daugiau apie porinį chi kvadrato kriterijų skaitykite atitinkamame Vikipedijos straipsnyje.

### Duomenys

Įvesties sritis – analizuojamų duomenų srities nuoroda.

Paskirties langelis – srities, kur bus pateikiami rezultatai, kairiojo viršutinio langelio nuoroda.

### Grupuojama pagal:

Pasirinkite, ar įvedami duomenys turi stulpelių ar eilučių išdėstymą.

### Pavyzdys

Pateikta lentelė turi dvi duomenų aibes.

| 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

### Chi kvadrato kriterijaus rezultatas:

Nepriklausomumo kriterijus (Chi kvadrato) |
Alfa | 0.05
df | 12
P-reikšmė | 2.32567054678584E-014
Kriterijaus statistika | 91.6870055842
Kritinė reikšmė | 21.0260698175

Susijusios temos

Regresinė analizė