Ссылка на файл: >>>>>> http://file-portal.ru/Возвращает наименьшее значение/
Статистические функции
Функция НАИМЕНЬШИЙ в Excel
Как выделить наименьшее и наибольшее значение в Excel цветом
Возвращает вероятность того, что значение из интервала находится внутри заданных пределов. ДИСП предполагает, что аргументы являются только выборкой из генеральной совокупности. Если данные представляют всю генеральную совокупность, необходимо вычислять дисперсию, используя функцию ДИСПР. Для вычисления функции ДИСП используется выражение 3. Функция ДИСПР предполагает, что аргументы представляют всю генеральную совокупность. Если данные представляют только выборку из генеральной совокупности, то дисперсию следует вычислять используя функцию ДИСП. Возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности. Альфа — это уровень значимости используемый для вычисления уровня надежности. Размер — это размер выборки. Возвращает сумму квадратов отклонений точек данных от их среднего. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой. Аргументы должны быть числами или именами, массивами или ссылками, содержащими числа. Для получения более подробной информации см. Значение r-квадрат можно интерпретировать как отношение дисперсии для y к дисперсии для x. Возвращает коэффициент корреляции между интервалами ячеек массив1 и массив2. Напомним, что коэффициент корреляции используется для определения наличия линейной взаимосвязи между двумя свойствами см. Массив1 — это ячейка интервала значений. Массив2 — это второй интервал ячеек со значениями. В регрессивном анализе вычисляет экспоненциальную кривую, аппроксимирующую данные и возвращает массив значений, описывающий эту кривую. Поскольку данная функция возвращает массив значений, она должна вводиться как формула для работы с массивами. Значения m являются основанием для возведения в степень x, а значения b постоянны. Отметим, что y, x и m могут быть векторами. Конст — это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 1. Если конст имеет значение ИСТИНА или опущено, то b вычисляется обычным образом. Статистика — это логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную статистику по регрессии. Если статистика имеет значение ИСТИНА, то функция ЛГРФПРИБЛ возвращает дополнительную статистику по регрессии, то есть возвращает массив вида см. Если статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущено, то функция ЛГРФПРИБЛ возвращает только коэффициенты m и константу b. Чем больше график экспериментальных данных напоминает экспоненциальную кривую, тем лучше вычисленная кривая будет аппроксимировать данные. Так же, как функция ЛИНЕЙН, функция ЛГРФПРИБЛ возвращает массив, который описывает зависимость между значениями, но ЛИНЕЙН подгоняет прямую линию к имеющимся данным, а ЛГРФПРИБЛ подгоняет экспоненциальную кривую. Методы, которые используются для проверки уравнений, полученных с помощью функции ЛГРФПРИБЛ, такие же, как и для функции ЛИНЕЙН. Однако, дополнительная статистика, которую возвращает функция ЛГРФПРИБЛ, основана на следующей линейной модели:. Это следует помнить при оценке дополнительной статистики, особенно значений se i и se b , которые следует сравнивать с ln m i и ln b , а не с m i и b. Рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива. Уравнение для прямой линии имеет следующий вид:. Значения m — это коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной x, а b — это постоянная. Заметим, что y, x и m могут быть векторами. ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику. Конст — это логическое значение, которое указывает, требуется ли, чтобы константа b была равна 0. Если статистика имеет значение ИСТИНА, то функция ЛИНЕЙН возвращает дополнительную регрессионную статистику, так что возвращаемый массив будет иметь вид:. Если статистика имеет значение ЛОЖЬ или опущена, то функция ЛИНЕЙН возвращает только коэффициенты m и постоянную b. Дополнительная регрессионная статистика включает в себя следующие характеристики:. Коэффициент детерминированности равен квадрату выборочного корреляционного отношения см. Данный коэффициент является очень важным статистическим параметром при оценке регрессионной модели: F — F-статистика, или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для проверки гипотезы о том, является ли наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными случайной или нет;. Df — степени свободы. Степени свободы полезны для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН;. В приведенной ниже таблице показано, в каком порядке на листе электронной таблицы возвращается дополнительная регрессионная статистика. Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией ЛИНЕЙН, зависит от степени разброса данных. Чем ближе данные к прямой, тем более точной является модель, используемая функцией ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН использует метод наименьших квадратов для определения наилучшей аппроксимации данных. Когда имеется только одна независимая переменная x, коэффициенты m и b вычисляются по выражениям соответственно 4. Проводя регрессионный анализ, Microsoft Excelвычисляет для каждой точки квадрат разности между прогнозируемым значением и фактическим значением y. Сумма этих квадратов разностей называется остаточной суммой квадратов ss resid. Чем меньше остаточная сумма квадратов по сравнению с общей суммой квадратов, тем больше значение коэффициента детерминированности r2, который показывает, насколько хорошо уравнение, полученное с помощью регрессионного анализа, объясняет взаимосвязи между переменными. Возвращает медиану заданных чисел. Медиана — это число, которое является серединой множества чисел, то есть половина чисел имеют значения большие, чем медиана, а половина чисел имеют значения меньшие, чем медиана см. Возвращает наиболее часто встречающееся или повторяющееся значение в массиве или интервале данных. Также как и функция МЕДИАНА, функция МОДА является мерой взаимно расположения значений см. Можно использовать один массив или одну ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой. Аргументы должны быть числами, именами, массивами или ссылками, которые содержат числа. В наборе значений мода — это наиболее часто встречающееся значение; медиана — это значение в середине массива; среднее — это среднее арифметическое значение. Ни одно из этих чисел не характеризует в полной мере то, в какой степени центрированы данные. Например, если данные сгруппированы в трех областях, одна половина данных близка к некоторому малому значению, а другая половина данных близка к двум другим большим значениям. Обе функции СРЗНАЧ и МЕДИАНА могут вернуть значение из относительно пустой середины, а функция МОДА скорее всего вернет доминирующее малое значение. Наклон определяется как частное от деления расстояния по вертикали на расстояние по горизонтали между двумя любыми точками прямой, то есть наклон — это скорость изменения значений вдоль прямой. Величина наклона линии регрессии определяется по выражению 4. Возвращает нормализованное значение для распределения, характеризуемого средним и стандартным отклонением. X — это нормализуемое значение. Среднее — это среднее арифметическое распределения. Уравнение для нормализованного значения имеет следующий вид:. Возвращает обратное нормальное распределение для указанного среднего и стандартного отклонения. Вероятность — это вероятность, соответствующая нормальному распределению. НОРМОБР использует метод итераций для вычисления функции. Возвращает значение нормальной функции распределения для указанного среднего и стандартного отклонения. Эта функция имеет очень широкий круг приложений в статистике, включая проверку гипотез см. Интегральная — это логическое значение, определяющее форму функции. Если интегральная имеет значение ИСТИНА, то функция НОРМРАСП возвращает интегральную функцию распределения см. Возвращает обратное значение стандартного нормального распределения u см. Это распределение имеет среднее равное нулю и стандартное отклонение равное единице. НОРМСТОБР использует метод итераций для вычисления функции. Возвращает стандартное нормальное интегральное распределение. Эта функция используется вместо таблицы для стандартной нормальной кривой. Значение плотности стандартного нормального распределения определяется выражением 2. Функция используется, когда нужно определить значение зависимой переменной при значении независимой переменной равном 0 нулю. Уравнение для точки пересечения линии линейной регрессии имеет следующий вид:. Возвращает коэффициент корреляции Пирсона r выборочный коэффициент корреляции , безразмерный индекс в интервале от -1,0 до 1,0 включительно, который отражает степень линейной зависимости между двумя множествами данных см. Массив1 — это множество независимых значений. Массив2 — это множество зависимых значений. Возвращает ранг числа в списке чисел. Ранг числа — это его величина относительно других значений в списке. Если список отсортировать, то ранг числа будет его позицией. Число — это число, для которого определяется ранг. Ссылка — это массив или ссылка на список чисел. Нечисловые значения в ссылке игнорируются. Порядок — это число, определяющее способ упорядочения. РАНГ присваивает повторяющимся числам одинаковый ранг. Однако, наличие повторяющихся чисел влияет на ранг последующих чисел. Например, для списка целых, если число 10 появляется дважды и имеет ранг 5, то 11 будет иметь ранг 7 и никакое число не будет иметь ранг 6. Возвращает среднее геометрическое значений массива или интервала положительных чисел. Уравнение для среднего геометрического имеет следующий вид:. Возвращает среднее арифметическое своих аргументов, вычисляемое по выражению 3. Аргументы должны быть числами или именами массивов, массивами или ссылками, содержащими числа. Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит тексты, логические значения или пустые ячейки, то такие значения игнорируются; однако, ячейки, которые содержат нулевые значения учитываются. Среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего. Функция СРОТКЛ является мерой разброса множества данных и вычисляется по выражению:. Оценивает стандартное отклонение по выборке. Стандартное отклонение — это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего см. Вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности. Хвосты — это число возвращаемых хвостов распределения. СТЬЮДРАСП вычисляется следующим образом: Возвращает обратное распределение Стьюдента для заданного числа степеней свободы. Вероятность — это вероятность, соответствующая двустороннему распределению Стьюдента. Эту функцию можно использовать вместо таблицы критических теоретических значений для t-распределения. В частности, для примера 3. Возвращает значения в соответствии с линейным трендом. Если конст имеет значение ИСТИНА или опущена, то b вычисляется обычным образом. Можно использовать функцию ТЕНДЕНЦИЯ для аппроксимации полиномиальной кривой, проводя регрессионный анализ для той же переменной, возведенной в различные степени. Например, пусть столбец A содержит значения y, а столбец B содержит значения x. Можно ввести x 2 в столбец C, x 3 в столбец D, и так далее, а затем провести регрессионный анализ столбцов от B до D со столбцом A. Возвращает вероятность, соответствующую критерию Стьюдента. Функция ТТЕСТ используется, чтобы определить, насколько вероятно, что две выборки взяты из генеральных совокупностей, которые имеют одно и то же среднее см. Массив1 — это первое множество данных. Массив2 — это второе множество данных. Хвосты — это число хвостов распределения. Тип — это вид исполняемого t-теста. Использование функции ТТЕСТ проиллюстрируем решением некоторых примеров из главы 3. В качестве входных данных мы имеем результаты восьми испытаний механической прочности по новой и старой технологии, то есть два массива по 8 наблюдений. Если расположить эти массивы в электронной таблице с адресами А1: B8, то после вызова функции ТТЕСТ получаем. Полученный результат можно интерпретировать следующим образом. Это подтверждает сделанный вывод ранее при рассмотрении примера 3. В качестве замечания отметим, что при тестировании мы использовали двустороннее распределение Стьюдента и тип теста — двухвыборочный с неравными дисперсиями, поскольку предварительный анализ о поведении дисперсий выборок не проводили. Читателю предлагается самостоятельно поэкспериментировать с различными типами тестов и попытаться объяснить различия в полученных результатах. Из первой партии было взято 8 проб, из второй — 17 проб. Расположим результаты испытаний из первой партии в массиве электронной таблицы по адресу А1: А8, а из второй партии — в массиве с адресом B1: Тогда в результате вызова функции ТТЕСТ получим. Это заключение не противоречит выводу, сделанному нами ранее при рассмотрении примера 3. Возвращает преобразование Фишера для аргумента x. Это преобразование строит функцию, которая имеет приблизительно нормальное, а не асимметрическое распределение. Эта функция используется для тестирования гипотез с помощью коэффициента корреляции. X — это числовое значение коэффициента корреляции, которое требуется преобразовать по выражению 4. Возвращает обратное преобразование Фишера. Это преобразование используется при анализе корреляции между массивами или интервалами данных. Y — это значение, для которого производится обратное преобразование. Уравнение для обратного преобразования Фишера имеет следующий вид:. Обратное преобразование Фишера использовалось нами ранее см. Здесь мы поставили знак "-", поскольку выборочный коэффициент корреляции, по условию задачи, отрицательный. ХИ2ОБР использует метод итераций для вычисления значения. X — это значение, для которого требуется вычислить распределение. Вычисляет частоту появления значений в интервале значений и возвращает массив цифр. Функция ЧАСТОТА может быть использована, например, при оценке нормальности распределения выборки для подсчета количества отдельных результатов измерений, попадающих в интервалы этих результатов см. Поскольку данная функция возвращает массив, она должна задаваться в качестве формулы массива. Возвращает эксцесс множества данных. Эксцесс характеризует относительную остроконечность или сглаженность распределения по сравнению с нормальным распределением. Положительный эксцесс обозначает относительно остроконечное распределение. Отрицательный эксцесс обозначает относительно сглаженное распределение. Эксцесс определяется следующим образом:. Возвращает F-распределение вероятности распределение Фишера. X — это значение, для которого вычисляется функция. FРАСП вычисляется следующим образом: Возвращает обратное значение для F-распределения вероятностей критерий Фишера. Вероятность — это вероятность, связанная с F-распределением. Функция FРАСПОБР использует метод итераций для вычисления значения. Функцию FРАСПОБР используют, чтобы определить критические значения F-распределения например, теоретическое значение критерия Фишера при оценке адекватности математической модели или при сравнении двух дисперсий. Чтобы проиллюстрировать использование функции FРАСПОБР, воспользуемся данными из примера 3. FAQ Обратная связь Вопросы и предложения. Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Московский государственный университет приборостроения и информатики. Анализ результатов пассивного эксперимента. Примеры использования системы statistica. Оценивает дисперсию по выборке. Вычисляет дисперсию для генеральной совокупности. Уравнение для расчета функции ДИСПР представлено выражением 3. Уравнение для суммы квадратов отклонений имеет следующий вид: КОРРЕЛ массив1; массив2 Результат: Однако, дополнительная статистика, которую возвращает функция ЛГРФПРИБЛ, основана на следующей линейной модели: Уравнение для прямой линии имеет следующий вид: Если статистика имеет значение ИСТИНА, то функция ЛИНЕЙН возвращает дополнительную регрессионную статистику, так что возвращаемый массив будет иметь вид: Дополнительная регрессионная статистика включает в себя следующие характеристики: F-статистика используется для проверки гипотезы о том, является ли наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными случайной или нет; Df — степени свободы. Для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН; ss reg — регрессионная сумма квадратов, вычисляемая по выражению где n — число экспериментальных точек; ss resid — остаточная сумма квадратов, вычисляемая по выражению где n — число экспериментальных точек; В приведенной ниже таблице показано, в каком порядке на листе электронной таблицы возвращается дополнительная регрессионная статистика. M n m n-1 … m 2 m 1 b Se n se n-1 … se 2 se 1 se b r 2 se y F df ss reg ss resid Точность аппроксимации с помощью прямой, вычисленной функцией ЛИНЕЙН, зависит от степени разброса данных. Возвращает наибольшее значение из набора значений. Возвращает наименьшее значение в списке аргументов. Уравнение для нормализованного значения имеет следующий вид: Уравнение для точки пересечения линии линейной регрессии имеет следующий вид: B 0 где коэффициент b 1 вычисляется по выражению 4. ПИРСОН массив1; массив2 Результат: РАНГ число; ссылка; порядок Результат: Уравнение для среднего геометрического имеет следующий вид: Функция СРОТКЛ является мерой разброса множества данных и вычисляется по выражению: Формулы, которые возвращают массивы, должны быть введены как формулы массивов. ТТЕСТ массив1; массив2; хвосты; тип Результат: Тип Выполняемый тест 1 Парный 2 Двухвыборочный с равными дисперсиями 3 Двухвыборочный с неравными дисперсиями Использование функции ТТЕСТ проиллюстрируем решением некоторых примеров из главы 3. B8, то после вызова функции ТТЕСТ получаем ТТЕСТ А1: Тогда в результате вызова функции ТТЕСТ получим ТТЕСТ А1: Уравнение для обратного преобразования Фишера имеет следующий вид: Эксцесс определяется следующим образом:
Маршрут 293 автобуса на карте
Йогурт розель в капсулах инструкция
Уголовный кодекс рф последняя редакция
min - Находит наименьшее значение
Какой размер груди 70b
Распознавание текста видео
Уколы от артрита коленного сустава
Соответствие встроенных функций Excel и OpenOffice Calc
Сердечный кашель лечение народными средствами
Химические свойства товаров
НАИМЕНЬШИЙ (функция НАИМЕНЬШИЙ)
Как соотносятся философские понятия бытие и природа
Пищевая ценность субпродуктов таблица
Орловская художественная школа официальный сайт результаты
Функция НАИМЕНЬШИЙ() в MS EXCEL
Эро рассказы засадил до матки маме