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

Vzorčenje se opravi po vrsticah. To pomeni, da vzorčeni podatki vzamejo celo vrstico izvorne tabele in jo kopirajo v vrstico ciljne tabele.
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.
Analitično orodje opisne statistike ustvari poročilo univariatne statistike za podatke iz vhodnega obsega, ki vsebuje informacije o osrednji tendenci in variabilnosti vaših podatkov.

Več informacij o opisni statistiki najdete v ustreznem članku na wikipediji.
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 |
Števec |
11 |
10 |
10 |
Analiza variance (ANOVA)
Izdela analizo variance (ANOVA) za dano množico podatkov.
ANOVA je okrajšava angleškega izraza za analizo variance (ANalysis Of VAriance). To orodje izdela analizo variance podanega nabora podatkov.

Več informacij o analizi variance najdete v ustreznem članku na wikipediji.
Vrsta
Izberite, ali je analiza enofaktorska ali dvofaktorska ANOVA.
Parametri
Alfa je raven pomembnosti preizkusa.
Vrstic na vzorec je število vrstic vzorca.
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.
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.

Podrobnosti o statistični korelaciji si oglejte na https://sl.wikipedia.org/wiki/Korelacija.
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.
Kovarianca kaže, kako se dve naključni spremenljivki skupaj spreminjata.

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

Več informacij o eksponentnem glajenju najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).
Parametri
Faktor glajenja: parameter med 0 in 1, ki predstavlja faktor dušenja alfa v enačbi glajenja.
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.

Več informacij o drseči sredini najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.).
Parametri
Interval: število vzorcev, uporabljenih za izračun drsečega povprečja.
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 |
Parni t-preizkus
Izračuna parni t-preizkus dveh podatkovnih vzorcev.
Parni t-preizkus je vsak statistični preizkus hipoteze, ki sledi Studentovi t-porazdelitvi.

Več informacij o parnih 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.
Rezultati parnega t-preizkusa:
Naslednja tabela prikazuje parni t-preizkus za zgornji niz:
Parni 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.
F-preizkus je vsak statistični preizkus, ki temelji na F-porazdelitvi ob predpostavki, da ničelna hipoteza drži.

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.
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.

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.
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.

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.
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 |