Modul
Vsebina
Kazalo 🔎︎

# 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.

Za dostop do tega ukaza ...

Izberite Podatki – Statistika – Vzorčenje

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.

### 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.

Za dostop do tega ukaza ...

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.

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
Števec | 11 | 10 | 10

## Analiza variance (ANOVA)

Izdela analizo variance (ANOVA) za dano množico podatkov.

Za dostop do tega ukaza ...

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.

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.

Za dostop do tega ukaza ...

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.

Podrobnosti o statistični korelaciji si oglejte na https://sl.wikipedia.org/wiki/Korelacija.

### 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.

Za dostop do tega ukaza ...

Izberite Podatki – Statistika – Kovarianca

Kovarianca kaže, kako se dve naključni spremenljivki skupaj spreminjata.

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.

Za dostop do tega ukaza ...

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.

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.

Za dostop do tega ukaza ...

Izberite Podatki – Statistika – Drseča sredina

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

## Parni t-preizkus

Izračuna parni t-preizkus dveh podatkovnih vzorcev.

Za dostop do tega ukaza ...

Izberite Podatki – Statistika – Parni t-preizkus

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.

### 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 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.

Za dostop do tega ukaza ...

Izberite Podatki – Statistika – F-preizkus

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.

### 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.

Za dostop do tega ukaza ...

Izberite Podatki – Statistika – Z-preizkus

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.

Za dostop do tega ukaza ...

Izberite Podatki – Statistika – Hi-kvadrat-preizkus

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

Podobne teme

Regresijska analiza