<<
>>

4. Статистические функции

FPACn () FDIST ()

Возвращает F-распределение вероятности. Используется при статистической проверке гипотез.

Синтаксис FPACn (х; степени свободы!; степени_свободы2)

х - значение, для которого вычисляется функция.

Степени_свободы1 - числитель формулы расчета степеней свободы

Степени_свободы2 — знаменатель формулы расчета степеней свободы.

FPACnOBP О FINV О

Возвращает обратное значение для F-распределения вероятностей. Если р = FPACn (х; ), TO FPACnOBP (р; ) = х.

F-распреДеление может быть использовано в F-тесте, который сравнивает степени разброса двух множеств данных. Синтаксис:

FPACnOBP (вероятность; степени_свободы1; степе- ни_свободы2)

Вероятность — это вероятность, связанная с F-распределением. Степени_свободы1 — числитель формулы расчета степеней свободы Степени_свободы2 — знаменатель формулы расчета степеней свободы

ZTECT () ZTEST () ДОВЕРИТ () CONFIDENCE ()

Возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности. Доверительный интервал — это интервал с обеих сторон от среднего выборки.

Синтаксис: ДОВЕРИТ (альфа; станд_отхл; размер) Альфа - уровень значимости (надежности), используемый для вычисления уровня надежности. Уровень надежности равняется 100(1 — альфа)%, или, другими словами, альфа, равное 0,05, означает 95% уровень надежности.

Станд_отхл — стандартное отклонение генеральной совокупности для интервала данных (предполагается известным) Размер - размер выборки.

КВАДРОТКЛ () DEVSQ

Возвращает сумму квадратов отклонений значений случайной величины (численного ряда) от их среднего.

Синтаксис: КВАДРОТКЛ (числоі; число2 ;...)

Числої, число2, — это от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется сумма квадратов отклонений. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.

KOBAP () COVAR {)

Возвращает ковариацию, т.

е. среднее произведений отклонений для каждой пары точек данных. Ковариация используется для определения связи между двумя множествами данных. Синтаксис: KOBAP (массиві; массив2) Массиві — первый массив или интервал данных. Массив2 — второй массив или интервал данных.

КОРРЕЛ () CORREL ()

ЛОГНОРМОБР () LOGINV ()

Возвращает обратную функцию логарифмического нормального распределения х, где In (х) имеет нормальное распределение с параметрами среднее и стандартное_отклонение.

Если р = ЛОГНОРМРАСП (х; ), ТО ЛОГНОРМОБР (р; )=х

Синтаксис:

ЛОГНОРМОБР (вероятность; среднее; стандарт

ное отклонение)

Вероятность — это вероятность, связанная с нормальным логарифмическим распределением.

среднее - это среднее In (х).

Стандартное_отклонение — это стандартное отклонение In (х). ЛОГНОРМРАСП () LOGNORMD 1ST ()

Возвращает интегральное логарифмическое нормальное распределение для х, где In (х) является нормально распределенным с параметрами среднее и стандартное_откл. Эта функция используется для анализа данных, которые были логарифмически преобразованы.

Синтаксис: ЛОГНОРМРАСП (Х; среднее; стандартное_откл)

х - значение, для которого вычисляется функция.

Среднее — это среднее In (х).

Стандартное_откл — это стандартное отклонение In (х),

ПИРСОН О PEARSON ()

Числоі, число2, - это аг 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется асимметричность. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.

СРГАРМ () HARMEAN ()

Возвращает среднее гармоническое множества данных. Среднее гармоническое — это величина, обратная среднему арифметическому обратных величин.

Синтаксис: СРГАРМ (числоі; число2 ;. )

Числоі, число2, — это от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется среднее. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.

СРГЕОМ () GEOMEAN ()

Возвращает среднее геометрическое значений массива или интервала положительных чисел.

Синтаксис: СРГЕОМ (числоі; число2;...)

Числоі, число2, .- это от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется среднее геометрическое.

Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.

СТЬЮДРАСП () TDIST ()

Возвращает /-распределение Стьюдента. Распределение Стьюдента используется для проверки гипотез. Эту функцию можно использовать вместо таблицы критических значений для /-распределения.

Синтаксис: СТЬЮДРАСП (х; степени_свободы; хвосты)

х - это численное значение, для которого требуется вычислить распределение.

Степени_свободы — целое число, указывающее количество степеней свободы.

Хвосты — число возвращаемых "хвостов" распределения. Если хвосты = 1, то функция СТЬЮДРАСП () возвращает одностороннее распределение. Если хвосты = 2, то функция СТЬЮДРАСП () возвращает двустороннее распределение.

СТЬЮДРАСПОБР () TINV ()

Степени_свободы — число степеней свободы, характеризующее распределение. KURT ()

ЭКСЦЕСС () Возвращает эксцесс множества данных. Эксцесс характеризует относительную остроконечность или сглаженность распределения по сравнению с нормальным распределением. Положительный эксцесс обозначает относительно остроконечное распределение, отрицательный — относительно сглаженное распределение.

Синтаксис: ЭКСЦЕСС (числої; число2; )

Числої, число2, - это от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется эксцесс. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.

<< | >>
Источник: Лукасевич И.Я.. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений: Учебн. пособие для вузов. — М.: Финансы, ЮНИТИ. - 400 с.. 1998

Еще по теме 4. Статистические функции:

  1. Статистическое наблюдение. Понятие о статистической информации.
  2. 9.1. Статистический учет и статистическая информация
  3. 16.3. Статистика предмет, метод и задачи статистики; источники статистической информации; группировка и сводка материалов статистического наблюдения
  4. 18.Статистический анализ
  5. Понятие о статистических рядах динамики
  6. Основные формы, виды и способы статистического наблюдения
  7. 36.4. Источники статистической информации о науке и инновациях
  8. 5.1. Понятие, формы и виды статистических показателей
  9. Предмет статистической науки
  10. 9.2. Понятие и общие вопросы формирования статистической отчетности
  11. Математическое и статистическое искусство
  12. Глава 6. Организация получения статистической информации на современном этапе
  13. 32.4. Источники статистической информации об инвестициях
  14. Статистический анализ результатов имитации
  15. Задачи статистических группировок, их виды