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自学WPS表格54:统计函数(七)

减小字体 增大字体 2024-01-04 09:46:31


四十三、COVARIANCE.P函数:

COVARIANCE.P函数用途同COVAR函数,为替代COVAR函数的新函数。

语法是:“=COVARIANCE.P(array1,array2)”

参数同COVAR函数。

例:计算表中两组参数的总体协方差。

在C3单元格中插入函数:“=COVARIANCE.P(A2:A6,B2:B6)”,按【Enter】键确认输入。

四十四、COVARIANCE.S 函数:

COVARIANCE.S函数用于计算基于给定样本的协方差。

计算公式为 :

语法是:“=COVARIANCE.S(array1,array2)”

参数:array1,array2是要计算协方差的两组元素个数相同参数。

例:计算表中两组参数的样本协方差。

在C4单元格中插入函数:“=COVARIANCE.S(A2:A6,B2:B6)”,按【Enter】键确认输入。

四十五、CORREL函数:

CORREL函数用于计算两组数据的相关系数。

相关系数用来度量两个变量间的线性关系。

取值范围在-1到1之间,其绝对值越大,相关性越强:即越接近于1或-1,相关性越强;越接近于0,相关性就越弱。

计算公式为:

语法是:“=CORREL(array1, array2)”

参数:array1,array2是要计算相关系数的两组数据。

例:计算成绩表中总成绩与语文成绩之间的相关系数。

在H2单元格中插入函数:“=CORREL(B2:B6,G2:G6)”,按【Enter】键确认输入。

四十六:PEARSON函数:

PEARSON函数用于计算Pearson(皮尔生)乘积矩相关系数。

计算方法及用法同CORREL函数。

语法是:“=PEARSON(array1, array2)”

参数:array1,array2是要计算相关系数的两组数据。

例:计算成绩表中总成绩与语文成绩之间的相关系数。

在H3单元格中插入函数:“=PEARSON(B2:B6,G2:G6)”,按【Enter】键确认输入。

四十七、RSQ函数:

RSQ函数用于计算可决系数。

可决系数,也叫判定系数或决定系数,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征,是用来反映回归模式,说明因变量变化可靠程度的一个统计指标。

可定义为自变量的变差(离差的平方和)对自变量总变差的比值。数值上等于皮尔生(Pearson)乘积矩相关系数的平方。

计算公式为:

语法是:“=RSQ(known_y's,known_x's)”

参数:known_y's和known_x's是要计算可决系数的两个数组或数据点区域。

例:计算成绩表中总成绩与语文成绩之间的可决系数。

在H4单元格中插入函数:“=RSQ(G2:G6,B2:B6)”,按【Enter】键确认输入。

四十八、STEYX函数:

STEYX函数用于通过线性回归法预测每个x的y值时所产生的标准误差。

标准误差又叫均方根误差,是在针对单独x预测y时的错误量的一个度量值。反映样本平均值对总体平均值的变异程度,从而反映抽样误差的大小,是衡量测量结果精密度的指标。

计算公式为:

语法是:“=STEYX(known_y's, known_x's)”

参数:known_y's是因变量数据集。

known_x's是自变量数据集。

例:计算表中两组参数的样本协方差。

在C2单元格中插入函数:“=STEYX(A2:A6,B2:B6)”,按【Enter】键确认输入。

四十九、SLOPE函数:

SLOPE函数用于计算通过已知自变量集known_x's和因变量集known_y's中的数据点的线性回归线的斜率。

斜率为直线上任意两点的重直距离与水平距离的比值,也就是回归直线的变化率。

计算公式是:

语法是:“=SLOPE(known_y's, known_x's)”

参数:known_y's是数字型因变量数据集。

known_x's是自变量数据点集合。

例:计算表中参数的斜率。

在C2单元格插入函数:“=SLOPE(A2:A6,B2:B6)”,按【Enter】键确认。

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