Здравствуйте. Как посчитать интервалы для дисперсии с помощью функции ХИ2ОБР() . Я сделал случайно сгенерированные числа, где есть нормальное распределение с помощью функции ДОВЕРИТ. НОРМ (ЛЕВОСТОРОННЕ И ПРАВО,). И распределение СТЬЮДЕНТА. Нужно еще интервалы дисперсии функция ХИ2ОБР только не пойму как ей пользоваться и что в нее вносить в скобки
Здравствуйте Не могу понять, как посчитать стандартное отклонение с условиями. Например: посчитать СТАНДОТКЛ баллов, для учеников получивших определенные оценки.
Готовой функции, типа СУММЕСЛИ, нет. Смотрите в сторону СУММПРОИЗВ или формул массивов с ЕСЛИ для отбора нужных значений. Вот пример решения похожей задачи с максимальным значением по условию ruclips.net/video/zHzuDdK8bHc/видео.html
Здравствуйте. Также, как и среднюю взвешенную. Готовой функции нет. Нужно взять дисперсию по каждой группе, умножить на размер группы, все сложить и разделить на количество значений во всех группах (сумму весов).
СПАСИБО! ВЫ НЕ ПРЕДСТАВЛЯЕТЕ КАК ПОМОГЛИ! Я ЭТУ СРАННУЮ ФОРМУЛУ НЕ МОГ НАЙТИ. вместо того чтоб стандарт.откл В поделить на сред.знач я делили на... вот =СТАНДОТКЛОН.В(B19:P19)/КОРЕНЬ(СЧЁТ(B19:P19))
Сущность дисперсии в чём? Почему для понимания на сколько в среднем отличаются значения массива данных от среднего значения людям не хватило среднего линейного отклонения?
Дисперсия - это средний квадрат отклонений от средней. Среднелинейное отклонение - среднее абсолютных отклонений. Разное совсем. Но у дисперсии есть хорошие математические свойства. Поэтому часто используют.
@@HurinisEbuega 1. Дисперсия суммы или разности двух независимых величин - это сумма их дисперсий (используется в проверке гипотез о двух выборках). 2. В нормальном распределении действует правило трех сигм (стандартных отклонений). 3. Статистические критерии в расчетах часто используют стандартное отклонение, т.е. корень из дисперсии. 4. Дисперсия средней арифметической - это дисперсия выборки / количество наблюдений. Это самое важное. Есть и другие свойства.
@@statanaliz пообщался с математиками - разобрался. Делюсь: в статистике используется нормальное распределение, так как вероятность значения выхода из любой системы с множеством входов даёт именно такой график. А точка перегиба - точка, где угол касательной достигает максимума, - и есть стандартное отклонение. Участок, отделенный этими точками самый интересный. Вот - всё просто! Бритва Окама рулит.
@@HurinisEbuega Нормальное распределение в статистике используют из-за действия центральной предельной теоремы. А удобные свойства нормального распределения лишь помогают в анализе данных. А не наоборот. Про точки перегиба верно, но это лишь геометрическая интерпретация. Внутри +- одного стандартного отклонения от средней в нормальном распределении находятся 68% значений. В пределах +- 2 сигм - 95% процентов. Вот статья про нормальное распределение statanaliz.info/statistica/teoriya-veroyatnostej/normalnoe-raspredelenie-v-excel/
Супер объяснили, огромное спасибо
Пожалуйста
Спасибо,Дмитрий.Все получилось.
Большое спасибо. Все поняла
Значит, не зря старался ))
Безусловно! Филолог. Школу закончила 25 лет назад.
Я считаю что нужно было именно в ручную показать весь процесс расчета и плюс с стандартной функцией в эксэли.
курс не про статистику, а про Excel
спасибо, чувак помок
Здравствуйте.
Как посчитать интервалы для дисперсии с помощью функции ХИ2ОБР() . Я сделал случайно сгенерированные числа, где есть нормальное распределение с помощью функции ДОВЕРИТ. НОРМ (ЛЕВОСТОРОННЕ И ПРАВО,). И распределение СТЬЮДЕНТА. Нужно еще интервалы дисперсии функция ХИ2ОБР только не пойму как ей пользоваться и что в нее вносить в скобки
Здравствуйте. Не совсем понял задание. Нужно определить доверительные интервалы для дисперсии?
Здравствуйте
Не могу понять, как посчитать стандартное отклонение с условиями. Например: посчитать СТАНДОТКЛ баллов, для учеников получивших определенные оценки.
Готовой функции, типа СУММЕСЛИ, нет. Смотрите в сторону СУММПРОИЗВ или формул массивов с ЕСЛИ для отбора нужных значений. Вот пример решения похожей задачи с максимальным значением по условию ruclips.net/video/zHzuDdK8bHc/видео.html
Дмитрий, здравствуйте! Скажите, пожалуйста, а можно посчитать дисперсию ВЗВЕШАННУЮ в Excel? Если да, то как?
Здравствуйте. Также, как и среднюю взвешенную. Готовой функции нет. Нужно взять дисперсию по каждой группе, умножить на размер группы, все сложить и разделить на количество значений во всех группах (сумму весов).
Спасибо большое за ответ! Буду разбираться)
@@Виктория-ю6е1м Пожалуйста. Если будут вопросы, спрашивайте.
А как посчитать остаточную дисперсию полинома?
Уточните вопрос.
СПАСИБО! ВЫ НЕ ПРЕДСТАВЛЯЕТЕ КАК ПОМОГЛИ! Я ЭТУ СРАННУЮ ФОРМУЛУ НЕ МОГ НАЙТИ. вместо того чтоб стандарт.откл В поделить на сред.знач я делили на... вот =СТАНДОТКЛОН.В(B19:P19)/КОРЕНЬ(СЧЁТ(B19:P19))
Как быть если нет функция ДИСП.Г и ДИСП.В нет
Да должно быть. Это старые функции. Или что-то похожее по названию смотрите.
Зачем вы написали Квадратичное отклонение, если в формуле находите Стандартное отклонение без квадрата?
Среднеквадратичное отклонение - это синоним стандартного отклонения. Название формулы происходит от стандартного отклонения.
Сущность дисперсии в чём? Почему для понимания на сколько в среднем отличаются значения массива данных от среднего значения людям не хватило среднего линейного отклонения?
Дисперсия - это средний квадрат отклонений от средней. Среднелинейное отклонение - среднее абсолютных отклонений. Разное совсем. Но у дисперсии есть хорошие математические свойства. Поэтому часто используют.
@@statanaliz я знаю определения. Что это за замечательные свойства? Где их люди используют?
@@HurinisEbuega 1. Дисперсия суммы или разности двух независимых величин - это сумма их дисперсий (используется в проверке гипотез о двух выборках). 2. В нормальном распределении действует правило трех сигм (стандартных отклонений). 3. Статистические критерии в расчетах часто используют стандартное отклонение, т.е. корень из дисперсии. 4. Дисперсия средней арифметической - это дисперсия выборки / количество наблюдений. Это самое важное. Есть и другие свойства.
@@statanaliz пообщался с математиками - разобрался. Делюсь: в статистике используется нормальное распределение, так как вероятность значения выхода из любой системы с множеством входов даёт именно такой график. А точка перегиба - точка, где угол касательной достигает максимума, - и есть стандартное отклонение. Участок, отделенный этими точками самый интересный. Вот - всё просто! Бритва Окама рулит.
@@HurinisEbuega Нормальное распределение в статистике используют из-за действия центральной предельной теоремы. А удобные свойства нормального распределения лишь помогают в анализе данных. А не наоборот. Про точки перегиба верно, но это лишь геометрическая интерпретация. Внутри +- одного стандартного отклонения от средней в нормальном распределении находятся 68% значений. В пределах +- 2 сигм - 95% процентов. Вот статья про нормальное распределение statanaliz.info/statistica/teoriya-veroyatnostej/normalnoe-raspredelenie-v-excel/