Statistiques de données dans Calc
Utilisez les statistiques de données dans Calc pour réaliser des analyses de données complexes
Pour travailler sur des statistiques complexes ou faire des analyses d'ingénierie, vous pouvez réduire les étapes et le temps de réalisation en utilisant les statistiques de données de Calc. Vous fournissez les données et les paramètres pour chaque analyse et le jeu d'outils utilise la fonction statistique ou d'ingénierie appropriée pour calculer et afficher le résultat dans une table de sortie.
Échantillonnage
Créez une table avec des données échantillonnées à partir d'une autre table.
L'échantillonnage permet de choisir des données à partir d'une table source afin de remplir une table cible. L'échantillonnage peut être aléatoire ou sur une base périodique.

L'échantillonnage se fait par lignes. Cela signifie que les données échantillonnées vont prendre toute la ligne de la table source et être copiées dans une ligne de la table cible.
Méthode d'échantillonnage
Aléatoire : prends exactement des lignes de la taille de l'échantillon de la table source de façon aléatoire.
Taille de l'échantillon : nombre de lignes échantillonnées à partir de la table source.
Périodique : prends des lignes suivant un rythme défini par période.
Période : le nombre de lignes à ignorer périodiquement lors de l'échantillonnage.
Exemple
Les données suivantes vont être utilisées comme exemple de table de données source pour l'échantillonnage :
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 |
L'échantillonnage avec une période de 2 a pour résultat la table suivante :
12 |
22 |
32 |
14 |
24 |
34 |
16 |
26 |
36 |
18 |
28 |
38 |
Statistiques descriptives
Remplir une table dans une feuille de calcul avec les propriétés statistiques principales d'un jeu de données.
L'outil d'analyse de statistiques descriptives génère un rapport de statistiques univariantes pour les données dans la plage de saisie, fournissant des informations pour la tendance centrale et la variabilité des données.

Pour plus d'informations sur les statistiques descriptives, référez-vous à l'article Wikipedia correspondant.
La table suivante affiche le résultat des statistiques descriptives de l'échantillon de données ci-dessus.
Colonne 1 |
Colonne 2 |
Colonne 3 |
|
Moyenne |
41.9090909091 |
59.7 |
44.7 |
Erreur type |
3.5610380138 |
5.3583786934 |
4.7680650629 |
Mode |
47 |
49 |
60 |
Médiane |
40 |
64.5 |
43.5 |
Variance |
139.4909090909 |
287.1222222222 |
227.3444444444 |
Écart type |
11.8106269559 |
16.944681237 |
15.0779456308 |
Kurtosis |
-1.4621677981 |
-0.9415988746 |
1.418052719 |
Asymétrie |
0.0152409533 |
-0.2226426904 |
-0.9766803373 |
Plage |
31 |
51 |
50 |
Minimum |
26 |
33 |
12 |
Maximum |
57 |
84 |
62 |
Somme |
461 |
597 |
447 |
Nombre |
11 |
10 |
10 |
Analyse de la variance (ANOVA)
Produit l'analyse de la variance (ANOVA) d'un jeu de données donné
ANOVA est l'acronyme de ANalysis Of VAriance. Cet outil produit l'analyse de la variance d'un jeu de données donné.

Pour plus d'information sur ANOVA, veuillez vous référer à l'article Wikipedia correspondant.
Type
Sélectionnez si l'analyse est pour un facteur unique ou pour deux facteurs ANOVA.
Paramètres
Alpha : le niveau de précision du test.
Lignes par échantillon : définissez de combien de lignes l'échantillon est constitué.
La table suivante affiche le résultat de l'analyse de la variance (ANOVA) de l'échantillon de données ci-dessus.
ANOVA - Facteur Unique |
|||||
Alpha |
0.05 |
||||
Groupes |
Nombre |
Somme |
Moyenne |
Variance |
|
Colonne 1 |
11 |
461 |
41.9090909091 |
139.4909090909 |
|
Colonne 2 |
10 |
597 |
59.7 |
287.1222222222 |
|
Colonne 3 |
10 |
447 |
44.7 |
227.3444444444 |
|
Source de la variation |
SS |
df |
MS |
F |
valeur-P |
Entre les groupes |
1876.5683284457 |
2 |
938.2841642229 |
4.3604117704 |
0.0224614952 |
À travers les groupes |
6025.1090909091 |
28 |
215.1824675325 |
||
Total |
7901.6774193548 |
30 |
Corrélation
Calcule la corrélation de deux jeux de données numériques.
Le coefficient de corrélation (une valeur entre -1 et +1) signifie la force avec laquelle deux variables sont relatives l'une à l'autre . Vous pouvez utiliser la fonction CORREL ou les statistiques de données pour trouver le coefficient de corrélation entre deux variables.
Un coefficient de corrélation de +1 indique une corrélation positive parfaite.
Un coefficient de corrélation de -1 indique une corrélation négative parfaite

Pour plus d'informations sur la corrélation statistique, veuillez vous référer à l'article Wikipedia correspondant.
La table suivant affiche le résultat de la corrélation de l'échantillon de données ci-dessus.
Corrélations |
Colonne 1 |
Colonne 2 |
Colonne 3 |
Colonne 1 |
1 |
||
Colonne 2 |
-0.4029254917 |
1 |
|
Colonne 3 |
-0.2107642836 |
0.2309714048 |
1 |
Covariance
Calcule la covariance de deux jeux de données numériques.
La covariance est une mesure de la quantité dont deux variables aléatoires changent ensemble.

Pour plus d'informations sur la covariance statistiques, veuillez vous référer à l'article Wikipedia correspondant.
La table suivante affiche le résultat de la covariance de l'échantillon de données ci-dessus.
Covariances |
Colonne 1 |
Colonne 2 |
Colonne 3 |
Colonne 1 |
126.8099173554 |
||
Colonne 2 |
-61.4444444444 |
258.41 |
|
Colonne 3 |
-32 |
53.11 |
204.61 |
Lissage exponentiel
Résulte en une série de données lissées
Le lissage exponentiel est une technique de filtrage qui quand elle est appliquée à un ensemble de données, produit un résultat lissé. Il est employé dans plusieurs domaines tels que le marché boursier, l'économie et dans les mesures échantillonnées.

Pour plus d'informations sur le lissage exponentiel, veuillez vous référer à l'article Wikipedia correspondant.
Paramètres
Facteur de lissage : un paramètre entre 0 et 1 qui représente le le facteur d'amortissement Alpha dans l'équation de lissage.
Le lissage résultant est ci-dessous avec un facteur de lissage de 0,5 :
Alpha |
|
0.5 |
|
Colonne 1 |
Colonne 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 |
Moyenne glissante
Calcule la moyenne glissante d'une série de temps

Pour plus d'informations sur la moyenne glissante, veuillez vous référer à l'article Wikipedia correspondant.
Paramètres
Intervalle : le nombre d'échantillons utilisés dans le calcul de la moyenne glissante.
Résultat de la moyenne glissante :
Colonne 1 |
Colonne 2 |
#N/D |
#N/D |
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/D |
#N/D |
Test-t apparié
Calcule le TEST.STUDENT apparié de deux jeux de données.
Un test t apparié est un test d'hypothèse statistique dans lequel la statistique calculée suit une loi de Student.

Pour plus d'informations sur les tests t appariés, veuillez vous référer à l'article Wikipedia correspondant.
Données
Plage de variable 1 : la référence à la plage de la première série de donner à analyser.
Plage de variable 2 : la référence de la plage de la seconde série de données à analyser.
Résultat à : la référence à la cellule en haut à gauche de la plage où le test doit être affiché.
Résultats du test t apparié :
Le tableau suivant montre le test t apparié pour les séries de données ci-dessus :
test-t apparié |
||
Alpha |
0.05 |
|
Différence de moyenne supposée |
0 |
|
Variable 1 |
Variable 2 |
|
Moyenne |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Variance |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
Observations |
13 |
13 |
Corrélation Pearson |
-0.0617539772 |
|
Différence moyenne observée |
-3.5384615385 |
|
Variance des différences |
232.9358974359 |
|
df |
12 |
|
t stat |
-0.8359262137 |
|
P (T<=t) unilatéral |
0.2097651442 |
|
t critique unilatéral |
1.7822875556 |
|
P (T<=t) bilatéral |
0.4195302884 |
|
t critique bilatéral |
2.1788128297 |
F-test
Calcule le test-T de deux jeux de données.
Un test-F correspond à n'importe quel test statistique basé sur la répartition F sous l'hypothèse nulle.

Pour plus d'informations sur les tests-F, veuillez vous référer à l'article correspondant sur Wikipedia.
Données
Plage de variable 1 : la référence de la plage de la première série de données à analyser.
Plage de variable 2 : la référence de la plage de la seconde série de données à analyser.
Résultat à : la référence à la cellule en haut à gauche de la plage où le test doit être affiché.
Résultat du test-F :
La table suivante affiche le Test-F de la série de données ci-dessus :
TEST.F |
||
Alpha |
0.05 |
|
Variable 1 |
Variable 2 |
|
Moyenne |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Variance |
125.0769230769 |
94.4358974359 |
Observations |
13 |
13 |
df |
12 |
12 |
F |
1.3244637524 |
|
P (F<=f) latéral droite |
0.3170614146 |
|
F critique latéral droite |
2.6866371125 |
|
P (F <=f) latéral gauche |
0.6829385854 |
|
F critique latéral gauche |
0.3722125312 |
|
P bilatéral |
0.6341228293 |
|
F critique bilatéral |
0.3051313549 |
3.277277094 |
test-Z
Calcule le TEST.Z de deux jeux de données.

Pour plus d'informations sur les tests-Z, veuillez vous référer à l'article Wikipedia correspondant (en anglais).
Données
Plage de variable 1 : la référence de la plage de la première série de données à analyser.
Plage de variable 2 : la référence de la plage de la seconde série de données à analyser.
Résultat à : la référence à la cellule en haut à gauche de la plage où le test doit être affiché.
Résultat du Test-z :
La table suivante affiche le Test-z de la série de données ci-dessus :
test-z |
||
Alpha |
0.05 |
|
Différence de moyenne supposée |
0 |
|
Variable 1 |
Variable 2 |
|
Variance connue |
0 |
0 |
Moyenne |
16.9230769231 |
20.4615384615 |
Observations |
13 |
13 |
Différence moyenne observée |
-3.5384615385 |
|
z |
#DIV/0! |
|
P (Z<=z) unilatéral |
#DIV/0! |
|
z critique unilatéral |
1.644853627 |
|
P (Z<=z) bilatéral |
#DIV/0! |
|
z critique bilatéral |
1.9599639845 |
Test Khideux
Calcule le test Khideux d'un échantillon de données

For more information on chi-square tests, refer to the corresponding Wikipedia article.
Données
Plage de saisie : la référence de la plage de la série de données à analyser.
Résultat à : la référence à la cellule en haut à gauche de la plage où le test doit être affiché.
Résultat du test Khideux :
Test d'indépendance (Khideux) |
|
Alpha |
0.05 |
df |
12 |
valeur-P |
2.32567054678584E-014 |
Statistique du test |
91.6870055842 |
Valeur critique |
21.0260698175 |