ів F-статистики. Рівень альфа пов'язаний з вірогідністю виникнення помилки типу I (спростування вірною гіпотези).
В«Вихідний діапазонВ» - введіть посилання на ліву верхню клітинку вихідного діапазону. Розміри вихідний області будуть розраховані автоматично, і відповідне повідомлення з'явиться на екрані в тому випадку, якщо вихідний діапазон займає місце існуючих даних або його розміри перевищують розміри аркуша.
В«Новий листВ» - встановіть перемикач, щоб відкрити новий аркуш у книзі і вставити результати аналізу, починаючи з клітинки A1. Якщо в цьому є необхідність, введіть ім'я нового аркуша в полі, розташованому навпроти відповідного положення перемикача.
В«Нова книгаВ» - встановіть перемикач, щоб відкрити нову книгу і вставити результати аналізу в клітинку A1 на першому аркуші у цій книзі.
Інтерпретація результатів:
В«ГрупиВ» - дані по виробленню в першу і другу зміни.
В«РахунокВ» - кількість спостережень у кожній з груп.
В«СумаВ» - сума елементів кожної з груп.
В«СереднєВ» - середня вироблення в кожній з груп.
В«ДисперсіяВ» - розраховується дисперсія по кожній з груп;
SS - сума квадратів;
df - число ступенів свободи;
MS - середній квадрат;
F - розрахункове значення відносини Фішера;
P - рівень значимості для обчисленого F;
F критичне - табличне значення відношення Фішера.
Результати розрахунків аналогічні результатам, отриманим при розрахунках вручну.
1.3 Кореляційно-регресійний аналіз
Регресійний і кореляційний аналізи - це ефективні методи, які дозволяють аналізувати значні обсяги інформації з метою дослідження ймовірної взаємозв'язку двох або більше змінних.
Кореляційною зв'язком називають найважливіший окремий випадок статистичної зв'язку, що складається в тому, що різним значенням однієї змінної відповідають різні середні значення іншої. Зі зміною значення ознаки х закономірним чином змінюється середнє значення ознаки у; в той час як в кожному окремому випадку значення ознаки у (з різними ймовірностями) може приймати безліч різних значень.
У регресійному аналізі розглядається зв'язок між однією змінної, яка називається залежною змінною, або ознакою, і декількома іншими, які називаються незалежними змінними.
Цей зв'язок представляється за допомогою математичної моделі, тобто рівнянням, яке пов'язує залежну змінну (у) з незалежними (Х) з урахуванням безлічі відповідних припущень. p> Оскільки метою регресійного аналізу є виявлення впливу змінних Х на значення змінної У, останню ще називають відгуком, або результативним чинником, а змінні х - факторами, які впливають на відгук.
Регресійний аналіз використовується по двох причинах.
перше, так як опис залежності між змінними допомагає встановити наявність можливого причинного зв'язку.
друге, отримання аналітичної залежності мі...
