Excel istatistiksel fonksiyonlar: PEARSON

ÖNEMLİ: Bu makale, Microsoft Makine Çevirisi Düzenleme yazılımı tarafından tercüme edilmiş olup, yüksek olasılıkla profesyonel bir çevirmen yerine CTF teknolojisi kullanılarak, Microsoft Topluluğu tarafından düzenlenmiştir. Microsoft, Bilgi Bankamız içindeki tüm makaleleri kendi dilinizde okuyabilmeniz için size hem profesyonel çevirmenler tarafından tercüme edilen hem de makine tarafından tercüme edildikten sonra Topluluk tarafından kontrol edilen makaleler sunar. Bununla birlikte, makine tarafından tercüme edilen, hatta Topluluk tarafından kontrol edilen bir makale bile her zaman mükemmel dil kalitesinde olmayabilir. Makalede dilinizi konuşan yabancı birisinin yapabileceği türden sözcük, söz dizimi veya dilbilgisi hataları bulunabilir. Microsoft, içeriğin hatalı tercümesinin veya müşterilerimiz tarafından kullanımının doğurabileceği olası yanlış anlamalar, hatalar veya zararlardan sorumlu değildir. Öte yandan Microsoft, Makine Çevirisi Düzenleme işlemini geliştirmek amacıyla Makine Çevirisi Düzenleme yazılımını ve araçlarını sık sık güncelleştirmektedir.

Makalenin İngilizcesi aşağıdaki gibidir: 828129
Özet
Bu makalede Microsoft Excel içinde PEARSON işlevini açıklar. İşlevin nasıl kullanılacağı anlatılmaktadır. Ayrıca, bu makalede sonuçlarla PEARSON, Microsoft Office Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri, PEARSON, Excel'in önceki sürümlerinde karşılaştırır.
Daha fazla bilgi
PEARSON (Dizi1, dizi2) işlevi Pearson çarpım moment korelasyon katsayısı arasında veri iki dizi döndürür.

Sözdizimi

PEARSON(array1, array2)
Bağımsız değişkenler, Dizi1 ve dizi2, sayı, ad, dizi sabitleri veya sayı içeren hücre başvuruları olmalıdır.

En yaygın kullanımı, PEARSON iki PEARSON (a1: A100, B1:B100) gibi verileri içeren hücre aralıklarını içerir.

Kullanım örneği

PEARSON işlevini göstermek için şu adımları izleyin:
  1. Boş bir Excel çalışma sayfası oluşturun ve aşağıdaki tabloyu kopyalayın.
    13 + 10 = ^ $D$ 210 gücünü veri eklemek için
    24 + 10 = ^ $D$ 20
    32 + 10 = ^ $D$ 2
    15 + 10 = ^ $D$ 2
    5= 4 + 10 ^ $D$ 2
    6= 7 + 10 ^ $D$ 2Excel 2003 öncesi
    zaman D2 = 7.5
    =PEARSON(A1:A6,B1:B6)0.702038
    =CORREL(A1:A6,B1:B6)0.713772
    zaman D2 = 8
    #DIV/0!
    0.713772
  2. Boş, Excel çalışma sayfasında A1 hücresini seçin ve tablo hücreleri A1:D13, çalışma sayfanızdaki doldurması girişleri yapıştırın.
  3. Yapıştırma Seçenekleri düğmesini tıklatın ve sonra Hedef Biçimlendirmesini Eşleştir'itıklatın. Yapıştırılan aralığı seçiliyken çalıştırdığınız Excel sürümüne uygun olarak aşağıdaki yordamlardan birini kullanın:
    • Microsoft Office Excel 2007'de, Giriş sekmesini tıklatın, Hücreler grubunda Biçim ' i tıklatın ve sonra Sütun genişliğini Otomatik Sığdır'ıtıklatın.
    • Microsoft Office Excel 2003 ' te Biçim menüsünden sütun ' u seçin ve sonra Genişlik' i tıklatın.
    Not Hücre B1 ile 0 ondalık sayı olarak biçimlendirmek isteyebilirsiniz.
A6 hücrelerini ve B1 A8 ve A9 PEARSON ve korelasyon işlevi çağırmak için bu örnekte kullanılan iki veri dizileri içerir. Pearson çarpım moment korelasyon katsayısı PEARSON ve korelasyon hesaplamak ve sonuçları anlaşmalısınız.

Excel 2003'ten önceki Excel sürümlerinde, PEARSON yuvarlama hataları görülebilir. PEARSON davranışını, Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri geliştirilmiştir. Korelasyon şimdi Excel 2003'te ve Excel'in sonraki sürümlerinde kullanılan gelişmiş yordamı her zaman uygulanmıştır. Bu nedenle, Excel 2003'ten önceki bir Excel sürümü için PEARSON kullanıyorsanız, Microsoft korelasyon yerine kullanmanızı önerir.

Excel 2003'ten önceki Excel sürümlerinde, bir deney çalıştırmak ve yuvarlama hataları ortaya çıktığında keşfetmek için bu makaledeki çalışma sayfasını kullanabilirsiniz. Gözlemler B1, her bir sabit eklerseniz, PEARSON veya korelasyon değeri etkilenmemesi gerekir. D2 değerini artırmak için daha büyük bir sabit B1 için eklenir. D2 7'den küçük ise, ilk altı ondalık basamakların sayısı PEARSON, görünen yuvarlama hata yok. Şimdi 7,25, 7.5, 7.75, ardından 8 için D2 değerini değiştirin. D6: D13 hücreleri çalışma sayfasının PEARSON ve korelasyon değerleri göster, D2 = 7.5 ve ne zaman D2 = 8, sırasıyla.

Korelasyon hala doğru olmakla birlikte, PEARSON yuvarlama hataları olur 0 ile bölme oluştuğunu çok ciddi zaman D2 = 8.

Yuvarlama hataları etkilerini bu sürümü tarafından kullanılan hesaplama formülü ile daha çok büyük olduğundan bu gibi durumlarda yanlış yanıtları Excel'in önceki sürümlerinde sergiler. Yine de, bu deney durumlarda extreme görüntülenebilir.

Deney çalışırsanız, Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri, PEARSON değerlerini herhangi bir değişiklik görmeniz gerekir. Ancak, D6: D13 hücreleri göstermek aynı yuvarlama hataları Excel'in önceki sürümlerinde elde edilir.

Excel'in önceki sürümlerindeki sonuçlar

İki veri dizileri adında X'lerin ve Y's, Excel'in önceki sürümlerinde veriler tek bir geçiş karelerinin toplamını hesaplamak için X'lerin, y'nın, toplam kareler toplamı X'lerin, Y'in toplamı, XY'in toplamı ve her dizide gözlem sayısı sayısı. Sonra bu miktarlar hesaplama formülü Excel'in önceki sürümlerinde Yardım dosyasında birleştirilir.

Sonuçları Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri

Excel 2003'te ve Excel'in sonraki sürümlerinde kullanılan yordam veri iki taramalı sürecinde kullanır. İlk olarak toplamlarını X'lerin ve Y'ın ve her dizide gözlem sayısı sayısı hesaplanır. Bu anlamına gelir (ortalama) x ve Y gözlemler hesaplanan. Daha sonra ikinci taramasında her X X ortalaması arasındaki karesi alınmış farkı bulunur; Bu kareleri alınmış farkların toplanır. Her Y Y ortalaması arasındaki karesi alınmış farkı bulunur; Bu kareleri alınmış farkların toplanır. Ayrıca, ürünler (ortalama X-X) * (Y-Y ortalama) toplanır ve her veri noktası çifti için bulundu. Bu üç toplamlarını PEARSON formülünü birleştirilir. Bu üç toplamlarını hiçbiri aynı değeri Y ortalaması (veya X ortalama) eklendiğinden sabit Y dizi (ya da X dizi), her değeri ekleyerek etkilenir. Sayısal örneklerde, D12, hücredeki 10 yüksek güç olsa da bu üç toplamlarını etkilenmez ve ikinci geçişi D2 hücresine giriş bağımsız sonuçlarıdır. Bu nedenle, Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri sonuçları sayısal daha kararlı.

Sonuçları

İki taramalı yaklaşım PEARSON Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri, Excel'in önceki sürümlerinde kullanılan tek taramalı yaklaşımı daha iyi sayısal performansını güvence altına alır. Hiçbir zaman, Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri elde sonuçları Excel'in önceki sürümlerinde elde edilen sonuçlar daha az doğru olacaktır.

Korelasyon aynı işlevselliğe sahiptir ve her zaman PEARSON Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri için kullanılan yaklaşımı uygulanmıştır. Bu nedenle, korelasyon, Excel'in önceki sürümleri için daha iyi bir seçimdir.

En pratik örneklerle ancak, Excel'in önceki sürümlerinde sonuçları Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri ile sonuçları arasında bir fark fark olası değildir. Tipik veri türünü gösteren Bu deney beklenmedik davranışlar sergiler olası değildir. Sayısal kararsızlık veri içerdiğinde, Excel'in önceki sürümlerinde yüksek sayıda basamak ve veri değerleri arasında göreceli olarak az değişim görünmesini en yüksek olasılıktır.

Örnek ortalamasının bulma, her kare sapma computing tarafından ardından sapmaların birleşimi ile ilgili bir örnek ortalaması sapmaların toplamı bulur yordamı alternatif yordam daha doğrudur. (Hesap makinesi üzerinde az sayıda veri noktaları tarafından kullanılacak uygun olduğu için alternatif yordam genellikle "hesap makinesi, formülü olarak" bilinir.) Alternatif yordam aşağıdaki adımlardan oluşur:
  1. Tüm gözlemler, örnek boyutu ve tüm gözlemler toplamı karelerinin toplamını bulmak.
  2. Tüm gözlemler karelerinin toplamını hesaplamak ((tüm gözlemler toplamı) ^ 2) / örnek boyutu).
Excel 2003'te ve Excel'in daha sonraki sürümleri geliştirilmiştir birçok işlevi vardır. Excel'in daha sonraki sürümleri ilk geçişte örnek ortalamasının bulan iki taramalı yordam tek taramalı yordamı yerine çünkü bu fonksiyonlar geliştirildi ve sonra hesaplar hakkında örnek sapmaların toplamı anlamına ikinci taramasında.

Bu tür işlevler kısa bir listesi aşağıdaki işlevleri içerir:
  • VAR
  • VARS
  • STDSAPMA
  • STDSAPMAS
  • VSEÇVAR
  • VSEÇVARS
  • VSEÇSTDSAPMA
  • VSEÇSTDSAPMAS
  • TAHMİN
  • EĞİM
  • KESME NOKTASI
  • PEARSON
  • RKARE
  • STHYX
Her üç varyans çözümlemesi araçları çözümleme araç paketi içinde benzer geliştirmeler yapılmıştır.

Uyarı: Bu makalenin çevirisi otomatik olarak yapılmıştır

Özellikler

Makale No: 828129 - Son İnceleme: 03/14/2015 09:45:00 - Düzeltme: 3.0

Microsoft Office Excel 2007

  • kbformula kbexpertisebeginner kbinfo kbmt KB828129 KbMttr
Geri bildirim