Excel's Statistical Functions - Các Hàm Thống kê

[BNTT]

Hàm Tương quan & Hồi quy tuyến tính


Hàm PEARSON()

Trả về hệ số tương quan momen tích Pearson, r, một đại lượng vô hướng nằm trong khoảng [-1, 1], phản ánh sự mở rộng quan hệ tuyến tính giữa hai tập số liệu.

Cú pháp: = PEARSON(array1, array2)

Array1: Là tập hợp các giá trị độc lập.

Array2: Là tập hợp các giá trị phụ thuộc.​

Lưu ý:

• Các đối số phải là số, tên. mảng hay tham chiếu đến các ô có chứa số.

• Nếu đối số là mảng hay tham chiếu có chứa các giá trị text, logic, hay ô rỗng, thì các giá trị đó sẽ được bỏ qua; tuy nhiên, ô chứa giá trị zero (0) thì vẫn được tính.

• Nếu array1 hay array2 rỗng hoặc có số điểm dữ liệu không bằng nhau, PEARSON() sẽ trả về giá trị lỗi #NA!

• PEARSON() được tính theo công thức sau:
  
  
  với:
  
  

Ví dụ:

Cho tập hợp các giá trị độc lập = {9, 7, 5, 3, 1}
và tập hợp các giá trị phụ thuộc = {10, 6, 1, 5, 3}

Hệ số tương quan tích momen Pearson đối với hai tập số liệu trên là:

r = PEARSON({9, 7, 5, 3, 1}, {10, 6, 1, 5, 3}) = 0.699379​

​

 

[BNTT]

Hàm Tương quan & Hồi quy tuyến tính


Hàm RSQ()

Tính bình phương hệ số tương quan momen tích Pearson, thông qua các điểm dữ liệu trong known_y's và known_x's. Trị bình phương r có thể hiểu là tỷ lệ phương sai trong thuộc tính y với phương sai trong thuộc tính x. Để biết thêm thông tin, xem thêm hàm PEARSON().

Cú pháp: = RSQ(known_y's, known_x's)

known_y's, known_x's: Là mảng hay dãy các điểm dữ liệu.​

Lưu ý:

• Các đối số phải là số, tên. mảng hay tham chiếu đến các ô có chứa số.

• Nếu đối số là mảng hay tham chiếu có chứa các giá trị text, logic, hay ô rỗng, thì các giá trị đó sẽ được bỏ qua; tuy nhiên, ô chứa giá trị zero (0) thì vẫn được tính.

• Nếu known_y's hay known_x's rỗng hoặc có số điểm dữ liệu không bằng nhau, RSQ() sẽ trả về giá trị lỗi #NA!

• Phương trình tính trị r của đường hồi quy là:
  
  
  với:
  
  

Ví dụ:

Cho hai tập hợp các điểm dữ liệu là {2, 3, 9, 1, 8, 7, 5} và {6, 5, 11, 7, 5, 4, 4}

Bình phương hệ số tương quan tích momen Pearson đối với hai tập số liệu trên là:

= RSQ({2, 3, 9, 1, 8, 7, 5}, {6, 5, 11, 7, 5, 4, 4}) = 0.05795​

​

 

[BNTT]

Hàm Tương quan & Hồi quy tuyến tính


Hàm STEYX()

Trả về sai số chuẩn của trị dự đoán y đối với mỗi trị x trong hồi quy. Sai số chuẩn là thước đo lượng sai số trong dự đoán y đối với mỗi trị x.

Cú pháp: = STEYX(known_y's, known_x's)

known_y's: Là mảng hay dãy các điểm dữ liệu phụ thuộc.
known_x's: Là mảng hay dãy các điểm dữ liệu độc lập.​

Lưu ý:

• Các đối số phải là số, tên. mảng hay tham chiếu đến các ô có chứa số.

• Nếu đối số là mảng hay tham chiếu có chứa các giá trị text, logic, hay ô rỗng, thì các giá trị đó sẽ được bỏ qua; tuy nhiên, ô chứa giá trị zero (0) thì vẫn được tính.

• Nếu known_y's hay known_x's rỗng hoặc có số điểm dữ liệu không bằng nhau, STEYX() sẽ trả về giá trị lỗi #NA!

• Phương trình tính sai số chuẩn của trị dự đoán y là:
  
  
  với:
  
  

Ví dụ:

Cho hai tập hợp các điểm dữ liệu là {2, 3, 9, 1, 8, 7, 5} và {6, 5, 11, 7, 5, 4, 4}

Sai số chuẩn của trị dự đoán y đối với mỗi trị x trong hồi quy của hai tập số liệu trên là:

= STEYX({2, 3, 9, 1, 8, 7, 5}, {6, 5, 11, 7, 5, 4, 4}) = 3.305719​

​

---------------------- HẾT PHẦN EXCEL'S STATISTICAL FUNCTIONS ----------------------​