Excel에서 산점도를 만드는 방법
Excel에서 회귀 분석을 통해 데이터 간의 관계를 탐색하고 시각적으로 분석하는 방법을 알아보세요. 다양한 단계를 따라 쉽게 산점도를 만들 수 있습니다.
f-분포는 다른 모집단에서 추출한 표본의 분산 비율을 비교하는 Excel의 확률 분포입니다. 이 비교는 기본 모집단의 분산이 서로 유사한지 여부에 대한 결론을 생성합니다.
F.DIST 함수는 지정된 f-값만큼 큰 두 표본의 분산 비율을 관찰할 왼쪽 꼬리 확률을 반환합니다. 함수는 구문을 사용합니다.
=F.DIST(x,deg_freedom1,deg_freedom2,누적)
여기서 x는 테스트하려는 f-값을 지정합니다. deg_freedom1은 첫 번째 또는 분자 샘플의 자유도입니다. deg_freedom2는 두 번째 또는 분모, 표본의 자유도이고 누적은 누적 분포(누적을 0으로 설정하여 표시됨)를 계산할지 아니면 확률 밀도( 1)으로 누적 설정으로 표시됩니다.
F.DIST 함수가 작동하는 방식의 예로, 두 표본의 분산(하나는 같음 및 하나는 같음)을 비교한다고 가정합니다. 이것은 f-값이 같음을 의미합니다. 더 나아가 두 표본의 번호가 10개 항목이라고 가정합니다. 즉, 두 표본의 자유도가 같음을 의미하고 누적 확률을 계산하려고 합니다. 공식
=F.DIST(2/4,9,9,0)
값 0.6851816을 반환합니다.
F.DIST.RT 함수는 F.DIST 함수와 유사합니다. F.DIST.RT는 지정된 f-값만큼 큰 두 샘플의 분산 비율을 관찰할 오른쪽 꼬리 확률을 반환합니다. 함수는 구문을 사용합니다.
=F.DIST.RT(x,deg_freedom1,deg_freedom2,누적)
여기서 x 는 테스트하려는 f-값을 지정합니다. deg_freedom1 은 첫 번째 또는 분자 샘플의 자유도입니다. deg_freedom2 는 두 번째 또는 분모, 표본의 자유도이고 누적 은 누적 분포( 누적 을 0 으로 설정 하여 표시됨) 를 계산할지 아니면 확률 밀도( 1)으로 누적 설정으로 표시됩니다 .
F.DIST.RT 함수가 작동하는 방식의 예로서 두 표본의 분산(하나는 같음 및 하나는 같음)을 비교한다고 가정합니다. 이것은 f-값이 같음을 의미합니다. 더 나아가 두 표본의 번호가 10개 항목이라고 가정합니다. 즉, 두 표본의 자유도가 같음을 의미하고 누적 확률을 계산하려고 합니다. 공식
=F.DIST.RT(2/4,9,9)
값 0.841761을 반환하면 샘플의 분산이 동일한 것처럼 큰 f-값을 관찰할 수 있는 확률이 대략 84%임을 나타냅니다.
F.INV 함수는 주어진 f-분포 확률에 해당하는 왼쪽 꼬리 f-값을 반환합니다. 함수는 구문을 사용합니다.
=F.INV(확률,deg_freedom1,deg_freedom2)
여기서 확률 은 찾고자 하는 f 값의 확률입니다. deg_freedom1 은 첫 번째 또는 분자 샘플의 자유도입니다. 및 deg_freedom2는 제 자유 또는 분모 샘플도이다.
F.INV.RT 함수는 주어진 f-분포 확률과 동일한 우변 f-값을 반환합니다. 함수는 구문을 사용합니다.
=F.INV.RT(확률,deg_freedom1,deg_freedom2)
여기서 확률 은 찾고자 하는 f 값의 확률입니다. deg_freedom1 은 첫 번째 또는 분자 샘플의 자유도입니다. deg_freedom2 는 두 번째 또는 분모 샘플의 자유도입니다.
F.TEST 함수는 두 샘플의 분산을 비교하고 분산이 크게 다르지 않을 확률을 반환합니다. 함수는 구문을 사용합니다.
=F.TEST(배열1,배열2)
여기서 array1 은 첫 번째 샘플을 포함하는 워크시트 범위이고 두 번째 샘플을 포함하는 워크시트 범위입니다.
F.DIST 함수의 용도를 이해하기 위해 다음 예를 살펴보겠습니다.
예
다음과 같은 데이터가 주어졌다고 가정합니다.
TRUE 누적 인수인 누적 분포 함수를 사용하여 F 확률을 알아내기 위해 다음 공식을 사용합니다.
우리는 아래와 같은 결과를 얻습니다:
FALSE 누적 인수인 확률 밀도 함수를 사용하여 F 확률을 알아내기 위해 다음 공식을 사용합니다.
우리는 아래와 같은 결과를 얻습니다:
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