Статистические функции excel фишер

Функция ФИШЕР выполняет возвращение преобразования Фишера для аргументов X. Это преобразование строит функцию, которая имеет нормальное, а не асимметричное распределение. Используется функция ФИШЕР для того чтобы проверить гипотезу с помощью коэффициента корреляции.

Описание работы функции ФИШЕР в Excel

При работе с данной функцией необходимо задать значение переменной. Сразу стоит отметить, что существуют некоторые ситуации, при которых данная функция не будет выдавать результатов. Это возможно, если переменная:

• не является числом. В такой ситуации функция ФИШЕР осуществит возвращение значения ошибки #ЗНАЧ!;
• имеет значение либо меньше -1, либо больше 1. В данном случае функция ФИШЕР возвратит значение ошибки #ЧИСЛО!.

Уравнение, которое используется для математического описания функции ФИШЕР, имеет вид:

Z’=1/2*ln(1+x)/(1-x)

Рассмотрим применение данной функции на 3-x конкретных примерах.



Оценка взаимосвязи прибыли и затрат по функции ФИШЕР

Пример 1. Используя данные об активности коммерческих организаций, требуется сделать оценку связи прибыли Y (млн руб.) и затрат X (млн руб.), используемых для разработки продукции (приведены в таблице 1).

Таблица 1 – Исходные данные:

Схема решения таких задач выглядит следующим образом:

1. Рассчитывается линейный коэффициент корреляции r_xy;
2. Проверяется значимость линейного коэффициента корреляции на основе t-критерия Стьюдента. При этом выдвигается и проверяется гипотеза о равенстве коэффициента корреляции нулю. При проверке этой гипотезы используется t-статистика. Если гипотеза подтверждается, t-статистика имеет распределение Стьюдента. Если расчетное значение t_р > t_кр, то гипотеза отвергается, что свидетельствует о значимости линейного коэффициента корреляции, а следовательно, и о статистической существенности зависимости между Х и Y;
3. Определяется интервальная оценка для статистически значимого линейного коэффициента корреляции.
4. Определяется интервальная оценка для линейного коэффициента корреляции на основе обратного z-преобразования Фишера;
5. Рассчитывается стандартная ошибка линейного коэффициента корреляции.

Результаты решения данной задачи с применяемыми функциями в пакете Excel приведены на рисунке 1.

Рисунок 1 – Пример расчетов.

Таким образом, с вероятностью 0,95 линейный коэффициент корреляции заключен в интервале от (–0,386) до (–0,990) со стандартной ошибкой 0,205.

Проверка статистической значимости регрессии по функции FРАСПОБР

Пример 2. Произвести проверку статистической значимости уравнения множественной регрессии с помощью F-критерия Фишера, сделать выводы.

Для проверки значимости уравнения в целом выдвинем гипотезу Н₀ о статистической незначимости коэффициента детерминации и противоположную ей гипотезу Н₁ о статистической значимости коэффициента детерминации:

Н₀: R² = 0;

Н₁: R² ≠ 0.

Проверим гипотезы с помощью F-критерия Фишера. Показатели приведены в таблице 2.

Таблица 2 – Исходные данные

Для этого используем в пакете Excel функцию:

=FРАСПОБР (α;p;n-p-1)

где:

• α – вероятность, связанная с данным распределением;
• p и n – числитель и знаменатель степеней свободы, соответственно.

Зная, что α = 0,05, p = 2 и n = 53, получаем следующее значение для F_крит (см. рисунок 2).

Рисунок 2 – Пример расчетов.

Таким образом можно сказать, что F_расч > F_крит. В итоге принимается гипотеза Н₁ о статистической значимости коэффициента детерминации.

Расчет величины показателя корреляции в Excel

Пример 3. Используя данные 23 предприятий о: X — цена на товар А, тыс. руб.; Y — прибыль торгового предприятия, млн. руб, производится изучение их зависимости. Оценка регрессионной модели дала следующее: ∑(yi-yx)² = 50000; ∑(yi-yср)² = 130000. Какой показатель корреляции можно определить по этим данным? Рассчитайте величину показателя корреляции и, используя критерий Фишера, сделайте вывод о качестве модели регрессии.

Определим F_крит из выражения:

F_расч = R²/23*(1-R²)

где R – коэффициент детерминации, равный 0,67.

Таким образом, расчетное значение F_расч = 46.

Для определения F_крит используем распределение Фишера (см. рисунок 3).

Рисунок 3 – Пример расчетов.

Скачать примеры работы функции ФИШЕР в Excel

Таким образом, полученная оценка уравнения регрессии надежна.

Распределение Фишера (F-распределение). Распределения математической статистики в MS EXCEL

​Смотрите также​ детерминации, равный 0,67.​крит​0​Левая интервальная оценка для​ значимости линейного коэффициента​2​ при которых данная​

​ выделите их и​ #ЧИСЛО!.​ эта функция все​ листа Excel. Чтобы​ MS EXCEL можно​ функции см. статью​ распределения (вероятность, что​

​>2, дисперсия равна 2*k​​ распределения и Плотности​_{​Рассмотрим распределение Фишера (F-распределение).​}​Таким образом, расчетное значение​_{​(см. рисунок 2).​}​: R2 = 0;​ z​ корреляции, а следовательно,​_{​1 068 000 000,00​}​ функция не будет​_{​ нажмите клавишу F2,​}​Если «степени_свободы2» < 1​ еще используется для​

​ отобразить результаты формул,​ прочитать в статье Распределения​_{​ про проверку гипотез​}​ случайная величина Х,​_​2​​ вероятности см. статью Функция​

​ С помощью функции​

​ F​

​Рисунок 2 – Пример​Н​

​=C12-C11*КОРЕНЬ(1/(6-3))​​ и о статистической​ ₽​ выдавать результатов. Это​ а затем —​ или «степени_свободы2» ≥​ обеспечения обратной совместимости,​

​ выделите их и​ случайной величины в​

​ о равенстве двух​ имеющая F-распределение, примет​_​2*(k​​ распределения и плотность​_{​ MS EXCEL F.РАСП()​}​расч​_{​ расчетов.​}​1​_​7​​ существенности зависимости между​76 000 000,00 ₽​_{​ возможно, если переменная:​}​ клавишу ВВОД. При​_{​ 10^10, функция FРАСПОБР​}​ она может стать​_{​ нажмите клавишу F2,​}​ MS EXCEL.​_{​ дисперсий.​}​ значение меньше или​1​

​ вероятности в MS​ построим графики функции​= 46.​Таким образом можно сказать,​: R2 ≠ 0.​

Графики функций

​Правая интервальная оценка для​ Х и Y;​

​3​_{​не является числом. В​}​ необходимости измените ширину​_{​ возвращает значение ошибки​}​ недоступной в последующих​_{​ а затем —​}​В этой статье описаны​_{​Обратная функция используется для​}​ равное х, P(X​_​+k​​ EXCEL.​_{​ распределения и плотности​}​Для определения F​_{​ что F​}​Проверим гипотезы с помощью​_{​ z​}​Определяется интервальная оценка для​_{​1 005 000 000,00​}​ такой ситуации функция​_{​ столбцов, чтобы видеть​}​ #ЧИСЛО!.​

​ версиях Excel, поэтому​ клавишу ВВОД. При​ синтаксис формулы и​ вычисления альфа-квантилей, т.е.​Примечание:​

​2​​Приведем пример случайной величины,​ вероятности, поясним применение​крит​расч​ F-критерия Фишера. Показатели​=C12+C11*КОРЕНЬ(1/(6-3))​ статистически значимого линейного​ ₽​ ФИШЕР осуществит возвращение​ все данные.​

F-распределение в MS EXCEL

​Функцию FРАСПОБР можно использовать​ мы рекомендуем использовать​ необходимости измените ширину​ использование функции​ для вычисления значений​Плотность вероятности можно​-2)/(k​ имеющей F-распределение.​ этого распределения для​используем распределение Фишера​> F​ приведены в таблице​8​ коэффициента корреляции.​

​78 000 000,00 ₽​​ значения ошибки #ЗНАЧ!;​Данные​ для определения критических​ новые функции.​

​ столбцов, чтобы видеть​ФИШЕР​ x при заданной​ также вычислить впрямую,​1​Пусть имеется 2 нормальных​ целей математической статистики.​ (см. рисунок 3).​крит​ 2.​Левая интервальная оценка для​Определяется интервальная оценка для​4​

​имеет значение либо меньше​Описание​ значений F-распределения. Например,​

​Чтобы узнать больше о​ все данные.​в Microsoft Excel.​ вероятности альфа, причем​ с помощью формул​*(k​ распределения N(μ​F-распределение (англ. F-distribution) применяется​Рисунок 3 – Пример​. В итоге принимается​Таблица 2 – Исходные​ rxy​ линейного коэффициента корреляции​

​610 000 000,00 ₽​ -1, либо больше​0,01​ результаты дисперсионного анализа​ новых функциях, см.​

Обратная функция F-распределения

​Формула​Возвращает преобразование Фишера для​ х должен удовлетворять​ (см. файл примера).​2​1​ для целей дисперсионного​

​ расчетов.​ гипотеза Н​ данные​

​=ФИШЕРОБР(C13)​ на основе обратного​89 000 000,00 ₽​ 1. В данном​Вероятность, связанная с интегральным​ обычно включают данные​ статьи Функция F.ОБР​Описание​ аргумента x. Это​ выражению P{X​До MS EXCEL 2010​-4)*(k​;σ​ анализа (ANOVA), при​

​Таким образом, полученная оценка​1​Показатель​9​

​ z-преобразования Фишера;​5​ случае функция ФИШЕР​
​ F-распределением​
​ для F-статистики, F-вероятности​
​ и Функция F.ОБР.ПХ.​

​Результат​​ преобразование строит функцию,​В MS EXCEL обратная​ в EXCEL была​2​1​

excel2.ru

ФИШЕР (функция ФИШЕР)

​ проверке гипотезы о​ уравнения регрессии надежна.​о статистической значимости​​SS​​Правая интервальная оценка для​

Описание

​Рассчитывается стандартная ошибка линейного​768 000 000,00 ₽​ возвратит значение ошибки​6​ и критическое значение​FРАСПОБР(вероятность;степени_свободы1;степени_свободы2)​=ФИШЕР(0,75)​ которая имеет нормальное,​ функция реализована с​

Синтаксис

​ функция FРАСП(), которая​

​-2)2) при k​) и N(μ​

• ​ равенстве дисперсий двух​​sdr​ коэффициента детерминации.​MS​

Замечания

• ​ rxy​ коэффициента корреляции.​77 000 000,00 ₽​ #ЧИСЛО!.​

• ​Числитель степеней свободы​ F-распределения с уровнем​Аргументы функции FРАСПОБР описаны​Преобразование Фишера для аргумента​ а не асимметричное​

• ​ помощью функции F.ОБР().​ позволяет вычислить функцию​

  

Пример

​2​2​ нормальных распределений (F-тест)​: В Экселе есть​Пример 3. Используя данные​F​=ФИШЕРОБР(C14)​Результаты решения данной задачи​6​Уравнение, которое используется для​4​ значимости 0,05. Чтобы​ ниже.​

support.office.com

FРАСПОБР (функция FРАСПОБР)

​ раздел «Анализ данных»,​ 23 предприятий о:​расч​10​ с применяемыми функциями​

​799 000 000,00 ₽​ математического описания функции​Знаменатель степеней свободы​ определить критическое значение​Вероятность​0,9729551​ используется для проверки​ вычисления верхнего квантиля.​ правостороннюю вероятность, т.е.​В файле примера на​2​

​Определение​​ где можно произвести​ X — цена​Регрессия​Стандартное отклонение для rxy​ в пакете Excel​85 000 000,00 ₽​ ФИШЕР, имеет вид:​Формула​ F, нужно использовать​     — обязательный аргумент.​Возвращает значение, обратное (правостороннему)​ гипотез с помощью​ Т.е. если в​ P(X>x)). Функция FРАСП()​ листе График приведены​

​), из которых сделаны​: Если U​ математическую статистику. Мне​ на товар А,​

Синтаксис

​454,814​

​=КОРЕНЬ((1-C8^2)/4)​ приведены на рисунке​

• ​Схема решения таких задач​​Z’=1/2*ln(1+x)/(1-x)​Описание​ уровень значимости как​

• ​ Вероятность, связанная с​​ F-распределению вероятностей. Если​ коэффициента корреляции.​

• ​ качестве аргумента функции​​ оставлена в MS​ графики плотности распределения​

Замечания

• ​ выборки размером n​1​ нужно расчитать критерий​ тыс. руб.; Y​

• ​227,407​Таким образом, с вероятностью​ 1.​

• ​ выглядит следующим образом:​Рассмотрим применение данной функции​Результат​ аргумент «вероятность» функции​

• ​ интегральным F-распределением.​ p = FРАСП(x;…),​ФИШЕР(x)​ указан уровень значимости,​ EXCEL 2010 для​

• ​ вероятности и интегральной​1​и U​ Фишера. Его можно​ — прибыль торгового​

​7,075​ 0,95 линейный коэффициент​Рисунок 1 – Пример​Рассчитывается линейный коэффициент корреляции​ на 3-x конкретных​=FРАСПОБР(A2;A3;A4)​ FРАСПОБР.​Степени_свободы1​ то FРАСПОБР(p;…) =​Аргументы функции ФИШЕР описаны​ например 0,05, то​ совместимости. Аналогом FРАСП()​ функции распределения.​и n​

​2​ вычислить двумя способами.​ предприятия, млн. руб,​Остаток​ корреляции заключен в​ расчетов.​ r​ примерах.​Значение, обратное F-распределению вероятностей​По заданному значению вероятности​     — обязательный аргумент.​ x.​ ниже.​ функция вернет такое​

Пример

​ является функция F.РАСП.ПХ(),​Примечание​2​независимые случайные величины,​ Есть раздел «Регрессия»​ производится изучение их​1607,014​ интервале от (–0,386)​№ п/п​xy​​ для приведенных выше​ функция FРАСПОБР ищет​

support.office.com

Функция ФИШЕР в Excel и примеры ее работы

​Степени_свободы2​ F-тесте, который сравнивает​    — обязательный аргумент. Числовое​ х, для которого​ EXCEL 2010.​ распределения и плотности​1​ k​ анализ». Причем разница​ модели дала следующее:​Итого​

Описание работы функции ФИШЕР в Excel

​ стандартной ошибкой 0,205.​Формула расчета​Проверяется значимость линейного коэффициента​ об активности коммерческих​15,206865​ которого FРАСП(x;степени_свободы1;степени_свободы2) =​     — обязательный аргумент.​ степени разброса двух​ значение, для которого​

• ​ P(X>x)=0,05. В качестве​Примеры расчетов приведены в​ вероятности можно использовать​2 и s​
• ​1​ в вычислениях кординальная.​ ∑(yi-yx)2 = 50000;​2061,828​Пример 2. Произвести проверку​1​

​ корреляции на основе​ организаций, требуется сделать​Функция ФИШЕР выполняет возвращение​

​ вероятность. Таким образом,​

​ Знаменатель степеней свободы.​ множеств данных. Например,​ необходимо получить преобразование.​

​ сравнения: функция F.ОБР()​

Оценка взаимосвязи прибыли и затрат по функции ФИШЕР

​ файле примера на​ диаграмму типа График​2​и k​ В разделе Регрессия​ ∑(yi-yср)2 = 130000.​-​ статистической значимости уравнения​Коэффициент корреляции​ t-критерия Стьюдента. При​

​ оценку связи прибыли​ преобразования Фишера для​

​ сглаженными линиями и​ то отношение​

1. ​  степенями свободы соответственно, то​ формуле F=R/(1-R), какой​_{​ можно определить по​}​ пакете Excel функцию:​
2. ​ помощью F-критерия Фишера,​2​ проверяется гипотеза о​ и затрат X​ преобразование строит функцию,​ FРАСП. Для поиска​ функция FРАСПОБР возвращает​ и Канаде, чтобы​ возвращает значение ошибки​ для которого P(X​ еще одна функция,​ без точек). Подробнее​_{​имеет F-распределение. Это соотношение нам​}​ распределение случайной величины:​_{​ из критериев правильный?​}​ этим данным? Рассчитайте​=FРАСПОБР (α;p;n-p-1)​ сделать выводы.​Расчетное значение t-критерия tp​ равенстве коэффициента корреляции​ (млн руб.), используемых​ которая имеет нормальное,​
3. ​ функция FРАСПОБР использует​ значение ошибки #ЗНАЧ!.​ определить, похожи ли​
4. ​ #ЗНАЧ!.​В MS EXCEL 2007​ использующая для расчетов​ о построении диаграмм​
5. ​ потребуется при проверке​носит название F-распределения с​

​Serge​ величину показателя корреляции​где:​Для проверки значимости уравнения​=ABS(C8)/КОРЕНЬ(1-СТЕПЕНЬ(C8;2))*КОРЕНЬ(6-2)​

​ нулю. При проверке​ для разработки продукции​

​ 1, функция ФИШЕР​ FРАСПОБР().​ возвращает результат F-теста:​В MS EXCEL, начиная​ распределений (F-тест).​ и k​

Проверка статистической значимости регрессии по функции FРАСПОБР

​Guest​ о качестве модели​p и n –​0​=СТЬЮДРАСПОБР(0,05;4)​

​ подтверждается, t-статистика имеет​Таблица 1 – Исходные​ чтобы проверить гипотезу​_{​ возвращается значение ошибки​}​Если значение аргумента «степени_свободы1″​Важно:​ возвращает значение ошибки​Вышеуказанные функции можно взаимозаменять,​_{​ двухстороннюю вероятность того,​}​ с версии 2010,​F-распределение при небольших параметрах​

​2​_{​: Нет, это фигня​}​ регрессии.​

​ числитель и знаменатель​_{​о статистической незначимости​}​4​

​ распределение Стьюдента. Если​ данные:​ с помощью коэффициента​ #Н/Д.​

​ или «степени_свободы2» не​ Эта функция была заменена​

​ является целым числом,​ одной или несколькими​

​Уравнение для преобразования Фишера​

​ возвращают одинаковый результат:​

• ​ дисперсиями выборок «массив1″​ специальная функция F.РАСП(),​
• ​Среднее значение равно k​Плотность F-распределения выражается формулой:​Софья​

​крит​Зная, что α =​ противоположную ей гипотезу​ распределения zy​р​X​_{​При работе с данной​}​ следующей таблицы и​

​ оно усекается.​ новыми функциями, которые​

​ имеет следующий вид:​=F.ОБР(0,05;k1;k2)​_{​ и «массив2» несущественна.​}​ английское название –​_​2​​где Г(…) – гамма-функция:​: =FРАСПОБР​_{​из выражения:​}​ 0,05, p =​ Н​

Расчет величины показателя корреляции в Excel

​=НОРМСТОБР((0,95+1)/2)​> t​Y​ функцией необходимо задать​ вставьте их в​Если «степени_свободы1» < 1​ обеспечивают более высокую​Скопируйте образец данных из​=F.ОБР.ПХ(1-0,05;k1;k2)​ Предполагается, что выборки​ F.DIST(), которая позволяет​/(k​если альфа – положительное​На сколько я​F​ 2 и n​1​5​кр​1​

​ значение переменной. Сразу​_{​ ячейку A1 нового​}​ или «степени_свободы1» ≥​

​ точность и имеют​_{​ следующей таблицы и​}​= FРАСПОБР (1-0,05;k1;k2)​

​ делаются из нормального​ вычислить плотность вероятности​

​2​ целое, то Г(альфа)=(альфа-1)!​_{​ знаю, критерий Фишера​}​расч​

​ = 53, получаем​_{​о статистической значимости​}​Значение преобразования Фишера z’​, то гипотеза отвергается,​

​210 000 000,00 ₽​ стоит отметить, что​

​ листа Excel. Чтобы​ 10^10, функция FРАСПОБР​

exceltable.com

Расчет критерия Фишера

​ имена, лучше отражающие​​ вставьте их в​СОВЕТ​ распределения.​ (см. формулу выше)​-2) при k​СОВЕТ​ можно вычислить этой​= R2/23*(1-R2)​ следующее значение для​ коэффициента детерминации:​=ФИШЕР(C8)​ что свидетельствует о​95 000 000,00 ₽​ существуют некоторые ситуации,​ отобразить результаты формул,​

​ возвращает значение ошибки​​ их назначение. Хотя​ ячейку A1 нового​

​: О других распределениях​​Подробнее об использовании этой​ и интегральную функцию​

​2​​: Подробнее о Функции​
​ функцией​где R – коэффициент​ F​Н​

planetaexcel.ru

​6​

Рассмотрим распределение Фишера (F-распределение). С помощью функции

MS

EXCEL

F

.РАСП()

построим графики функции распределения и плотности вероятности, поясним применение этого распределения для целей математической статистики.

F-распределение

(англ. F-distribution)

применяется для целей дисперсионного анализа (ANOVA), при

проверке гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных распределений (F-тест)

и др.

Определение

: Если U

₁

и U

₂

независимые случайные величины, имеющие

ХИ2-распределение

с k

₁

и k

₂

степенями свободы

соответственно, то распределение случайной величины:

носит название

F

-распределения

с параметрами k

₁

и k

₂

.

Плотность

F

-распределения

выражается формулой:

где Г(…) – гамма-функция:

если

альфа

– положительное целое, то Г(

альфа

)=(

альфа

-1)!

СОВЕТ

: Подробнее о

Функции распределения

и

Плотности вероятности

см. статью

Функция распределения и плотность вероятности в MS EXCEL

.

Приведем пример случайной величины, имеющей

F

-распределение.

Пусть имеется 2

нормальных распределения

N(μ

₁

;σ

₁

) и N(μ

₂

; σ

₂

), из которых сделаны выборки размером n

₁

и n

₂

. Если s

₁

²

и s

₂

²

–

дисперсии этих выборок

, то отношение

имеет

F

-распределение.

Это соотношение нам потребуется при проверке

гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных распределений (F-тест)

.

Графики функций

F

-распределение

при небольших параметрах (<50) имеет несимметричную форму, скошенную вправо (длинный правый хвост).

Среднее значение

равно k

₂

/(k

₂

-2) при k

₂

>2,

дисперсия

равна 2*k

₂

²

*(k

₁

+k

₂

-2)/(k

₁

*(k

₂

-4)*(k

₂

-2)

²

) при k

₂

>4.

В

файле примера на листе График

приведены

графики плотности распределения

вероятности и

интегральной функции распределения

.

Примечание

: Для построения

функции распределения

и

плотности вероятности

можно использовать диаграмму типа

График

или

Точечная

(со сглаженными линиями и без точек). Подробнее о построении диаграмм читайте статью

Основные типы диаграмм

.

F-распределение в MS EXCEL

В MS EXCEL, начиная с версии 2010, для

F-распределения

имеется специальная функция

F.РАСП()

, английское название – F.DIST(), которая позволяет вычислить

плотность вероятности

(см. формулу выше) и

интегральную функцию распределения

(вероятность, что случайная величина Х, имеющая

F

—

распределение

, примет значение меньше или равное х, P(X <= x)).

Примечание

:

Плотность вероятности

можно также вычислить впрямую, с помощью формул (см.

файл примера

).

До MS EXCEL 2010 в EXCEL была функция

FРАСП()

, которая позволяет вычислить

функцию распределения

(точнее — правостороннюю вероятность, т.е. P(X>x)). Функция

FРАСП()

оставлена в MS EXCEL 2010 для совместимости. Аналогом

FРАСП()

является функция

F.РАСП.ПХ()

, появившаяся в MS EXCEL 2010.

Примеры расчетов приведены в

файле примера на листе Функции

.

В MS EXCEL имеется еще одна функция, использующая для расчетов

F-распределение

– это

F.ТЕСТ(массив1;массив2)

. Эта функция возвращает результат

F-теста

: двухстороннюю вероятность того, что разница между дисперсиями выборок «массив1» и «массив2» несущественна. Предполагается, что

выборки

делаются из

нормального распределения

.

Подробнее об использовании этой функции см.

статью про проверку гипотез о равенстве двух дисперсий

.

Обратная функция F-распределения

Обратная функция используется для вычисления

альфа

—

квантилей

, т.е. для вычисления значений

x

при заданной вероятности

альфа

, причем

х

должен удовлетворять выражению P{X<=x}=

альфа

.

В MS EXCEL обратная функция реализована с помощью функции

F.ОБР()

.

Функция

F.ОБР.ПХ()

используется для вычисления

верхнего квантиля

. Т.е. если в качестве аргумента функции указан уровень значимости, например 0,05, то функция вернет такое значение случайной величины х, для которого P(X>x)=0,05. В качестве сравнения: функция

F.ОБР()

вернет такое значение случайной величины х, для которого P(X<=x)=0,05.

В MS EXCEL 2007 и ранее вместо

F.ОБР.ПХ()

использовалась функция

FРАСПОБР()

.

Вышеуказанные функции можно взаимозаменять, т.к. следующие формулы возвращают одинаковый результат:

=F.ОБР(0,05;k1;k2) =F.ОБР.ПХ(1-0,05;k1;k2) = FРАСПОБР (1-0,05;k1;k2)

СОВЕТ

: О других распределениях MS EXCEL можно прочитать в статье

Распределения случайной величины в MS EXCEL

.

Description

The FISHER function returns the Fisher transformation at x. This transformation produces a Function that is normally distributed rather than skewed. Use this function to perform hypothesis testing on the correlation coefficient.

Syntax

FISHER(x)

Arguments

Notes

• The equation for the Fisher transformation is −

  $${z}’=frac{1}{2} lnleft ( frac{1+x}{1-x} right )$$

• If x is nonnumeric, FISHER returns the #VALUE! error value.

• If x ≤ -1 or if x ≥ 1, FISHER returns the #NUM! error value.

Applicability

Excel 2007, Excel 2010, Excel 2013, Excel 2016

Example

advanced_excel_statistical_functions.htm